ArticlePDF Available

Abstract

Variation in locations of the maximum development of deep convection in the subpolar seas, taking into account their small dimensions, represent difficulty in identifying its interannual variability from usually sparse in situ data. In this work, the interannual variability of the maximum convection depth, is obtained using one of the most complete datasets ARMOR, which combines in situ and satellite data. The convection depths, derived from ARMOR, are used for testing the efficiency of two indices of convection intensity: (1) sea-level anomalies from satellite altimetry and (2) the integral water density in the areas of the most frequent development of deep convection. The first index, capturing some details, shows low correlations with the interannual variability of the deep convection intensity. The second index shows high correlation with the deep convection intensity in the Greenland, Irminger and Labrador seas. Asynchronous variations in the deep convection intensity in the Labrador-Irminger seas and in the Greenland Sea are obtained. In the Labrador and in the Irminger seas, the quasi-seven-year variations in the convection intensity are identified.
    , 16(1), 2019 191
      . 2019. . 16.  1. . 191–201
Термохалинная конвекция всубполярных морях
Северной Атлантики иСеверо-Европейского бассейна СЛО
поспутниковым инатурным данным. Часть 2: индексы
интенсивности конвекции
И. Л. Башмачников1,2, А. М. Федоров1,2, А. В. Весман1,2,3,
Т. В. Белоненко1, Д. C. Духовской4
1 Санкт-Петербургский государственный университет
Санкт-Петербург, 199034, Россия
2 Международный центр по окружающей среде и дистанционному
зондированию им. Нансена, Санкт-Петербург, 199034, Россия
3 Арктический и антарктический научно-исследовательский институт,
государственный научный центр, Санкт-Петербург, 199397, Россия
4 Центр прогнозов океана и атмосферы Флоридского университета
Таллахасси, FL 32306-2741, США
E-mails: igorb1969@mail.ru, aandmofficially@gmail.com,
anna.vesman@gmail.com, t.v.belonenko@spbu.ru, ddukhovskoy@fsu.edu
Изменчивость местоположения областей максимального развития глубокой конвекции при
малом их размере создаёт трудности при выявлении межгодовой изменчивости интенсивно-
сти конвекции по разреженным натурным данным. В настоящей работе межгодовая измен-
чивость максимальной глубины конвекции получена на основе наиболее полного массива
данных ARMOR, в котором совместно используются in situ и спутниковые данные. Глубины
конвекции, полученные по ARMOR, использованы для тестирования эффективности двух
индексов: аномалии уровня моря по данным спутниковой альтиметрии и интегральной плот-
ности воды в областях наиболее частого развития глубокой конвекции. Первый индекс, улав-
ливая некоторые детали межгодовой изменчивости, показал невысокую корреляцию с межго-
довой изменчивостью интенсивности глубокой конвекции. Второй индекс, напротив, показал
высокую корреляцию с межгодовой изменчивостью глубокой конвекции во всех трёх морях.
Выявлена асинхронность изменчивости глубин конвекции в морях Лабрадор, Ирмингера
и Гренландском. В морях Лабрадор и Ирмингера в интенсивности конвекции выделяются
квазисемилетние цикличности.
Ключевые слова: глубокая конвекция, массивы с ассимиляцией спутниковых данных,
альтиметрия, плотность воды, Гренландское море, море Лабрадор, море Ирмингера
 : 16.10.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-191-201
Введение
Интенсивность глубокой конвекции, как правило, оценивается как максимальная глубина
перемешанного слоя (Нагурный, Попов, 1985; Fröb et al., 2016; Greenland Sea Project…, 1990;
Holte et al., 2017; Malmberg, 1983; Pickart et al., 2003). Однако в связи небольшими размера-
ми конвективных областей (от 20 до 100 км в диаметре) и изменением их местоположения
от года к году (Ковалевский, 2002; Greenland Sea Project…, 1990; Yashayaev, 2007) в отдель-
ные годы области максимальной конвекции могут просеиваться сквозь достаточно редкую
сеть наблюдений. Кроме того, размытость вертикальных градиентов характеристик на боль-
ших глубинах делает проблематичным точное определение глубины перемешанного слоя.
Поэтому результаты определения глубины конвекции по наблюдениям максимальной глу-
бины перемешанного слоя у разных авторов порой существенно различаются (Башмачников
и др., 2018).
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
192     , 16(1), 2019
Внутри областей глубокой конвекции («конвективных труб») образуются ещё более мел-
кие ячейки наиболее интенсивного развития конвекции диметром 100 м 1 км (Johannessen
et al., 2005; Marshall, Schott, 1999). Неустойчивость формирующихся при развитии глубокой
конвекции хетонных структур с циклонической завихренностью у поверхности и антицикло-
нической ― на глубине генерирует на границе областей «конвективных труб» вихри разме-
ром в 2–10 раз меньше радиуса деформации Россби (1–5 км) (Ковалевский, 2002; Johannessen
et al., 2005; Marshall, Schott, 1999). Малые размеры формируемых структур не позволяют до-
статочно точно воспроизводить динамику областей глубокой конвекции, а соответственно,
и объёмы формируемых вод, даже в современных вихреразрешающих моделях (Dukhovskoy
et al., 2016). Поэтому данные наблюдений при всех их недостатках на настоящий момент
остаются главным источником информации о межгодовой изменчивости интенсивности
конвекции.
Указанные сложности привели к поискам косвенных оценок изменчивости интенсив-
ности развития глубокой конвекции — индексов конвекции. В качестве индексов конвекции
предлагались средние по центральной части акватории значения потенциальной температуры
воды на глубинах более 2000 м (Алексеев и др., 2001; Meincke et al., 1992), концентрации три-
тия и CFC11 (Bönisch et al., 1997; Rhein, 1996; Schlosser et al., 1991), насыщенность воды кис-
лородом и значения потенциальной завихренности (Гладышев и др., 2016; de Jong et al., 2012)
и др. Как следует из анализа результатов этих исследований, достаточно большая консерва-
тивность параметров, осреднённых по значительному объёму, не позволяет получить пред-
ставление об изменчивости характеристик конвекции на временных масштабах менее десятка
лет (Алексеев и др., 2001), а накладывающаяся долгопериодная изменчивость параметров (60
и более лет) вносит существенные погрешности в климатические тренды оцениваемой из-
менчивости глубокой конвекции по сравнительно коротким рядам наблюдений.
Недавно была показана принципиальная возможность определения межгодовой измен-
чивости интенсивности глубокой конвекции при помощи альтиметров (Gelderloos et al., 2013;
Herrmann et al., 2009). Метод опирается на представление о стерическом понижении уровня
моря при развитии конвекции как результате увеличения интегральной плотности столба
воды. В настоящей работе приводится подробный анализ межгодовой изменчивости глуби-
ны конвекции на базе наиболее полных массивов данных натурных наблюдений, в том числе
полученных с привлечением спутниковой информации, а также исследуется возможность из-
учения межгодовой изменчивости глубины конвекции по данным спутниковой альтиметрии.
Материалы иметоды
В качестве основных массивов натурных данных были взяты массивы вертикальных профи-
лей температуры и солёности in situ EN4 Hadley Center data base (1993–2016 гг., https://www.
metoffice.gov.uk/hadobs/en4/) и массив ARMOR (1993–2016 гг., http://marine.copernicus.eu/).
В массиве ARMOR вертикальные профили температуры и солёности представлены в ячей-
ках сетки 1/4×1/4°, на стандартных океанографических горизонтах и с месячной дискретно-
стью (Guinehut et al., 2012). Глубина верхнего квазиоднородного слоя (ВКС) выделялась тре-
мя различными способами посредством анализа профилей условной плотности по работам:
(de Boyer Montegut et al., 2004; Kara et al., 2000) и Духовского Д. С. (Духовской, 2017, личное
сообщение). Подробное описание массива и методов приводится в работе (Башмачников
и др., 2018).
Массивы абсолютной динамической топографии уровня моря были скачаны из архива
спутниковой альтиметрии AVISO (Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanogra-
phic Data, http://aviso.altimetry.fr/), где результаты интерполяции данных с нескольких спут-
ников представлены на сетке с пространственным разрешением 1/4×1/4° и временной дис-
кретностью 7 сут (1993–2016). Вычисление аномалий уровня моря в областях наиболее ча-
стого развития глубокой конвекции (рис. 1, см. с. 193) проводилось по методике (Gelderloos
et al., 2013): недельные данные AVISO осреднялись до месячных, удалялся среднесезонный
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
    , 16(1), 2019 193
ход и трехлетнее скользящее среднее (локальный тренд), после чего определялось минималь-
ное значение полученных аномалий уровня моря в холодный период (январь апрель) каж-
дого года.
Рис. 1. Батиметрия (тонкие контуры) Северной Атлантики и Северо-Европейского бассейна. Райо-
ны морей Лабрадор, Ирмингера и Гренландского, где возможно развитие глубокой конвекции, огра-
ничены чёрными линиями. Области, где конвекция происходит наиболее часто, отмечены зелёными
эллипсами (см. Башмачников и др., 2018). Районы, используемые для вычисления аномалий уров-
ня моря, ограничены красным пунктиром. КБ ― котловина Борея, ГК ― Гренландская котловина,
ИК ― Исландская котловина, НК ― Норвежская котловина, ЛК ― Лофотенская котловина
Рис. 2. Максимальная глубина перемешанного слоя с ноября 2017 г. по октябрь 2018 г. по данным
EN4 (пунктир; чёрными кружками и серыми прямоугольниками над осями отмечены годы, когда ко-
личество профилей превышало 40) и ARMOR (сплошная линия) в морях Ирмингера (а), Лабрадор (б)
и Гренландском (в). Маркерами показаны данные предыдущих исследований (F16 ― (Fröb et al., 2016);
K02 ― (Khatiwala et al., 2002); Y07 ― (Yashayaev, 2007); R11 ― (Rhein et al., 2011); FBL ― (Budeus et al.,
1998; Fischer et al., 1995; Latarius, Quadfasel, 2016). Авторы работ (Khatiwala et al., 2002; Rhein et al., 2011)
приводят не глубину конвекции, а характеристики лабрадорской водной массы, и эти результаты пред-
ставлены в относительной шкале значений
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
194     , 16(1), 2019
Межгодовые изменчивости максимальных глубин ВКС для трёх районов исследо-
вания по данным EN4 и ARMOR показаны на рис. 2а–в (см. с. 193). Наибольшие отли-
чия в максимальной глубине ВКС отмечались в периоды малого количества наблюдений.
Коэффициенты корреляции между разницей глубин ВКС (ZEN4 – ZARMOR) и количеством на-
блюдений составляют от –0,55 до –0,65. Если рассматривать только годы с более чем 40 про-
филями за зимний период, то средняя разница между максимальными глубинами ВКС
по EN4 и ARMOR составила в среднем от 100 до 300 м. Корреляция между рядами увели-
чивалась от 0,01 до 0,83 (море Ирмингера), от 0,22 до 0,48 (море Лабрадор) и от 0,60 до 0,75
(Гренландское море). Межгодовой ход глубин конвекции по ARMOR (см. рис. 2а–в) по-
казал неплохое совпадение с данными других источников: как с работами, использующими
подмножество базы EN4, но другие методики выделения глубины ВКС (Budeus et al., 1998;
Fischer et al., 1995; Fröb et al., 2016; Latarius, Quadfasel, 2016), так и с работами, использую-
щими индексы конвекции. Последние получены по температуре глубинных вод (Алексеев
и др., 2001), в результате комплексного экспертного анализа характеристик промежуточно-
го слоя (Ronski, Budeus, 2005), по толщинам промежуточного слоя между фиксированными
изопикнами (Yashayaev, 2007), по изменению характеристик лабрадорской водной массы
(Khatiwala et al., 2002), по возрасту лабрадорской водной массы (Rhein et al., 2011). Так, ос-
лабление конвекции с 2002 по 2004 г. и резкое усиление в 2008 г. в море Лабрадор (Yashayaev,
Loder, 2009) хорошо отражены в результатах нашего анализа по массиву ARMOR, но не по
EN4 (см. рис. 2б). Таким образом, общий ход глубины конвекции по ARMOR хорошо воспро-
изводит тенденции даже при малом количестве наблюдений. Эти результаты далее использу-
ются как наиболее репрезентативные.
Результаты
Следуя методике (Gelderloos et al., 2013), предложенной для анализа изменчивости глубины
конвекции по данным альтиметрии, вычислялись аномалии уровня моря в зимний период
в центральных областях морей Ирмингера (59–62° с. ш., 33–41° з. д.), Лабрадор (56–59° с. ш.,
49–56° з. д.) и Гренландского (73–77° с. ш., 8° з. д. – 5° в. д.). Временной ход полученных зна-
чений нормированных аномалий уровня моря при трёхлетнем скользящем осреднении по-
казан на рис. 3 (см. с. 195) совместно с нормированными аномалиями глубины конвекции
и интегральной плотности воды в слое 100–2000 м. Нормировка проводилось стандартным
способом ― вычитанием среднего и делением на стандартное отклонение. Общий ход анома-
лий уровня достаточно хорошо повторяет ход межгодовой изменчивости глубины конвекции
по данным ARMOR, однако в отдельные годы имеются существенные различия, снижающие
корреляцию. Лучше всего глубина конвекции коррелирует с альтиметрическими данными
в морях Ирмингера и Лабрадор (см. рис. 3а, б), где коэффициент корреляции составляет 0,5
для рядов, сглаженных скользящим средним с шириной окна 3 года, и 0,5–0,6 ― с шириной
окна 5 лет (таблица). В Гренландском море (см. рис. 3в, таблицу) коэффициенты корреляции
незначимы даже при сглаживании скользящим средним с шириной окна 3 и 5 лет. При изме-
нении границ областей коэффициенты корреляции изменялись существенно. В таблице при-
ведены максимальные коэффициенты корреляции, которые получены по областям, одновре-
менно являющимся областями наиболее частого развития конвекции.
Аномалии уровня в исследуемых морях, в числе прочих процессов, формируются измен-
чивостью интегральной плотности столба воды (стерической составляющей) и интенсивности
циклонической циркуляции (геострофической составляющей). Интегральная плотность стол-
ба воды была рассчитана по тем же центральным областям исследуемых морей, что и аномалии
уровня. Интегрирование проводилось в диапазоне глубин от 100 м (под сезонным пикнокли-
ном) до максимальной глубины зимней конвекции ― 2000 м (моря Лабрадор и Гренландское)
и 1500 м (море Ирмингера), после чего данные осреднялись с января по май. Анализ показал
слабую зависимость результатов от области интегрирования и периода осреднения (в преде-
лах промежутка времени наиболее вероятного развития конвекции ― с января по апрель
(Башмачников и др., 2018)). Как исходные ряды, так и ряды при трёхлетнем осреднении во
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
    , 16(1), 2019 195
всех морях показывают высокие коэффициенты корреляции глубины конвекции и инте-
гральной плотности воды, достигающие 0,6–0,9 (см. таблицу). Увеличение плотности с 1995
по 2010 г. в центральной части Гренландского моря (см. рис. 3в) ранее отмечалось в работе
(Somavilla et al., 2013), где использовались базы натурных данных ICES и Pangaea.
Рис. 3. Временной ход нормированных значений аномалий уровня моря в районах конвекции, рассчи-
танных по альтиметрическим данным (жирные чёрные линии со звёздочками), нормированной глуби-
ны конвекции по данным ARMOR (тонкие чёрные линии с квадратиками) и интегральной плотности
воды по данным ARMOR (жирные серые линии с кружочками) в морях Ирмингера (а), Лабрадор (б)
и Гренландском (в). Приведены данные при трёхлетнем скользящем осреднении. Для лучшей визуали-
зации нормированная интегральная плотность воды взята с обратным знаком
Коэффициенты корреляции между нормированными рядами максимальной глубины конвекции и ко-
лебаний уровня, максимальной глубины конвекции и интегральной плотности воды. Полужирным
шрифтом выделены значимые коэффициенты корреляции (при отсутствии сглаживания ≥0,42)
Море Нет сглаживания 3-летнее сглаживание 5-летнее сглаживание
Аномалия уровня моря ― максимальная глубина конвекции
Гренландское 0,29 0,29 0,32
Лабрадор 0,14 0,48 0,46
Ирмингера 0,32 0,48 0,59
Интегральная плотность воды ― максимальная глубина конвекции
Гренландское 0,74 0,84 0,86
Лабрадор 0,63 0,76 0,78
Ирмингера 0,74 0,87 0,97
Обсуждение
Сравнение межгодовой изменчивости глубины конвекции, рассчитанной по массиву
ARMOR, с аномалиями уровня моря, полученными по данным спутниковой альтиметрии,
продемонстрировало неоднозначность связи между этими параметрами. Ранее в рабо-
те (Gelderloos et al., 2013) была показана согласованность межгодовой изменчивости глуби-
ны конвекции на корабле погоды Браво в море Лабрадор (1967–1973) и предвычисленных
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
196     , 16(1), 2019
стерических колебаний уровня моря. Опираясь на литературные источники, основанные на
довольно ограниченных массивах наблюдений, авторы исследования провели качественное
сравнение полученных результатов с изменчивостью аномалий уровня моря по данным спут-
никовой альтиметрии (1993–2009), подтвердив наличие определённой связи между этими па-
раметрами. При этом было отмечено, что альтиметрия не всегда достаточно хорошо выявляет
межгодовую изменчивость.
Также мы протестировали предложенную методику на наиболее репрезентативном в на-
стоящий момент массиве данных комбинированных натурных и спутниковых наблюдений
ARMOR. Как показали результаты, несмотря на то, что колебания уровня отражают общий
ход изменения глубины конвекции в морях Лабрадор и Ирмингера (см. рис. 3а, б), корре-
ляции между рядами находятся на уровне значимости. Корреляции уровня моря с глуби-
ной конвекции в Гренландском море были стабильно ниже уровня значимости (см. рис. 3в).
В сглаженном ходе альтиметрического уровня моря довольно хорошо видны квазисемилет-
ние цикличности во всех трёх морях (см. рис. 3). Эти же цикличности проявляются в измене-
нии глубины конвекции в море Лабрадор, в меньшей степени ― в море Ирмингера, но отсут-
ствуют в Гренландском море.
Стерические колебания непосредственно связаны с вертикальными и горизонтальны-
ми потоками тепла / пресной воды в бассейны. Эти же процессы одновременно формируют
условия для развития конвекции, и можно ожидать прямой связи между параметрами (что
и было показано в работе (Gelderloos et al., 2013) на примере станции Браво). Усиление ци-
клонической циркуляции способствует подъёму купола холодных вод к поверхности, умень-
шая интегральное теплосодержание верхнего слоя, что тоже способствует развитию конвек-
ции. Однако колебания уровня моря также слагаются из ряда факторов, которые напрямую
не связаны с интенсивностью конвекции. Так, вклад поля ветра (в том числе конвергенции
Экмановских потоков), волновых процессов (амплитуда колебаний может составлять не-
сколько сантиметров (Volkov et al., 2013)), особенностей водообмена с соседними бассейнами
могут по-разному влиять на интенсивность конвекции и на уровень моря. Последний эффект
особенно важен для Гренландского моря, сообщающегося с соседними акваториями через
достаточно узкие проливы. Другая причина низких корреляций в Гренландском море может
быть технической, например, связанной с уменьшением точности альтиметрических наблю-
дений в районе Гренландского шельфа и прилегающих районах при наличии льда (Миро-
нов, 2004).
В качестве альтернативного индекса интенсивности конвекции была предложена ин-
тегральная плотность воды в районах наиболее частого развития конвекции. Ранее опыт
расчёта стерических аномалий уровня по комбинированным данным спутников GRACE
и спутниковой альтиметрии (Белоненко, Федоров, 2018) показал неплохое соответствие с из-
менчивостью глубины конвекции. Индекс, основанный на интегральной плотности воды,
оценивается проще и более надёжно, чем стерические колебания по данным GRACE, где есть
множество пропусков в данных.
При достаточно стабильной плотности глубинных слоёв интенсивность конвекции, пре-
жде всего, определяется плотностью приповерхностных вод, а в результате конвекции увели-
чивается объём купола более плотных промежуточных вод. Поэтому индекс, основанный на
интегральной плотности промежуточных вод, более чувствителен к межгодовой изменчиво-
сти интенсивности конвекции, чем ранее используемые индексы средних гидрофизических
характеристик в больших объёмах придонных вод (Алексеев и др., 2001; Khatiwala et al., 2002;
Rhein et al., 2011).
Выводы
В работе были протестированы индексы глубокой конвекции: аномалии уровня моря и ано-
малии интегральной плотности воды, рассчитанные в выделенных областях наиболее часто-
го развития глубокой конвекции. Было показано, что аномалии альтиметрического уровня
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
    , 16(1), 2019 197
довольно слабо коррелируют с интенсивностью конвекции, а аномалии интегральной плот-
ности воды хорошо описывают межгодовую изменчивость максимальной глубины конвекции
во всех исследуемых морях. Использование аномалий плотности, которые распространяются
от локализованных областей конвекции по акватории морей после закрытия конвективных
ячеек (см., например, работу (Marshall, Schott, 1999)), даёт возможность фиксировать измен-
чивость интенсивности глубокой конвекции даже по сравнительно редкой сетке наблюдений.
Результаты анализа изменчивости глубокой конвекции с 1993 г. показали, что макси-
мальная за холодный период глубина конвекции в морях Лабрадор, Ирмингера и Гренланд-
ском меняется асинхронно (см. рис. 3). Выявленные на достаточно коротком ряду наблюде-
ний тенденции в изменении глубин конвекции могут быть частью более долгопериодных ци-
клов. В морях Лабрадор и Ирмингера в межгодовой изменчивости глубины конвекции также
выражены квазисемилетние циклы.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда, грант
№ 17-17-01151.
Литература
1. Алексеев Г. В., Йоханнессен О. М., Ковалевский Д. В. О развитии конвективных движений под воз-
действием локальных возмущений плотности на поверхности моря // Известия РАН. Физика ат-
мосферы и океана. 2001. Т. 37. № 3. С. 368–377.
2. Башмачников И. Л., Федоров А. М., Весман А. В., Белоненко Т. В., Колдунов А. В., Духовской Д. C.
Термохалинная конвекция в субполярных морях Северной Атлантики и Северо-Европейского
бассейна СЛО по спутниковым и натурным данным. Часть 1: локализация областей конвекции
// Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7.
С. 184–194.
3. Белоненко Т. В., Федоров А. М. Стерические колебания уровня и глубокая конвекция в Лабрадор-
ском море и море Ирмингера // Исследования Земли из космоса. 2018. № 3. С. 56–69.
4. Гладышев С. В., Гладышев В. С., Фалина А. С., Сарафанов А. А. Зимняя конвекция в море Ирмингера
в 2004–2014 гг. // Океанология. 2016. Т. 56. № 3. С. 353–363.
5. Ковалевский Д. В. Анализ и моделирование глубокой конвекции в Гренландском море: дис. … канд.
физ.-мат. наук. СПб., 2002. 230 с.
6. Миронов Е. У. Ледовые условия в Гренландском и Баренцевом морях и их долгосрочный прогноз.
СПб.: ААНИИ, 2004. 320 с.
7. Нагурный А. П., Попов А. В. Интенсивное поднятие глубинных и донных вод и их формирование
на поверхности в районе Гренландской котловины // Метеорология и гидрология. 1985. № 7.
С. 70–75.
8. Bönisch G., Blindheim J., Bullister J. L., Schlosser P., Wallace D. W. Long-term trends of temperature, salini-
ty, density, and transient tracers in the central Greenland Sea // J. Geophysical Research. С: Oceans. 1997.
V. 102. No. C8. P. 18553–18571.
9. Budeus G., Schneider W., Krause G. Winter convective events and bottom water warming in the Greenland
Sea // J. Geophysical Research. С: Oceans. 1998. V. 103. No. C9. P. 18 513–18 527.
10. de Boyer Montegut C., Madec G., Fischer A . S., Lazar A., Iudicone D. Mixed layer depth over the glo-
bal ocean: An examination of profile data and a profile-based climatology // J. Geophysical Research.
С: Oceans. 2004. V. 109. P. C12003.
11. de Jong M. F., van Aken H. M., Våge K., Pickart R. S. Convective mixing in the central Irminger Sea: 2002–
2010 // Deep Sea Research. Pt. I. 2012. V. 63. No. 1. P. 36–51.
12. Dukhovskoy D. S., Myers P. G., Platov G., Timmermans M. L., Curry B., Proshutinsky A., Bamber J. L.,
Chassignet E., Hu X., Lee C. M., Somavilla R. Greenland freshwater pathways in the sub-Arctic Seas
from model experiments with passive tracers // J. Geophysical Research. C: Oceans. 2016. V. 121. No. 1.
P. 877–907.
13. Fischer J., Schott F., Visbeck M. Greenland Sea convection monitoring // Nordic Seas Symp. 1995.
P. 61–64.
14. Fröb F., Olsen A., Våge K., Moore G., Yashayaev I., Jeansson E., Rajasakaren B. Irminger Sea deep convec-
tion injects oxygen and anthropogenic carbon to the ocean interior // Nature Communications. 2016. V. 7.
No. 13244. P. 1–8. DOI: 10.1038/ncomms13244.
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
198     , 16(1), 2019
15. Gelderloos R., Katsman C. A., Våge K. Detecting Labrador sea water formation from space // J. Geophysical
Research. C: Oceans. 2013. V. 118. No. 4. P. 2074–2086.
16. Greenland Sea Project ― a venture toward improved understanding of the ocean’s role in climate // EOS
Transactions. AGU. 1990. V. 71(24). P. 750–756. DOI: 10.1029/90EO00208.
17. Guinehut S., Dhomps A. L., Larnicol G., Le Traon P. Y. High resolution 3-D temperature and salinity fields
derived from in situ and satellite observations // Ocean Science. 2012. V. 8. No. 5. P. 845–857.
18. Herrmann M., Bouffard J., Beranger K. Monitoring open-ocean deep convection from space // Geophysical
Research Letters. 2009. V. 36. No. L03. DOI: 0.1029/2008GL036422.
19. Holte J., Talley L. D., Gilson J., Roemmich D. An Argo mixed layer climatology and database // Geophysical
Research Letters. 2017. V. 44. P. 5618–5626. DOI: 10.1002/2017GL073426.
20. Johannessen O. M., Lygre K., Eldevik T. Convective chimneys and plumes in the Northern Greenland Sea
// The Nordic Seas: An Integrated Perspective / eds. H. Drange, T. M. Dokken, T. Furevik, R. Gerdes,
W. Berger. AGU, 2005. P. 251–272.
21. Kara A. B., Rochford P. A ., Hurlburt H. E. An optimal definition for ocean mixed layer depth // J. Geophy-
sical Research. C: Oceans. 2000. V. 105. P. 16803–16821.
22. Khatiwala S., Schlosser P., Visbeck M. Rates and mechanisms of water mass transformation in the Labrador
Sea as inferred from tracer observations // J. Physical Oceanography. 2002. V. 32. No. 2. P. 666–686.
23. Latarius K., Quadfasel D. Water mass transformation in the deep basins of the Nordic Seas: Analyses of heat
and freshwater budgets // Deep Sea Research. Pt. I. 2016. V. 114. P. 23–42.
24. Malmberg S. A. Hydrographic investigations in the Iceland and Greenland seas in late winter 1971: “Deep
Water Project” // Jokull. 1983. V. 33. P. 133–140.
25. Marshall J., Schott F. Open-ocean convection: Observations, theory, and models // Reviews of Geophysics.
1999. V. 37. No. 1. P. 1–64.
26. Meincke J., Jonsson S., Swift J. H. Variability of convective conditions in the Greenland Sea // ICES Marine
Science Symp. 1992. V. 195. P. 32–39.
27. Pickart R. S., Straneo F., Moore G. W. K. Is Labrador Sea Water formed in the Irminger basin? // Deep Sea
Research. Pt. I. 2003. V. 50. P. 23–52. DOI: 10.1016/S0967-0637(02)00134-6.
28. Rhein M. Convection in the Greenland Sea, 1982–1993 // J. Geophysical Research. C: Oceans. 1996.
V. 101. No. C8. P. 18183–18192.
29. Rhein M., Kieke D., Hüttl-Kabus S., Roessler A., Mertens C., Meissner R., Klein B., Boning C. W., Yashaya-
ev I. Deep water formation, the subpolar gyre, and the meridional overturning circulation in the subpolar
North Atlantic // Deep Sea Research. Pt. II. 2011. V. 58. No. 17. P. 1819–1832.
30. Ronski S., Budeus G. Time series of winter convection in the Greenland Sea // J. Geophysical Research.
C: Oceans. 2005. V. 110. No. C0 4015. DOI: 10.1029/200 4JC002318.
31. Schlosser P., Bonisch G., Rhein M., Bayer R. Reduction of deepwater formation in the Greenland Sea during
the 1980s: Evidence from tracer data // Science. 1991. V. 251. No. 4997. P. 1054–1056.
32. Somavilla R., Schauer U., Budeus G. Increasing amount of Arctic Ocean deep waters in the Greenland Sea
// Geophysical Research Letters. 2013. V. 40. No. 16. P. 4361–4366.
33. Volkov D. L., Belonenko T. V., Foux V. R. Puzzling over the dynamics of the Lofoten Basin ― a sub-Arctic
hot spot of ocean variability // Geophysical Research Letters. 2013. V. 40. No. 4. P. 738–743.
34. Yashayaev I. Hydrographic changes in the Labrador Sea, 1960–2005 // Progress in Oceanography. 2007.
V. 73. P. 242–276.
35. Yashayaev I., Loder J. W. Enhanced production of Labrador Sea Water in 2008 // Geophysical Research
Letters. 2009. V. 3. P. L0160. DOI: 10.1029/2008GL036162.
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
    , 16(1), 2019 199
Thermohaline convection in the subpolar seas oftheNorth Atlantic
from satellite and insitu observations. Part2: indices ofintensity
ofdeep convection
I. L. Bashmachnikov1,2, A. M. Fedorov1,2, A. V. Vesman1,2,3,
T. V. Belonenko1, D. S. Dukhovskoy4
1 Saint Petersburg State University, Saint Petersburg 199034, Russia
2 Nansen International Environmental and Remote Sensing Centre
Saint Petersburg 199034, Russia
3 State Research Center “Arctic and Antarctic Research Institute”
Saint Petersburg 199397, Russia
4 Center for Ocean-Atmospheric Prediction Studies of the Florida State University
Tallahassee FL 32306-2741, USA
E-mails: igorb1969@mail.ru, aandmofficially@gmail.com,
anna.vesman@gmail.com, t.v.belonenko@spbu.ru, ddukhovskoy@fsu.edu
Variation in locations of the maximum development of deep convection in the subpolar seas, taking
into account their small dimensions, represent difficulty in identifying its interannual variability from
usually sparse in situ data. In this work, the interannual variability of the maximum convection depth,
is obtained using one of the most complete datasets ARMOR, which combines in situ and satellite
data. The convection depths, derived from ARMOR, are used for testing the efficiency of two indi-
ces of convection intensity: (1) sea-level anomalies from satellite altimetry and (2) the integral water
density in the areas of the most frequent development of deep convection. The first index, capturing
some details, shows low correlations with the interannual variability of the deep convection inten-
sity. The second index shows high correlation with the deep convection intensity in the Greenland,
Irminger and Labrador seas. Asynchronous variations in the deep convection intensity in the
Labrador-Irminger seas and in the Greenland Sea are obtained. In the Labrador and in the Irminger
seas, the quasi-seven-year variations in the convection intensity are identified.
Keywords: deep convection, assimilation of satellite data, altimetry, water density, the Greenland Sea,
the Labrador Sea, the Irminger Sea
Accepted: 16.10.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-191-201
References
1. Alekseev G. V., Johannessen O. M., Kovalevsky D. V., O razvitii konvektivnykh dvizhenii pod vozdeistviem
lokal’nykh vozmushchenii plotnosti na poverkhnosti morya (On development of convective motions under
the influence of local density perturbations on the sea surface), Izvestiya RAN. Fizika atmosphery i okeana,
2001, Vol. 37, No. 3, pp. 368–377.
2. Bashmachnikov I. L., Fedorov A. M., Vesman A. V., Belonenko T. V., Koldunov V. A., Dukhovskoy D. C.,
Termokhalinnaya konvektsiya v subpolyarnykh moryakh Severnoi Atlantiki i Severo-Evropeiskogo basseina
SLO po sputnikovym i naturnym dannym. Chast’ 1: lokalizatsiya oblastei konvektsii (Thermohaline con-
vection in the Subpolar seas of the North Atlantic from satellite and in situ data. Part 1: localization of con-
vection areas), Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2018, Vol. 15, No. 7,
pp. 184–194.
3. Belonenko T. V., Fedorov A. M., Stericheskie kolebaniya urovnya i glubokaya konvektsiya v Labradorskom
more i more Irmingera (Steric sea-level fluctuations and deep convection in the Labrador and the Irminger
seas), Issledovaniya Zemli iz kosmosa, 2018, No. 3, pp. 56–69.
4. Gladyshev S. V., Gladyshev V. S., Falina A. S., Sarafanov A. A., Zimnyaya konvektsiya v more Irmingera v
2004–2014 gg. (Winter convection in the sea of Irminger in 2004–2014), Oceanology, 2016, Vol. 56, No. 3,
pp. 353–363.
5. Kovalevsky D. V., Analiz i modelirovanie glubokoi konvektsii v Grenlandskom more: diss. kand. fiz.-mat. nauk
(The analysis and modeling of deep convection in the Greenland sea, Cand. phys. and math. sci. thesis),
Saint Petersburg, 2002, 230 p.
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
200     , 16(1), 2019
6. Mironov E. U., Ledovye usloviya v Grenlandskom i Barentsevom moryakh i ikh dolgosrochnyi prognoz (Ice
conditions in the Greenland and the Barents seas and their long-term forecasts), Saint Petersburg: AARI,
2004, 320 p.
7. Nagurny A. P., Popov A. V., Intensivnoe podnyatie glubinnykh i donnykh vod i ikh formirovanie na pover-
khnosti v raione Grenlandskoi kotloviny (Intensive uplift of deep and bottom waters and their formation
near the sea-surface in the Greenland basin), Meteorologiya i gydrologiya, 1985, No. 7, pp. 70–75.
8. Bönisch G., Blindheim J., Bullister J. L., Schlosser P., Wallace D. W., Long-term trends of temperature, sa-
linity, density, and transient tracers in the central Greenland Sea, J. Geophysical Research. C: Oceans, 1997,
Vol. 102, No. C8, pp. 18553–18571.
9. Budeus G., Schneider W., Krause G., Winter convective events and bottom water warming in the Green-
land Sea, J. Geophysical Research. C: Oceans, 1998, Vol. 103, No. C9, pp. 18 513–18 527.
10. de Boyer Montegut C., Madec G., Fischer A. S., Lazar A., Iudicone D., Mixed layer depth over the global
ocean: An examination of profile data and a profile-based climatology, J. Geophysical Research. C: Oceans,
2004, Vol. 109, pp. C12003.
11. de Jong M. F., van Aken H. M., Våge K., Pickart R. S., Convective mixing in the central Irminger Sea:
2002–2010, Deep Sea Research. Pt. I, 2012, Vol. 63, No. 1, pp. 36–51.
12. Dukhovskoy D. S., Myers P. G., Platov G., Timmermans M. L., Curry B., Proshutinsky A., Bamber J. L.,
Chassignet E., Hu X., Lee C. M., Somavilla R., Greenland freshwater pathways in the sub-Arctic Seas
from model experiments with passive tracers, J. Geophysical Research. C: Oceans, 2016, Vol. 121, No. 1,
pp. 877–907.
13. Fischer J., Schott F., Visbeck M., Greenland Sea convection monitoring, Nordic Seas Symp., 1995,
pp. 61–64.
14. Fröb F., Olsen A., Våge K., Moore G., Yashayaev I., Jeansson E., Rajasakaren B., Irminger Sea deep con-
vection injects oxygen and anthropogenic carbon to the ocean interior, Nature Communications, 2016,
Vol. 7, No. 13244, pp. 1–8, DOI: 10.1038/ncomms13244.
15. Gelderloos R., Katsman C. A., Våge K., Detecting Labrador sea water formation from space, J. Geophysical
Research. C: Oceans, 2013, Vol. 118, No. 4, pp. 2074–2086.
16. Greenland Sea Project ― a venture toward improved understanding of the ocean’s role in climate, EOS
Transactions. AGU, 1990, Vol. 71(24), pp. 750–756, DOI: 10.1029/90EO00208.
17. Guinehut S., Dhomps A. L., Larnicol G., Le Traon P. Y., High resolution 3-D temperature and salinity
fields derived from in situ and satellite observations, Ocean Science, 2012, Vol. 8, No. 5, pp. 845–857.
18. Herrmann M., Bouffard J., Beranger K., Monitoring open-ocean deep convection from space, Geophysical
Research Letters, 2009, Vol. 36, No. L03, DOI: 0.1029/2008GL036422.
19. Holte J., Talley L. D., Gilson J., Roemmich D., An Argo mixed layer climatology and database, Geophysical
Research Letters, 2017, Vol. 44, pp. 5618–5626, DOI: 10.1002/2017GL073426.
20. Johannessen O. M., Lygre K., Eldevik T., Convective chimneys and plumes in the Northern Greenland
Sea, The Nordic Seas: An Integrated Perspective, H. Drange, T. M. Dokken, T. Furevik, R. Gerdes,
W. Berger (eds.), AGU, 2005, pp. 251–272.
21. Kara A. B., Rochford P. A., Hurlburt H. E., An optimal definition for ocean mixed layer depth, J. Geophysi-
cal Research. C: Oceans, 2000, Vol. 105, pp. 16803–16821.
22. Khatiwala S., Schlosser P., Visbeck M., Rates and mechanisms of water mass transformation in the
Labrador Sea as inferred from tracer observations, J. Physical Oceanography, 2002, Vol. 32, No. 2,
pp. 666–686.
23. Latarius K., Quadfasel D., Water mass transformation in the deep basins of the Nordic Seas: Analyses of
heat and freshwater budgets, Deep Sea Research. Pt. I, 2016, Vol. 114, pp. 23–42.
24. Malmberg S. A., Hydrographic investigations in the Iceland and Greenland seas in late winter 1971: “Deep
Water Project”, Jokull, 1983, Vol. 33, pp. 133–140.
25. Marshall J., Schott F., Open-ocean convection: Observations, theory, and models, Reviews of Geophysics,
1999, Vol. 37, No. 1, pp. 1–64.
26. Meincke J., Jonsson S., Swift J. H., Variability of convective conditions in the Greenland Sea, ICES Marine
Science Symp., 1992, Vol. 195, pp. 32–39.
27. Pickart R. S., Straneo F., Moore G. W. K., Is Labrador Sea Water formed in the Irminger basin? Deep Sea
Research. Pt. I, 2003, Vol. 50, pp. 23–52, DOI: 10.1016/S0967-0637(02)00134-6.
28. Rhein M., Convection in the Greenland Sea, 1982–1993, J. Geophysical Research. C: Oceans, 1996,
Vol. 101, No. C8, pp. 18183–18192.
29. Rhein M., Kieke D., Hüttl-Kabus S., Roessler A., Mertens C., Meissner R., Klein B., Boning C. W.,
Yashayaev I., Deep water formation, the subpolar gyre, and the meridional overturning circulation in the
subpolar North Atlantic, Deep Sea Research. Pt. II, 2011, Vol. 58, No. 17, pp. 1819–1832.
И. Л.Башмачников идр.    … 2:  …
    , 16(1), 2019 201
30. Ronski S., Budeus G., Time series of winter convection in the Greenland Sea, J. Geophysical Research.
C: Oceans, 2005, Vol. 110, No. C04015, DOI: 10.1029/200 4JC002318.
31. Schlosser P., Bonisch G., Rhein M., Bayer R., Reduction of deepwater formation in the Greenland Sea
during the 1980s: Evidence from tracer data, Science, 1991, Vol. 251, No. 4997, pp. 1054–1056.
32. Somavilla R., Schauer U., Budeus G., Increasing amount of Arctic Ocean deep waters in the Greenland
Sea, Geophysical Research Letters, 2013, Vol. 40, No. 16, pp. 4361–4366.
33. Volkov D. L., Belonenko T. V., Foux V. R., Puzzling over the dynamics of the Lofoten Basin ― a sub-Arctic
hot spot of ocean variability, Geophysical Research Letters, 2013, Vol. 40, No. 4, pp. 738–743.
34. Yashayaev I., Hydrographic changes in the Labrador Sea, 1960–2005, Progress in Oceanography, 2007,
Vol. 73, pp. 242–276.
35. Yashayaev I., Loder J. W., Enhanced production of Labrador Sea Water in 2008, Geophysical Research
Letters, 2009, Vol. 3, pp. L0160, DOI: 10.1029/2008GL036162.
... Analysis of interannual variability of the MMLD in the Greenland Sea, based on ARMOR3D (see Section 2), showed that the derived tendencies of the DC variability fit well those from various DC indices (Fig. 2 b,c). The results suggest the DC intensity decreases at the beginning of the 1990s (Alekseev et al., 2001), then increases up to the end of the 2010s (Ronski and Budéus, 2005) and further stabilizes at high DC intensity values until the end of the study period (Bashmachnikov et al., 2019). A similar analysis but using exclusively in situ vertical profiles (EN4 dataset), shows similar tendencies (Fig. 2 c; some years are missing due to the absence of in situ observations in the region during the DC season). ...
... Understanding the obvious weakness of MMLD as the measure of the DC intensity when using a limited number of observations, various DC indices have been suggested for extending variations of the DC intensity back to the years poorly covered with in situ observations. For the location of the regions with intensive DC and for deriving its interannual variability, researchers suggested to use the intensity of the ocean sea-surface heat loss (Nansen, 1912), the oxygen concentration in the subsurface water (Sverdrup et al., 1942;Orsi et al., 2002;Körtzinger et al., 2004), the temperature of the deep water (Alekseev et al., 2001), the ratio of two types of CFC concentrations (Rhein, 1996), the sea-level anomalies and the subsurface water density anomalies (Bashmachnikov et al., 2019). However, the DC indices need validation, while a robust reference dataset is missing. ...
... Finally, these profiles are combined with the measured in situ profiles in an optimal interpolation procedure (Guinehut et al., 2012). The derived interannual variations of the MMLD have been cross-validated with several independent DC indices (Bashmachnikov et al., , 2019. The results confirmed that the interannual MMLD variations from ARMOR3D (Fig. 2 c) can be used as a robust measure of the DC intensity in the Greenland, Labrador and Irminger seas. ...
... According to glider data, the radius of the vortex core is 18 ± 4 km [10]. The existence of a quasi-constant anticyclonic Lofoten Vortex in the basin is confirmed by in situ measurements [10][11][12][13][14][15][16][17], satellite data [8,9,[18][19][20], and hydrodynamic modeling data [6,7,9,15,[21][22][23][24][25]. In [21], its most probable location in an area limited to 69°-70° N and 2°-5 ° E is indicated. ...
... Data regional models were used to evaluate deep convection in the Lofoten Basin [7]. In [5] it is shown that the estimates of the depth of the mixed layer according to model data are adequate to the corresponding estimates according to the ARGO buoys and consistent with other independent estimates [24,25]. Using MITgcm, Köhl [6] substantiated the assumption that the stability of the Lofoten Vortex can be explained by merging with mesoscale anticyclonic vortices detached from the Norwegian current. ...
Article
Full-text available
We analyze high-resolution hydrodynamic modeling data using the Massachusetts Institute of Technology general circulation model (MITgcm), which is a numerical model designed for the study of the atmosphere, ocean, and climate. The focus of the research is the Lofoten Vortex of the Norwegian Sea. We study vertical velocities in the Lofoten Vortex using simulations of MITgcm. The zonal and meridional vertical cross sections of the vertical velocities demonstrate the increase in their values. We also study the seasonal and interannual variability of the vertical velocities in the Lofoten Vortex. The spatial distributions of vertical velocities in the upper layers (e.g. 95 m) of the Lofoten Vortex has a random character in winter (December-April). The values of the vertical velocities have opposite signs in adjacent cells, and vectors of the vertical velocities are directed in opposite directions. However, by summer, an ordered structure is formed that is characteristic of the rest of the year. At the lower horizons (e. g. 1000 m), the distribution of vertical velocities in winter and summer differs insignificantly. We establish that the vortex can be divided into four sectors with alternating directions of the vertical velocities at each horizon. The negative velocities are characteristic of the northeastern and southwestern sectors, with maximum values in the northeastern sector, and positive ones are characteristic of the southeastern and northwestern sectors. An analysis of the Lagrangian particles in the Lofoten Vortex shows that the particles in the upper layers (e. g. 200 m), rotate around the axis of the vortex, and have tendency at the same time to move to the surface, while this tendency is different in the lower layers (1000 m), where the particles can move both to the surface and in the opposite direction. Moreover, for all horizons, the particles, which are initially located in the central part of the vortex, move to the periphery of the vortex as the result of the rotation.
... Note, that due to averaging positive annual values corresponding to sea ice volume loss (Fig.4) can occur due to both an increase in sea ice melt and a decrease in sea ice formation. The MLD was derived using vertical profiles from ARMOR data-set by the method of Dukhovskoy (Bashmachnikov et al., 2018(Bashmachnikov et al., , 2019. The method is similar to that used by Pickart et al. (2002), but is applied to the vertical profiles of density gradients. ...
... Another, possibly not independent mechanism is linked to the intensity of the deep convection in the Greenland Sea ( decrease is noted (Bashmachnikov et al., 2019). The on-going increase in salinity of the upper Greenland Sea (Fig. 5d) during the recent decades favours the deeper convection. ...
Article
Full-text available
This study explores a link between the long-term variations in the integral sea ice volume (SIV) in the Greenland Sea and oceanic processes. Using Pan-Arctic Ice Ocean Modelling and Assimilation System (PIOMAS, 1979–2016), we show that the negative tendencies in SIV go in parallel with the increasing ice flux through the Fram Strait. The overall SIV loss in the Greenland Sea comprises 113 km³ per decade, while the total SIV import through the Fram strait is increasing by 115 km³ per decade. An analysis of the ocean temperature and the mixed layer depth (MLD) in the marginal sea ice zone (MIZ), based on ARMOR data-set (1993–2016), revealed doubling of the amount of the upper ocean heat content available for the ice melt in the MIZ. This increase over the 24-year period can solely explain the SIV loss in the Greenland Sea, even when accounting for the increasing SIV flux from the Arctic. The increase in the ocean heat content is found to be linked to an increase in the temperature of the Atlantic water in the Nordic seas, following an increase of ocean heat flux form the subtropical North Atlantic. We argue that the predominantly positive North Atlantic Oscillation (NAO) index during the four recent decades, together with the intensification of the deep convection in the Greenland Sea, are responsible for the overall intensification of the circulation in the Nordic seas, which explains the observed long-term variations of the SIV.
... In addition to the direct estimates, several proxy indices of the intensity of DC have been suggested. These indices quantify changes in the thermohaline or hydrochemical properties of sea water (temperature, salinity, oxygen, CFC, etc.), variability of which are supposed to be governed by variations in the intensity of DC (Meincke et al., 1992;Johannessen et al., 1991;Schlosser et al., 1991;Rhein 1996;Bonisch et al., 1997;Alekseev et al., 2001;Azetsu-Scott et al., 2005;Yashayaev, 2007;Rhein et al., 2011;Gladyshev et al., 2016;Bashmachnikov et al., 2019). As the renewed deep water masses spread their properties over the deep areas of the DC basins within a few months, observing such changes in the deep water properties requires substantially fewer observations than one would need for a robust detection of the MMLD variations via direct estimates. ...
Article
This study investigates the physical processes and mechanisms driving the interannual variability of deep convective intensity in the Greenland Sea from 1993 to 2016. The intensity of deep convection is derived using the traditional Maximum Mixed Layer Depth, the total surface area with the monthly-mean mixed layer depth exceeding 800 m and various indices. All metrics show that the intensity of convection increased during the 2000s. The analysis demonstrates that observed increases of the deep convective intensity in the Greenland Sea is associated with an increase in the upper ocean salinity. The long-term interannual variability of deep convection is mainly linked to the variation of the water salinity during the preceding summer and the current winter. In turn, the variability of the upper-ocean salinity is primarily related to the variability in the advection of Atlantic water into the region with the re-circulating branches of the West Spitsbergen Current and to a lesser degree, to the local sea ice melt. For only two winters during the study period did the sea ice contribute significantly to a weakening of the intensity of deep convection by substantially reducing oceanic heat loss to the atmosphere. The variability in the advected heat is effectively abated by the concurrent variations of oceanic heat release to the atmosphere. The interplay between the interannual variability of the oceanic heat advection and the winter air-sea net heat flux leads to a noticeable reduction of the interannual variability of both fluxes over the convective regions. As a result, the direct effect of the varying air-sea heat exchange did not have a pronounced direct effect on the interannual variation in the intensity of deep convection in the Greenland Sea, at least during the study period.
Article
Full-text available
Whitehead’s ‘tank model’ (Whitehead, 2000) describes a localized deep convective site exchanging water with a two-layer neighbouring ocean basin at three vertical levels. We generalize the original model for the case of arbitrary temperatures and salinities of water layers under an assumption of a constant surface heat flux to the atmosphere in the convective area. The generalized model has unique stable steady state for any value of the heat flux. We then explore analytically the regimes with multiple steady states for a temperature-dependent heat flux to the atmosphere. In this latter case, the multiple steady states are possible and the condition for their existence is derived analytically. Depending on the values of the non-dimensional model parameters, the solution allows for a different number of steady states: from zero to three. The Lyapunov stability analysis showed that, in the case of three steady states, only two of them are stable. The model results are tested against the observations in the Greenland Sea. The results show that the model, in spite of its simplicity, adequately describes many basic features of water exchange between the region of a frequent development of deep convection in the Greenland Sea and the surrounding ocean. The model predicts a negligibly small probability for existence of multiple steady states, which might result from a feedback between the horizontal advection and the deep convection in the Greenland Sea.
Article
Full-text available
This study explores a link between the long-term variations in the integral sea ice volume (SIV) in the Greenland Sea and oceanic processes. Using the Pan-Arctic Ice Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS, 1979–2016), we show that the increasing sea ice volume flux through Fram Strait goes in parallel with a decrease in SIV in the Greenland Sea. The overall SIV loss in the Greenland Sea is 113 km3 per decade, while the total SIV import through Fram Strait increases by 115 km3 per decade. An analysis of the ocean temperature and the mixed-layer depth (MLD) over the climatic mean area of the winter marginal sea ice zone (MIZ) revealed a doubling of the amount of the upper-ocean heat content available for the sea ice melt from 1993 to 2016. This increase alone can explain the SIV loss in the Greenland Sea over the 24-year study period, even when accounting for the increasing SIV flux from the Arctic. The increase in the oceanic heat content is found to be linked to an increase in temperature of the Atlantic Water along the main currents of the Nordic Seas, following an increase in the oceanic heat flux from the subtropical North Atlantic. We argue that the predominantly positive winter North Atlantic Oscillation (NAO) index during the 4 most recent decades, together with an intensification of the deep convection in the Greenland Sea, is responsible for the intensification of the cyclonic circulation pattern in the Nordic Seas, which results in the observed long-term variations in the SIV.
Article
Full-text available
Open-ocean deep convection (DC), forming a link between the upper and the deep ocean dynamics, is observed in a few localized sites of the World Ocean. In the present paper, we further develop an analytical model of isolated vertically homogenized water columns, up to a few kilometers deep, usually referred to as convective chimneys. We derive analytical solutions for evolution of a chimney during its deepening phase, as well as during its subsequent restratification phase. The initial deepening stage is considered to be primarily driven by the buoyancy loss at the sea surface, while the final deepening stage and the restratification phase are affected by a buoyancy transfer through the lateral surface of the chimney by baroclinic eddies. For the deepening phase, analytical solutions for evolution of the depth of a chimney are derived for a constant sea-surface buoyancy loss with or without synoptic perturbations, and for a case of the sea-surface buoyancy loss growing in time. For the restratification phase, time evolution of the chimney radius and an analytical expression for duration of this phase are obtained. The exact solutions and their asymptotic approximations are in good agreement with the scaling laws and with model studies reported in earlier works. The theoretical results also agree with an evolution of a chimney in the Greenland Sea, derived from GLORYS high-resolution ocean reanalysis. For a given set of the background conditions, a chimney can be considered a mature one after two characteristic time scales of the deepening phase are reached. A mature chimney needs a longer time for its formation, but decays more rapidly than a pre-mature one. The minimum overall chimney lifetime corresponds to the case, when, at about one characteristic time scale of the deepening phase, the sea-surface buoyancy loss abruptly drops down and the restratification phase begins.
Article
Full-text available
Deep convection in the subpolar North Atlantic ventilates the ocean for atmospheric gases through the formation of deep water masses. Variability in the intensity of deep convection is believed to have caused large variations in North Atlantic anthropogenic carbon storage over the past decades, but observations of the properties during active convection are missing. Here we document the origin, extent and chemical properties of the deepest winter mixed layers directly observed in the Irminger Sea. As a result of the deep convection in winter 2014–2015, driven by large oceanic heat loss, mid-depth oxygen concentrations were replenished and anthropogenic carbon storage rates almost tripled compared with Irminger Sea hydrographic section data in 1997 and 2003. Our observations provide unequivocal evidence that ocean ventilation and anthropogenic carbon uptake take place in the Irminger Sea and that their efficiency can be directly linked to atmospheric forcing.
Chapter
Full-text available
In the Boreas Basin in the northern Greenland Sea, convection has been observed to be localized as narrow structures—chimneys—in which the water masses may be homogeneous from the surface through great depths. An experiment was carried out in the area by R/V Håkon Mosby of the University of Bergen with an aim to detect and investigate chimneys, their structure, and the inherent convective plumes. A chimney was detected at 77.5°N, 0.5°E, by towing an undulating conductivity—temperature—depth (CTD) profiler (Seasoar). Complementary deep CTD stations taken as close as 2.5 km apart, revealed that the chimney was about 30 km in the zonal and 15 km in the meridional directions. The mixed-layer depth inside the chimney was about 500 m, indicating that the chimney was of an upper ocean type. Deep convection was improbable because of the modest cooling of a culminating winter. The Seasoar tows within the chimney revealed weak horizontal temperature, salinity, and density anomalies of 1-5 km extent, i.e. of the order of the internal Rossby deformation radius. Similar scales were characteristic of a nonhydrostatic ocean model set up accordingly. The CTD sections also revealed enhanced sea surface density within cyclonic rim eddies with a diameter of the order of 5 km. Wavelet spectra of the horizontal temperature variability inside the core of the chimney revealed increased power on the 100-m scale, which is of the same magnitude as a plume scale determined from theoretical studies. This is the first time such a plume scale has been directly derived from high-resolution (˜10 cm) horizontal CTD (Seasoar) measurements alone.
Article
A global climatology and database of mixed layer properties are computed from nearly 1,250,000 Argo profiles. The climatology is calculated with both a hybrid algorithm for detecting the mixed layer depth (MLD) and a standard threshold method. The climatology provides accurate information about the depth, properties, extent, and seasonal patterns of global mixed layers. The individual profile results in the database can be used to construct time series of mixed layer properties in specific regions of interest. The climatology and database are available online at http://mixedlayer.ucsd.edu. The MLDs calculated by the hybrid algorithm are shallower and generally more accurate than those of the threshold method, particularly in regions of deep winter mixed layers; the new climatology differs the most from existing mixed layer climatologies in these regions. Examples are presented from the Labrador and Irminger Seas, the Southern Ocean, and the North Atlantic Ocean near the Gulf Stream. In these regions the threshold method tends to overestimate winter MLDs by approximately 10% compared to the algorithm.
Article
In the Arctic Mediterranean a transformation of Atlantic Water, flowing in near the surface, into overflow water, which leaves the area at depth, takes place. For this transformation the Nordic Seas are of particular importance, as they are largely ice-free and thus heat loss to the atmosphere during winter is strong. Since 2001 Argo-type profiling float measurements have been carried out in the region and enable the observation of hydrography during the whole year. The measurements concentrate on the deep basins, the Norwegian Basin, Lofoten Basin, Greenland Sea and Icelandic Plateau. They are analysed with special emphasis on the seasonal cycle in hydrography. Based on the mean seasonal cycle of temperature and salinity and atmospheric fluxes from reanalysis products for the first decade of this century heat and freshwater budgets are calculated. The residuum in the budgets gives the lateral exchange of water between the inner basins and the boundary current, circumnavigating the whole area. This lateral exchange is identified with the contribution of the deep basins to the water mass transformation within the Nordic Seas. Budget calculations, using atmospheric flux data from NCEP with corrections for high latitudes, yield a contribution of 18% to the total temperature decrease and 6% to the total salinity decrease in the Arctic Mediterranean, although the basins account for only 4% of the total area. The density increase nearly exclusively takes place in the eastern basins, whereas the Greenland Sea plays an important role in matching the temperature and salinity characteristic of the overflow water. An increasing amount of freshwater in the surface layer will have only minor effects on the strength of the overflows across the Greenland-Iceland-Scotland Ridge.
Article
Accelerating since the early 1990s, the Greenland Ice Sheet mass loss exerts a significant impact on thermohaline processes in the sub-Arctic seas. Surplus freshwater discharge from Greenland since the 1990s, comparable in volume to the amount of freshwater present during the Great Salinity Anomaly events, could spread and accumulate in the sub-Arctic seas, influencing convective processes there. However, hydrographic observations in the Labrador Sea and the Nordic Seas, where the Greenland freshening signal might be expected to propagate, do not show a persistent freshening in the upper ocean during last two decades. This raises the question of where the surplus Greenland freshwater has propagated. In order to investigate the fate, pathways, and propagation rate of Greenland meltwater in the sub-Arctic seas, several numerical experiments using a passive tracer to track the spreading of Greenland freshwater have been conducted as a part of the Forum for Arctic Ocean Modeling and Observational Synthesis effort. The models show that Greenland freshwater propagates and accumulates in the sub-Arctic seas, although the models disagree on the amount of tracer propagation into the convective regions. Results highlight the differences in simulated physical mechanisms at play in different models and underscore the continued importance of intercomparison studies. It is estimated that surplus Greenland freshwater flux should have caused a salinity decrease by 0.06—0.08 in the sub-Arctic seas in contradiction with the recently observed salinification (by 0.15–0.2) in the region. It is surmised that the increasing salinity of Atlantic Water has obscured the freshening signal. This article is protected by copyright. All rights reserved.
Article
We review what is known about the convec-tive process in the open ocean, in which the properties of large volumes of water are changed by intermittent, deep-reaching convection, triggered by winter storms. Observational, laboratory, and modeling studies reveal a fascinating and complex interplay of convective and geostrophic scales, the large-scale circulation of the ocean, and the prevailing meteorology. Two aspects make ocean convection interesting from a theoretical point of view. First, the timescales of the convective process in the ocean are sufficiently long that it may be modified by the Earth's rotation; second, the convective process is localized in space so that vertical buoyancy transfer by upright convection can give way to slantwise transfer by baroclinic instability. Moreover, the convec-tive and geostrophic scales are not very disparate from one another. Detailed observations of the process in the Labrador, Greenland, and Mediterranean Seas are de-scribed, which were made possible by new observing technology. When interpreted in terms of underlying dynamics and theory and the context provided by labo-ratory and numerical experiments of rotating convec-tion, great progress in our description and understand-ing of the processes at work is being made.
Article
In situ monitoring of deep water formation in the Labrador Sea is severely hampered by the harsh winter conditions in this area. Furthermore, the ongoing monitoring programs do not cover the entire Labrador Sea and are often summer observations. The network of satellite altimeters does not suffer from these limitations and could therefore give valuable additional information. Altimeters can in theory detect deep water formation, because the water column becomes denser during convection and therefore the sea surface becomes lower. This signal is small compared to variability in sea surface height induced by other sources, but when properly filtered and appropriately averaged in time and space, all four winters with Labrador Sea Water formation or renewal in the 1994–2009 period (1994, 1995, 2000, and 2008) have a clear large negative anomaly. The magnitude of this anomaly compares favorably with the range predicted by theory and in situ data analysis. Out of 16 winters, only one winter (2006) would be falsely identified as a deep convection winter based on its sea surface height anomaly signal, while the method did not miss a single deep convection winter. For most deep‒water‒formation winters even the spatial structure of the mixed layer depth distribution can be inferred.