Характеристика ветрового перемешивания с использованием результатов численного моделирования волнения на примере Берингова моря

лаборатория: Отдел динамики климата и водных экосистем
организация, город: ВНИРО, Москва
даты: июнь - сентябрь 2024 г.

Актуальность задачи: В последние несколько лет разработаны модели, адекватно описывающие изменчивость параметров волнения в морях России (в т.ч. работы С.А. Мысленкова). Результаты такого моделирования можно использовать для расчёта интенсивности ветрового перемешивания и изменчивости мощности верхнего квазиоднородного слоя. Ветровое перемешивание – один из ключевых факторов, определяющих "цветение" фитопланктона, поэтому важно научиться его воспроизводить. Это особенно актуально для морей, натурные наблюдения за водной толщей в которых редки (например, Охотское, Берингово, Чукотское).

Кирилл Кивва - Океанолог. Основные научные интересы – изменчивость абиотической части морских экосистем, биотопов, а также поиск механизмов влияния изменений в среде обитания на биоту. Главным образом в субарктической и арктической зонах.

Опубликованные работы по теме задачи: 1. Kivva, K.K. and Kubryakov, A.A., 2021. Seasonal and Interannual Variability of Chlorophyll-a Concentration in the Bering Sea Found from Satellite Data. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 57(12), pp.1643-1657.
2. Nielsen, J.M., Sigler, M.F., Eisner, L.B., Watson, J.T., Rogers, L.A., Bell, S.W., Pelland, N., Mordy, C.W., Cheng, W., Kivva, K. and Osborne, S., 2024. Spring phytoplankton bloom phenology during recent climate warming on the Bering Sea shelf. Progress in Oceanography, 220, p.103176.
3. Baker, M.R., Kivva, K.K., Pisareva, M.N., Watson, J.T. and Selivanova, J., 2020. Shifts in the physical environment in the Pacific Arctic and implications for ecological timing and conditions. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 177, p.104802.

Что предстоит делать: 1. Получить данные моделирования волнения.  2. Собрать массив данных СТД: использовать все открытые источники данных, в первую очередь Argo.  3. Рассчитать мощность ВКС. 4. Построить модель зависимости мощности ВКС от параметров волнения.

Методы, приборы, ПО, с которыми предстоит работать: Методы обработки многомерных данных, временных рядов, пространственный анализ.
R или другие языки программирования (Python, MATLAB).

Обязательные требования: Владение R или Python или в крайнем случае MatLab
Специализация, уровень образования: науки о Земле/физическая океанография, бакалавры 3 курс и выше, магистры
Необязательные требования: Основные навыки работы с многомерными данными и временными рядами, статистическое моделирование, в т.ч. с элементами машинного обучения типа GAM, Random Forest и т.п.

Необходимые документы: паспорт РФ

Финансирование: проезд и проживание не покрываются организаторами

Минимальный срок стажировки: от 1 недели, возможен смешанный очно-дистанционный формат работы