Грибовидные течения Лофотенской котловины по спутниковым данным

Лофотенская котловина находится в центральной части Норвежского моря. С западной и восточной части котловину огибают две основные ветви Норвежского течения, несущие в Арктический бассейн теплые и соленые атлантические воды – Норвежское фронтальное и Норвежское склоновое течения. С юга и востока котловина граничит с плато Воринг и континентальным склоном Скандинавии, а с северо-запада с хребтом Мона. Все это позволяет считать Лофотенскую котловину обособленным образованием, которому присущи специфические свойства крупномасштабной циркуляции вод (Алексеев и др., 2016).
Объектом исследования являются грибовидные течения (или вихревые диполи). Это одна из самых часто встречающихся форм когерентных движений вод в океане (Федоров и Гинзбург, 1988; 1992). Перенос воды внутри данной структуры осуществляется в направлении струйной части структуры, при этом окружающие воды вовлекаются внутрь вихрей диполя. Грибовидные течения обладают свойством создавать сложные мультипольные структуры, состоящие из упаковок и разветвления первоначальных вихрей во вторичные диполи. Это свойство делает данные течения эффективным механизмом перемешивания вод в океане (Гинзбург и др., 2017).
Целью работы является обнаружение грибовидных течений в Лофотенской котловине Норвежского моря с последующим выявлением их основных свойств, поиск наиболее интересных мезомасштабных взаимодействий в период с 2008 по 2018 гг., таких как: слияние и разъединение отдельных вихрей, эволюция и изменчивость дипольных и трипольных структур.
В работе используются ежедневные данные температуры, солености, u и v компонентов скоростей реанализа GLORYS12V1 (https://resources.marine.copernicus.eu/?option=com_csw&task=results?option=com_csw&view=details&product_id=GLOBAL_REANALYSIS_PHY_001_030) за период 2008-2018 гг. Пространственная дискретность составляет 1/12° (около 8 км), по вертикали массив содержит 50 горизонтов. Данный реанализ основан на системе прогнозирования CMEMS (Copernicus Marine Environment Monitoring Service), также компонентом модели является платформа NEMO.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (грант № 18-17-00027).