Оценка сплоченности морского льда в Карском море по данным численного моделирования и спутниковых измерений

Достоверная информация о состоянии морского льда играет ключевую роль для обеспечения судоходства, функционирования прибрежных объектов и проведения климатических исследований в Арктическом бассейне. В связи с быстрыми изменениями ледовой обстановки особое значение приобретает проверка качества данных высокой детализации, получаемых как из оперативных моделей, так и из реанализов.
В исследовании рассмотрена сплоченность льда в Карском море за ноябрь–декабрь 2022 г. На основе спутниковых наблюдений AMSR2 проведено сравнение пяти высокоразрешающих продуктов: NEXTSIMF, TOPAZ4b, TOPAZ5 и GLORYS12v1, а также модели на базе комплекса численного моделирования динамики океана, разработанной в ФГБУН ФИЦ МГИ РАН. Сравнение выполнялась с применением стандартных статистических характеристик: систематическое смещение (bias), среднеквадратичная ошибка (RMSE) и коэффициент корреляции (R). Анализ показал, что все продукты имеют заметное смещение относительно спутникового продукта. Наименьшее систематическое смещение демонстрирует продукт TOPAZ5 (bias = –2,17 %), однако при этом ошибка RMSE остаётся значительной (24,75 %), а коэффициент корреляции R = 0,85. Наиболее сбалансированные показатели отмечены у TOPAZ4: небольшое положительное смещение (+4,83 %), минимальное среди всех моделей значение RMSE (22,61 %) и достаточно коэффициент корреляции (R = 0,88). Глобальный продукт GLORYS12v1 характеризуется умеренным отрицательным смещением (–9,12 %) и невысоким RMSE (28,34 %) при R = 0,84. Модель NEXTSIMF показала заметное положительное смещение (+17,49 %) и значительные ошибки (RMSE = 36,27 %), а значение R = 0,78 указывает на сравнительно слабое соответствие спутниковым данным. Наиболее низкие показатели выявлены у модели МГИ РАН (bias = +16,26 %, RMSE = 37,27 %, R = 0,71), что указывает на значительные расхождения с наблюдениями. Таким образом, лучшим среди рассмотренных продуктов оказался TOPAZ4, тогда как MIZ и NEXTSIMF требуют существенного улучшения для более точного описания ледовой обстановки. Результаты подчеркивают необходимость корректировки и адаптации моделей к особенностям отдельных арктических акваторий. Выводы могут быть использованы как конечными пользователями данных о ледовой обстановке, так и разработчиками моделей при их настройке под условия Северного Ледовитого океана.
Исследование выполнено в рамках государственного задания № FNNN-2024-0017