Взаимодействие океана и атмосферы определяет погоду и климат различных областей земного шара, тепловой и динамический режим Мирового океана. Изучение этого взаимодействия открывает пути для разработки более совершенного долгосрочного прогноза погоды, прогноза изменения климата, прогноза режима Мирового океана. В данной работе рассматриваются вертикальные потоки тепла на границе океан-атмосфера, которые разделяют на потоки скрытого и явного тепла. Поток скрытого тепла – это поток тепла из океана в атмосферу при испарении воды с поверхности океана. Поток явного тепла обусловлен контактным турбулентным теплообменом.
Район исследований – это северная Атлантика между 54 и 67ос.ш. В работе проведено сравнение данных реанализов OAFlux (Objectively Analyzed Air-Sea Fluxes http://oaflux.whoi.edu/) и ERA-Interim (http://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc/) с данными наблюдений ICOADS (The International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set http://icoads.noaa.gov/).
Коэффициенты корреляции для среднемесячных значений между модельными данными и данными наблюдений варьируются от 0,5 (в районах исследования, для которых характерен ледовый покров) до 0,9 (в акваториях, свободных от льда). Коэффициент корреляции для сравнения значений реанализов OAFlux и ERA-Interim составляет от 0,96 до 0,98, что может быть связано с тем, что начальные данные для океана, по которым модели рассчитывают потоки тепла, берутся из одних источников (спутниковые данные скорости ветра, температуры поверхности океана, влажности воздуха в приводном слое).
Анализ среднемноголетнего сезонного хода показал выраженную сезонность как явных, так и скрытых потоков тепла с увеличением значений из океана в атмосферу в зимний период года. При этом модели в целом повторяют сезонный ход, однако только в летний период (с мая по август) значения моделей входят в доверительный интервал данных ICOADS, а в зимний период модели значительно завышают значения для скрытого потока тепла и занижают для явного.
Вейвлет анализ по среднемесячным значениям показал выраженную сезонную изменчивость, а также выявил 3-5 летние цикличности для всех регионов исследования не только по данным наблюдений, но и по данным моделей.
Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда (проект № 17-17-01151).