4.3.7. Обоснование целесообразности выполнения заявки - в данной графе указываются следующие сведения:

копия данного раздела содержится в папке Документы, файл 4.3.7. Обоснование.docx:

4.3.7.1. Научная проблема, на решение которой направлен проект.

Российская Федерация является одним из основных
(наряду с Норвегией, Исландией, Фарерским островами и ЕС) рыбодобывающих
субъектов Северо-Восточной Атлантики. Рыболовство в основном сосредоточено в Норвежском,
Гренландском и Баренцевом морях. Основными промысловыми
объектами этих морей являются атлантическая скумбрия, норвежская сельдь, северная
путассу, треска, пикша, палтус, сельдь, мойва, креветка, путассу, зубатки и
камбалы. Промысловыми объектами данного исследования являются атлантическая
скумбрия, норвежская сельдь и северная путассу. Научная проблема, на решение
которой направлен данный проект, заключается в понимании структуры вод верхних
слоев как главных продуцентов биоты и разработке схем краткосрочного
прогнозирования океанографических условий промысла пелагических видов рыб в Норвежском и Гренландском
морях.

Конкретная научная проблема заключается в том,
что в сложившейся практике при реализации рекомендованных объёмов добычи
(вылова) водных биологических ресурсов проявляется недостаточная изученность
мелкомасштабной (сутки и километры) изменчивости условий нагула рыб и оценка
вероятности улова. Концептуальное понимание структуры вод
верхних слоев как главных продуцентов биоты до сих пор ещё не привело к
разработке алгоритмов краткосрочного прогнозирования океанографических условий
промысла гидробионтов в данном регионе. Основой реализации проекта будет
лагранжево моделирование гидрологических условий в районе промысла и создание
статистической модели с выявлением значимых предикторов для промысла.
Рассматриваются вопросы исследования и прогнозирования гидрологических процессов,
связанных в той или иной степени с промыслом гидробионтов в рассматриваемом
регионе.

4.3.7.2. Актуальность проблемы, научная значимость решения проблемы.

В
Норвежском море российский крупномасштабный промысел атлантической скумбрии, норвежской
сельди и северной путассу осуществляется судами Северного и Западного бассейнов
практически круглогодично. Этот вид промысла играет ключевую роль в обеспечении
продовольственной безопасности России, поскольку значительная часть уловов
данных видов направляется на внутренний российский рынок. В данном контексте активность научных
исследований представляется не только своевременной, но и закономерной,
учитывая важность этого промысла для национальной продовольственной
безопасности. Научная и практическая значимость проведения научных исследований
в области рыболовства в Норвежском море заключается в том, чтобы более глубоко
понять динамику популяций этих видов, их взаимосвязи с окружающей средой, а
также оптимизировать методы управления промыслом. Это позволит эффективнее использовать ресурсы и
обеспечивать стабильное снабжение рыбой внутреннего рынка, способствуя тем
самым продовольственной устойчивости страны.

4.3.7.3. Конкретная задача в рамках проблемы, на решение которой
направлен

проект, ее масштаб.

Исследование
будет проводиться для Норвежского моря. Это район традиционного российского
промысла атлантической скумбрии, нервежской седьди и северной путассу, промысел
которых занимает одну из лидирующих позиций в промышленном рыболовстве
Российской Федерации. В дальнейшем разработанные в проекте методические подходы
можно будет распространить на другие районы Северо-Европейского бассейна.

Вот
некоторые из основных задач, которые будут рассматриваться в данном проекте:

– Анализ гидрологический
условий для рассматриваемых объектов промысла.

– Анализ
пространственно-временной изменчивости океанологических полей в районе
исследования; описание сезонной и межгодовой изменчивости.

– Построение диаграмм,
характеризующих число успешных выловов гидробионтов, определяемых созданием
благоприятных условий образования промысловых скоплений, в зависимости от
гидрологических условий промысла

– Построение динамических
лагранжевых карт на основе численных моделей NEMO, ROMS и HYCOM для различных горизонтов на
периоды промысла.

– Расчет и построение
лагранжевых карт в районах промысла атлантической скумбрии, норвежской седьди и
северной путассу: карты происхождения вод (О-карты), карты возраста вод
(T-карты).

– Расчет и построение
лагранжевых фронтов и выявление их значения для анализа перемешивания и
переноса вод в регионе.

– Выявление связи
лагранжевых фронтов с гидрологическими и термодинамическими фронтами, а также с
мезомасштабной вихревой динамикой в районах промысла.

– Расчет и построение
карт пространственного распределения различных лагранжевых индикаторов (S-,
D-карт, расстояний зонального и меридионального смещения частиц) для различных
промысловых ситуаций и выявление пространственно-временной зависимости
рассчитываемых характеристик с образованием промысловых скоплений гидробионтов.

– Оценка
пространственно-временной изменчивости концентрации частиц с определенными
динамическими и биохимическими свойствами в выделенных мезомасштабных
структурах на периоды промысла.

         Поставленные в проекте задачи и связанные с ними вопросы
затрагивают аспекты, которые еще не были исследованы вообще или изучены лишь
частично. Данный проект имеет высокую инновационную составляющую и представляет
собой поисковые исследования с прикладной направленностью. Это определяет
масштабность и комплексность проекта.

4.3.7.4. Научная новизна поставленной задачи, обоснование
достижимости решения поставленной задачи и возможности получения
запланированных результатов.

         Промысел биологических ресурсов в традиционных районах
рыболовства в океанах и морях в последние годы практически достиг предельного
уровня, составляющего около 90 миллионов тонн в год. Несмотря на рост спроса,
применение современных методов добычи и технологий переработки, увеличение
эффективности ведения промысла не привело к увеличению уловов. В этом контексте
прогнозирование динамики рыболовных ресурсов
становится ключевым аспектом в области рыболовства. Особое внимание уделяется
краткосрочным (оперативным) прогнозам, поскольку они тесно связаны с
распределением рыболовных судов в районах промысла. Эти краткосрочные прогнозы,
охватывающие естественный синоптический период от 1 до 10–15 суток,
основываются на изучении закономерностей формирования скоплений водных
биоресурсов и их перемещений под воздействием биотических и абиотических
факторов окружающей среды. Они также учитывают оперативные данные о
распределении и биологических характеристиках объектов промысла, а также
состоянии окружающей среды, получаемые в процессе государственного мониторинга.
Краткосрочное прогнозирование играет важную роль в оптимизации управления
ресурсами и обеспечении устойчивости рыболовства в условиях постоянных
изменений в морской среде.

Основой
оперативного прогноза является выявление благоприятных
условий образования промысловых скоплений и направление флота
на них, а также оценка вероятности формирования и устойчивости скоплений рыб в
контексте воздействия абиотических факторов. Одним из ключевых аспектов этого
процесса является анализ изменчивости гидрологических условий, влияющих на
формирование промысловых скоплений и производительность рыболовства. Изменения
в гидрологическом режиме оказывают воздействие на все аспекты существования
рыб. Знание закономерностей изменения гидрологических показателей и их
воздействия на запасы рыб (с некоторым временным сдвигом) позволяет установить
математические связи между различными параметрами и использовать их для
прогнозирования. Однако такие зависимости обычно сложно описать, поэтому на
практике часто применяется метод аналогии. Это подразумевает анализ
исторических данных, поиск лет с условиями, подобными текущим, и оценку влияния
этих условий на уровень улова. Такой подход позволяет прогнозировать события в
условиях ограниченной доступности точных математических моделей для описания
сложных взаимосвязей в природной среде.

Очевидно,
что существующие методы оперативного
прогнозирования, на котором базируются современные прогнозы, включает в себя
множество факторов, которые не были формализованы и трудно поддаются
систематизации. В отличие от этого подхода, в рамках нашего исследования мы
предлагаем систематизировать информацию с использованием лагранжева
моделирования. Такой подход не только исключает субъективный элемент при оценке
различных сценариев, но и позволяет преодолеть ограничения, связанные с
анализом только пространственных распределений гидрологических характеристик
воды.

Вместо
традиционного фокуса на параметрах, таких как температура и соленость воды, а
также аномалии уровня океана по
данным спутниковой альтиметрии, наше исследование сосредотачивается также на
лагранжевых свойствах воды. Этот подход является более информативным и
позволяет учитывать не только поверхностные, но и более глубокие слои океана.
Некоторые исследования указывают, что такие параметры, как температура
поверхности моря (SST) и температура воды в более глубоких слоях, менее
информативны по сравнению с лагранжевыми свойствами воды, если их рассматривать
отдельно. Предложенный подход представляет собой значительное новшество и ранее
не применялся ни в России, ни за рубежом. Развитие этого подхода для региона
исследования не только позволит расширить наши знания в данной области, но
также предоставит возможность применения полученных результатов и для других
районов океанического рыболовства в
Российской Федерации.

Эффективное
достижение целей и получение запланированных результатов обеспечивается
несколькими ключевыми факторами. В первую очередь, корректная формулировка
задач является результатом положительного опыта, накопленного в ходе предыдущих
исследований. Вторым важным аспектом является наличие в команде проекта
высококвалифицированных специалистов, обладающих обширным опытом и экспертизой
в области исследований, связанных с предметной темой. Дополнительно, успех
проекта обеспечивается значительным научным заделом членов группы исполнителей,
который охватывает как знание предметной области, так и имеющиеся широкие
данные, включая спутниковую и модельную информацию о различных океанологических
характеристиках. Также важен успешный опыт применения различных методов
исследований в области физической океанографии, включая оригинальные подходы.
Такое комплексное сочетание опыта, квалификации и научных ресурсов создает
благоприятные условия для эффективной реализации проекта и достижения
поставленных целей.

4.3.7.5. Современное состояние исследований по данной проблеме.

         Главной особенностью морей Северо-Европейского бассейна
является Атлантическая меридиональная опрокидывающая циркуляция. По мере
движения на север тёплые и солёные поверхностные атлантические воды постоянно
модифицируются за счет потери тепла в атмосферу, поступления пресной воды из
атмосферы и со стоком рек, а также в результате смешения с холодными и
слабосолёными арктическими водами, например, в проливе Фрама [1-4]. Интенсивная
потеря плавучести и перемешивание в Норвежском и Гренландском морях, приводят к
тому, что поверхностные воды уплотняются и опускаются на большую глубину [5-7].
Таким образом, поверхностные атлантические воды трансформируются в
подповерхностные (холодные, с низкой соленостью) и плотные (холодные, с
промежуточной соленостью) промежуточные и глубинные воды [3].

         Норвежское море, в котором расположен Лофотенский бассейн,
является естественным резервуаром океанического тепла в Северной части
Атлантического океана. На своем пути на север атлантические воды теряют тепло в
атмосферу и постепенно уплотняются [1, 8]. Из-за вихревой активности время их
пребывания в этих областях, где происходят основные атмосферные потери тепла,
существенно увеличивается. Считается, что наибольшее время пребывания
Атлантических вод - около 1–3 лет приходится как раз на Лофотенский бассейн
[9]. Исследованию гидрологического режима и вихревой динамики в Норвежском море
посвящено множество статей, среди которых следует обратить внимание на работы
ученых СПбГУ, посвященные вихревой динамике региона [10-16]. Многолетние
изменения крупномасштабной циркуляции в Северной Атлантике на основе
спутниковых альтиметрических измерений исследуются в работе [17]. Валидация
модельных данных MITgcm
in the North Atlantic Ocean with forcing from JRA55 экспедиционными данными проводится
в работе [18]. Тренды изменчивости уровня в Северной Атлантике анализируются в
работах [19-21]. Так как промысел рассматриваемых видов рыб проводится
круглогодично, необходимо учитывать процессы, связанные с зимним выхолаживанием
и глубокой конвекцией, рассмотренные в работах [22-24]. Взаимодействие вихрей с
крупномасштабными течениями и друг с другом рассмотрены в статьях [25-26].
Методы построения трехмерных динамических структур обсуждаются в [27]. Оценки
бароклинного радиуса деформации Россби в Норвежском и Гренландском морях
обсуждаются в [28]. Перенос мезомасштабными вихрями тепла и соли и их
статистический анализ в Норвежском море обсуждается в [29-30]. Оценка качества
продукта DT18,
используемого для исследований в Норвежском море, анализируется в [31] путем
сравнения с данными мареографных станций и дрейфующих буев. Топографические
эксперименты при помощи модели МИТ и генерация грибовидных диполей в Норвежском
море обсуждается в [32-33]. Экстремальные конвективные процессы и оценки
доступной потенциальной и кинетической энергии рассматриваются в [34-35]. В
[36] впервые представлены результаты лагранжева моделирования для
рассматриваемого региона, которые показали перспективы данного подхода для
исследования свойств вод и источники их происхождения. Методы лагранжева
моделирования подробно рассматриваются во многих работах, но применительно к
рыбному промыслу следует назвать работы [37-43].

Краткосрочные
рыбопромысловые прогнозы составляются для определения пространственного
распределения и основных перемещений «промысловых концентраций биологического
вида в рамках его традиционного района обитания» [44]. Они нужны для решения
следующих задач: выбор мест промысла, определение стратегии поиска промысловых
скоплений, оптимизация затрат на поиск, добычу и реализацию улова. Эти прогнозы
базируются на адаптационных технологиях и в своей работе используют несколько
источников информации. Одним из них являются накопленные судовые исследования,
позволяющие получить представление о биологических особенностях промысловых
видов и океанологические данные по традиционным районам их промысла.

Другим
источником являются спутниковые данные, дающие информацию о текущем состоянии
поверхности океана и позволяющие оценить районы с комфортными условиями для
конкретного рыбопромыслового объекта. Среди перспективных сегодня известна
технология, опирающаяся на использование сочетания средств спутникового
дистанционного зондирования и автономных робототехнических систем для
мониторинга морских рыбопромысловых районов [45-46]. Она базируется на
адаптационных технологиях и в своей работе использует несколько источников
информации.

         Местами рыбного промысла являются богатые биогенными
веществами районы с питательной средой для зоопланктона – основного корма
пелагических рыб. В Норвежском море условия для этого создаются главным образом
в субарктических фронтальных зонах, на границах теплых и холодных течений и на
периферии мезомасштабных вихрей. Это области с большой механической энергией и
интенсивным горизонтальным перемешиванием, в которых может концентрироваться
фитопланктон – пища для зоопланктона. Многочисленные исследования в различных
морях и океанах подтверждают, что фронты и вихри являются теми образованиями, в
которых создаются благоприятные условия для размножения планктона и нагула рыбы
[47-48].

         Актуальные краткосрочные рыбопромысловые прогнозы для
Мирового океана обычно осуществляются специализированными организациями и
институтами, такими как Всероссийский научно-исследовательский институт рыбного
хозяйства и океанографии (ВНИРО), которые занимаются исследованиями и
прогнозами в области рыболовства. За рубежом эти функции выполняются, в
частности, Мировой организацией по продовольствию и сельскому хозяйству (FAO) и
национальными рыболовными управлениями. Эти организации регулярно предоставляют
информацию о текущем состоянии рыбных ресурсов, прогнозах по уловам и
рекомендациях по управлению рыбопромыслом. В процессе анализа этих прогнозов
учитываются изменения климатических условий, такие как изменения в температуре
и солености воды, а также другие факторы, оказывающие влияние на морские
экосистемы.

         Тем не менее, ни в одном из этих исследований, проведенных
как в нашей стране, так и за рубежом, не был использован подход, основанный на
лагранжевом моделировании с учетом пространственно-временной изменчивости
распределений лагранжевых индикаторов. Этот подход направлен на выявление
дескрипторов водной среды, специфичных для конкретных объектов промысла.
Применение такого метода представляет собой инновацию в данной области и может
значительно обогатить понимание изменчивости динамики рыбных ресурсов, а также
оптимизировать стратегии управления рыболовством.

[1] Mauritzen
C. Production
of dense overflow water feeding the North Atlantic across the
Greenland-Scotland Ridge // Deep Sea Res. I. 1996. № 43. P. 769–805.

[2] Orvik
K.A.
The deepening of the Atlantic water in the Lofoten Basin of the Norwegian Sea,
demonstrated by using an active reduced gravity model // Geophysical Research
Letters. 2004. № 31 (1). P. 1–5. https://doi.org/10.1029/2003GL018687.

[3] Voet
G., Quadfasel D., Mork K.A., Søiland H. The mid-depth circulation of the
Nordic Seas derived from profiling float observations // Tellus, Series A:
Dynamic Meteorology and Oceanography. 2010. № 62 (4). P. 516–529.
https://doi.org/10.1111/j.1600-0870.2010.00444.x.

[4] Walczowski
W., Piechura J., Goszczko I., Wieczorek P. Changes in Atlantic water
properties: an important factor in the European Arctic marine climate // ICES
Journal of Marine Science. 2012. № 69 (5). P. 864–869.
https://doi.org/10.1093/icesjms/fss068.

[5] Buckley
M.W., Marshall J. Observations, inferences, and mechanisms of the Atlantic Meridional
Overturning Circulation: A review // Reviews of Geophysics. 2016. № 54 (1). P.
5–63. https://doi.org/10.1002/2015RG000493.

[6] Marshall
J., Schott F.
Open-ocean convection: Observations, theory, and models // Reviews of
Geophysics. 1999. № 37 (1). P. 1–64. https://doi.org/10.1029/98RG02739.

[7] Spall
M.A., Pickart R.S. Where does dense water sink? a subpolar gyre example // Journal of
Physical Oceanography. 2001. № 31 (3). P.
810–826. https://doi.org/10.1175/1520-0485(2001)031<0810:WDDWSA>2.0.CO;2.

[8]
Новоселова Е.В., Белоненко Т.В. Изопикническая адвекция в Лофотенской котловине
Норвежского моря // Фундаментальная и прикладная гидрофизика. 2020. Т. 13, № 3. С. 56-67. doi: 10.7868/S2073667320030041. Перевод: Novoselova E.V., Belonenko T.V. Isopycnal Advection
in the Lofoten Basin of the Norwegian Sea. Fundamentalnaya i Prikladnaya
Gidrofizika.

[9] Gascard J.-C., Mork K.A. Climatic Importance of
Large-Scale and Mesoscale Circulation in the Lofoten Basin Deduced from
Lagrangian Observations // Arctic–Subarctic Ocean Fluxes. Dordrecht: Springer
Netherlands, 2008. P. 131–143. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6774-7_7.

[10] Belonenko T.V., Bashmachnikov I. L., Koldunov
A.V., Kuibin P.A. On the Vertical Velocity Component in the Mesoscale Lofoten
Vortex of the Norwegian Sea. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2017,
Vol. 53, No. 6, pp. 641–649. https://doi.org/10.1134/S0001433817060032.

[11] Zinchenko V.A., Gordeeva S.M., Sobko Yu.V.,
Belonenko T.V. Analysis of Mesoscale eddies in the Lofoten Basin based on
satellite altimetry. Fundamentalnaya i Prikladnaya Gidrofzika. 2019, 12, 3,
46–54. DOI: 10.7868/S2073667319030067.

[12] Belonenko T. V., Zinchenko V.A., Fedorov A. M.,
Budyansky M.V., Prants S.V., Uleysky M. Yu. (2021). Interaction of the Lofoten
Vortex with a satellite cyclone. Pure and Applied Geophysics. 178,
287-300. https://doi.org/10.1007/s00024-020-02647-1. Q2.

[13]
Травкин, В. С., Жмур В. В., Белоненко, Т. В. (2022), Вклад мезомасштабных
вихрей Лофотенской котловины в ее энергетику, Российский журнал наук о Земле,
т. 22, ES4002, 10.2205/2022ES000802.

[14]
Травкин В. С., Белоненко Т. В., Кубряков А. А. Холодное пятно над Лофотенским
вихрем. Исследование Земли из космоса. 2022, № 4, с. 25-37. DOI:
10.31857/S0205961422040066. Перевод: Travkin V. S., Belonenko T. V., and
Kubryakov A. A. Cold Spot over the Lofoten Vortex. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2022, Vol.
58, No. 12, pp. 1458-1469. DOI: 10.1134/S0001433822120246.

[15]
Колдунов А.В., Белоненко Т.В. Гидродинамическое моделирование поля вертикальной
скорости в Лофотенском вихре. Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2020,
том 56, № 5, с. 575-585. DOI: 10.31857/S0002351520040045. Перевод: Koldunov A. V. and Belonenko T. V. Hydrodynamic
Modeling of Vertical Velocities in the Lofoten Vortex. Izvestiya, Atmospheric
and Oceanic Physics, 2020, Vol. 56, No. 5, pp. 502-511.
https://doi.org/10.1134/S0001433820040040.

[16]
Сандалюк Н.В., Белоненко Т.В. Сезонная изменчивость термохалинной структуры
мезомасштабных вихрей в регионе Лофотенской котловины // Фундаментальная и
прикладная гидрофизика. 2021.
Т. 14, № 1. С. 15-30. doi: 10.7868/S2073667321010020. Перевод: Sandalyuk N.V., Belonenko T.V. Seasonal Variability
of the Thermohaline Structure of the Mesoscale Eddies in the Lofoten Basin. Fundamentalnaya
i Prikladnaya Gidrofizika. 2021, 14, 1, 15-30. doi: 10.7868/S2073667321010020.

[17]
Федоров А.М., Кубряков А.А., Белоненко Т.В. Многолетние
изменения крупномасштабной циркуляции в Северной Атлантике на основе
спутниковых альтиметрических измерений. Современные проблемы дистанционного
зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 7. С. 225–237. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-7-225-237.

[18]
Белоненко Т.В., Колдунов А.В., Сентябов Е.В., Карсаков А.Л. Термохалинная
структура Лофотенского вихря Норвежского моря на основе экспедиционных
исследований и по данным гидродинамического моделирования. Вестник
Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2018. Т. 63 (4). С. 502-519.

[19]
Белоненко Т.В., Колдунов А.В. О трендах стерических колебаний уровня в Северной
Атлантике ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА. 2018. № 5. С. 31-40. Doi: 10.31857/S020596140003236-0.

[20] Koldunov A., A. Fedorov, I. Bashmachnikov, T.
Belonenko. 2020. Steric sea-level fluctuations from remote sensing, oceanic
reanalyses and objective analyses in the North Atlantic. Russian Journal of
Earth Sciences. VOL. 20, ES3003. https://doi.org/10.2205/2020ES000702.

[21] Belonenko T.V., Koldunov A.V. Trends of Steric
Sea Level Oscillations in the North Atlantic. Izvestiya, Atmospheric and
Oceanic Physics, 2019, Vol. 55 (9), 1106–1113. DOI: 10.1134/S0001433819090081.

[22] Федоров, А., Башмачников, И., & Белоненко, Т. (2019). Зимняя конвекция в
Лофотенской котловине по данным буев ARGO и гидродинамического моделирования. Вестник
Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле, 64(3), С. 491 - 511. https://doi.org/10.21638/spbu07.2019.308.

[23]
Травкин В.С., Белоненко Т.В. Оценка глубины зимней конвекции в Лофотенской
котловине Норвежского моря и методы ее оценки. Гидрометеорология и экология
(Ученые записки РГГМУ). 2020. Т. 59: 67-83. doi:
10.33933/2074-2762-2020-59-67-83. Перевод: V.S. Travkin, T.V. Belonenko. Mixed layer depth in winter convection in the Lofoten
Basin in the Norwegian Sea and assessment methods. Gidrometeorologiya i
Ekologiya. Russian J. of Hydrometeorology and Ecology (Proceedings of the
Russian State Hydrometeorological University). 2020. 59: 67-83.
[In Russian]. doi: 10.33933/2074-2762-2020-59-67-83

[24]
Жмур В.В., Новоселова Е.В., Белоненко Т.В. Особенности формирования поля
плотности в мезомасштабных вихрях Лофотенской котловины. Часть 2. ОКЕАНОЛОГИЯ, 2022, том 62, № 3, с. 341-356. DOI: 10.31857/S0030157422030170. Перевод: Zhmur V. V., Novoselova E. V., and Belonenko T. V.
Peculiarities of Formation the of Density Field in Mesoscale Eddies of the
Lofoten Basin: Part 2. Oceanology, 2022. 62 (3), 289-302. DOI: 10.1134/S0001437022030171.

[25] Fedorov A. M., Belonenko T. V. Interaction of
Mesoscale Vortices in the Lofoten Basin Based on the GLORYS Database. Russian
Journal of Earth Sciences, 2020, vol 20, no. 2, ES2002,
doi:10.2205/2020ES000694.

[26] Raj R. P., I. Halo, S. Chatterjee, T. Belonenko,
M. Bakhoday-Paskyabi, I. Bashmachnikov, A. Fedorov, and J. Xie. 2020.
Interaction between mesoscale eddies and the gyre circulation in the Lofoten
Basin. Journal of Geophysical Research: Oceans. Vol. 125, Issue 7.
e2020JC016102. https://doi.org/10.1029/2020JC016102. Q1

[27] Sandalyuk N.V., Bosse A., Belonenko T.V. 2020.
The 3D structure of Mesoscale Eddies in the Lofoten Basin of the Norwegian Sea:
A composite analysis from altimetry and in situ data. Journal of Geophysical
Research: Oceans. 125, e2020JC016331.
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1029/2020JC016331  Q1.

[28]
Новоселова Е.В., Белоненко Т.В., Гневышев В.Г. Бароклинный
радиус деформации Россби в Норвежском и Гренландском морях // Современные
проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 228-240. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-5-228-240. Перевод: E. V. Novoselova, T. V. Belonenko, V. G. Gnevyshev.
The baroclinic Rossby radius in the Nordic Seas. Sovremennye Problemy
Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, Modern problems of remote
sensing of the Earth from space. 2020. Vol. 17. No. 5. Pp. 228-240

[29] Belonenko T., Zinchenko V., Gordeeva S., Raj R.
P. (2020), Evaluation of Heat and Salt Transports by Mesoscale Eddies in the
Lofoten Basin, Russ. J. Earth Sci., 20, VOL. 20, ES6011.
doi:10.2205/2020ES000720

[30] Gordeeva S., Zinchenko V., Koldunov A., Raj R.
P., Belonenko T. (2021) Statistical analysis of long-lived mesoscale eddies in
the Lofoten Basin from satellite altimetry. Advances in Space Research. Volume
68, Issue 2, Pp. 364-377. DOI: 10.1016/j.asr.2020.05.043/ Q2.

[31] Naumov L., Gordeeva S., Belonenko T. Quality
assessment of a satellite altimetry data product DT18
in the Norwegian Sea: a comparison to tide gauge records and drifters data.
Advances in Space Research 68 (2021) 432-446.
https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.09.029. Q2.

[32] Belonenko T.V., Travkin V.S., Koldunov A.V.,
Volkov D.L. 2021. Topographic experiments over dynamical processes in the
Norwegian Sea, Russ. J. Earth. Sci., 21, ES1006, doi:10.2205/2020ES000747.

[33] Travkin, V.S., Belonenko, T.V., Budyansky, M.V.,
Uleysky M.Yu., Gnevyshev, V.G., Raj, R.P. Quasi-Permanent Mushroom-like Dipole
in the Lofoten Basin Pure and Applied Geophysics, 2022, 179(1), 465-482.
https://doi.org/10.1007/s00024-021-02922-9. Q2.

[34] Fedorov A.M., Raj R.P., Belonenko T.V.,
Novoselova E.V., Bashmachnikov I.L., Johannessen J.A., Pettersson, L.H. (2021).
Extreme Convective Events in the Lofoten Basin. Pure Appl. Geophys., 178,
2379-2391. https://doi.org/10.1007/s00024-021-02749-4. Q2.

[35]
Травкин В. С., Белоненко Т. В. Исследование вихревой
изменчивости в Лофотенской котловине на основе анализа доступной потенциальной
и кинетической энергии // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37, № 3. С. 318-332. doi:10.22449/0233-7584-2021-3-318-332. Перевод: Travkin, V.S. and Belonenko, T.V., 2021. Study of
the Mechanisms of Vortex Variability in the Lofoten Basin Based on Energy
Analysis. Physical Oceanography, [e-journal] 28(3), pp. 294-308.
doi:10.22449/1573-160X-2021-3-294-308.

[36] Fedorov A.M., Belonenko T.V., Budyansky M.V.,
Prants S.V., Uleysky M.Yu., Bashmachnikov I.L. (2021), Lagrangian Modelling of
Water Circulation in the Lofoten Basin. Dynamics of Atmospheres and Oceans. 96.
101258. doi: 10.1016/j.dynatmoce.2021.101258. Q2.

[37] Prants S.V., Budyansky M.V., Uleysky M.Yu., Kulik
V.V. Lagrangian fronts and saury catch locations in the Northwestern Pacific in
2004-2019 // J. Marine Systems. 2021. V.222. Art. No.103605. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2021.103605.

[38]
Пранц С.В., Улейский М.Ю., Будянский М.В. ЛАГРАНЖЕВЫ КОГЕРЕНТНЫЕ СТРУКТУРЫ В
ОКЕАНЕ, БЛАГОПРИЯТНЫЕ ДЛЯ РЫБНОГО ПРОМЫСЛА. ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК, 2012, том
447, № 1, с. 93–97.

[39]
Пранц С.В., Кулик В.В., Будянский М.В., Улейский М.Ю. О СВЯЗИ МЕСТ ПРОМЫСЛА
САЙРЫ С КРУПНОМАСШТАБНЫМИ КОГЕРЕНТНЫМИ СТРУКТУРАМИ В ОКЕАНЕ ПО СПУТНИКОВЫМ
ДАННЫМ. ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2020, № 4, с. 18–26.

[40]
Будянский М.В., Пранц С.В., Самко Е.В., Улейский М.Ю. ВЫЯВЛЕНИЕ И ЛАГРАНЖЕВ
АНАЛИЗ ОКЕАНОГРАФИЧЕСКИХ СТРУКТУР, ПЕРСПЕКТИВНЫХ ДЛЯ ПРОМЫСЛА КАЛЬМАРА БАРТРАМА
(Ommastrephes bartramii) В РАЙОНЕ ЮЖНЫХ КУРИЛ. ОКЕАНОЛОГИЯ, 2017, том 57, № 5, с. 720–730.

[41] NPFC. 5th Meeting Report // Small Scientific
Committee on Pacific Saury. 13–16 November 2019. Shimonoseki, Japan, 2019a. 44
p.

[42] NPFC. 4th Meeting Report // Technical Working
Group on Pacific Saury Stock Assessment. 6–9 March 2019. Yokohama, Japan,
2019b. 50 p.

[43] Prants S.V. Backward-in-time methods to simulate
chaotic transport and mixing in the ocean // Physica Scripta. 2015.
V.90.
art.
no.
074054.

[44]
Бочаров Л.А. Системный анализ в краткосрочном рыбопромысловом прогнозировании.
Л.: Наука, 1990. 208 с.

[45]
Алексанин А.И. О мониторинге морских рыбопромысловых районов с использованием
спутниковых данных и информации от морских робототехнических комплексов //
Управление большими системами. Выпуск 100. 2022. С. 236-260.

[46]
Байталюк А.А., Кузнецов М.Ю., Кулик В.В., Самко Е.В. Современные информационные
технологии в краткосрочном прогнозировании рыбного промысла // Морские
информационно-управляющие системы. 2015. Т. 2, № 8. С. 70-78. https://joom.ag/vt6Q/p72.

[47]
Левасту Т., Хела И. Промысловая океанография. Л: Гидрометеоиздат, 1974. 295 с.

[48]
Tugimoto
T.,
Tameishi
H.
// Deep Sea Res. 1992. V. 39. P. S183–S201.

4.3.7.6. Предлагаемые методы и подходы, общий план работы на весь
срок выполнения проекта.

В
работе будут использованы следующие данные (данные уже скачаны и хранятся на
внешних дисках):

•        Современные массивы альтиметрических данных (SSH, ADT, SLA),
состоящие как из вдольтрековых измерений, так и из измерений, интерполированных
в узлы регулярной сетки, данные находятся в свободном доступе на сетевом
ресурсе AVISO (www.aviso.oceanobs.com), данные по SLA находятся на сетевом
ресурсе Copernicus Marine environment monitoring service
(http://marine.copernicus.eu). Данный альтиметрический продукт является частью
европейского проекта Ssalto/Duacs, распределяемый AVISO-CNES Data Center
(https://www.aviso.altimetry.fr/);

•        Наблюдения за уровнем океана на береговых станциях, собранные
воедино Постоянной службой по наблюдению за средним уровнем моря (Permanent
Service for Mean Sea Level - PSMSL). Данные находятся в свободном доступе на
сетевом ресурсе http://www.psmsl.org/;

•        Траектории движения поверхностных дрифтеров, находящиеся в
свободном доступе на сетевом ресурсе Атлантической Океанографической и
Метеорологической лаборатории (Atlantic Oceanographic and Meteorological
Laboratory - AOML, www.aoml.noaa.gov/phod/dac);

•        Спутниковые наблюдения за температурой поверхности воды
(SST), доступные на сетевом ресурсе PO.DAAC (Physical Oceanography Distributed
Active Archive Center), http://podaac.jpl.nasa.gov/);

•        Спутниковые наблюдения за соленостью поверхности океана
(SSS). Данные являются совместным продуктом NASA и the Argentinean Space Agency (Comision Nacional de
Actividades Espaciales - CONAE). Недельные карты спутника
Aquarius SSS (продукт fields Level 3, V2.0) доступны с августа 2011 на сетевом
ресурсе PO.DAAC, http://podaac.jpl.nasa.gov/ с пространственным разрешением 1º
широты и долготы;

•        Данные MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
Level 3 наблюдений за концентрацией хлорофилла-a с пространственным разрешением
1 км широты и долготы и разрешением по времени 7 дней, доступные на сетевом
ресурсе NASA (https://ocean color.gsfc.nasa.gov/cgi/l3).

•        Данные буев био-Арго с биооптическими датчиками. Эти
переменные включают некоторые из так называемых Основных океанических
переменных (EOVS), Экосистемных EOVs (EEOVS) или Основных климатических
переменных (ECVS), которые позволяют изучать биогеохимические циклы углерода,
кислорода, азота и биомассы. Данные доступны по ссылке https://biogeochemical-argo.org.

•        Данные атмосферного ре-анализа Европейского Центра
Среднесрочных Прогнозов Погоды (European Centre for Medium Range Weather
Forecast – ECMWF, http://www.ecmwf.int/);

•        Данные реанализа GLORYS 12V1 (Global Ocean Physics Reanalysis)
(http://marine.copernicus.eu/servicesportfolio/access-to-products/?option=com_csw&view=details&product_id=GLOBAL_REANALYSIS_PHY_001_030).
Продукт
GLORYS12V1 – вихреразрешающий реанализ глобального океана с разрешением 1/12°
(около 8 км) на 50 горизонтах для периода, в который имеются альтиметрические
наблюдения – 1993-2019. Он основан глобальной системе прогнозирования CMEMS в
режиме реального времени. Моделью океанических условий выступает NEMO с
форсингом ECMWF ERA-interim. Наблюдения ассимилируются с помощью фильтра
Калмана уменьшенного порядка. Данные спутниковых альтиметров (аномалия уровня
моря), температура поверхности моря, концентрация морского льда и вертикальные
профили температуры и солености in situ совместно ассимилируются;

•        Профили EN4. EN4 – это набор вертикальных профилей
температуры и солености Мирового океана
(http://hadobs.metoffice.com/en4/download-en4-0-2.html), версия 4 серии Met
Office Hadley Center '' EN ''. Данные с дискретностью 1 месяц доступны с 1900
года по настоящее время и основаны на данных профилей, полученных из коллекций
WOD09, GTSPP, Argo и ASBO. Массив EN4 состоит из двух продуктов: наблюдаемые
профили температуры и солености океанов с информацией о качестве этих данных, а
также объективный реанализ;

•        Реанализ ARMOR. База данных ARMOR 3D
(http://marine.copernicus.eu/services-portfolio/access-to-products/?option=com_csw&view=details&product_id=GLOBAL_REP_PHY_001_021)
состоит из 3D-данных о температуре, солености, геопотенциальной высоты и полях
геострофических течений. Этот продукт является результатом ассимиляции
спутниковых данных: аномалии уровня океана (SLA), температура поверхности
океана (SST), поверхностная соленость (SSS) и in-situ (T/S) данные.

•        «Атлас альтиметрических мезомасштабных вихревых траекторий
(META3.2 DT allsat)». Он был подготовлен SSALTO/DUACS и распространен AVISO+
(https://www.aviso.altimetry.fr/) при поддержке CNES в сотрудничестве с IMEDEA.
Продукт основан на использовании альтиметрической информации (высоты
поверхности моря) для идентификации и определения траекторий циклонов и
антициклонов Мирового океана (Pegliasco et al., 2022). Алгоритм идентифицирует
изолированные вихревые структуры на ежедневных картах, а затем отслеживает их,
записывая их эволюцию во времени. Алгоритм идентифицирует вихри, как скопления
пикселей (максимальный размер 2000 пикселей), удовлетворяющих определенному
набору критериев, таких как компактность, наличие внутри вихря экстремума
аномалий уровня моря и т. д. Атлас присваивает каждому вихрю свой
идентификационный номер и координаты его траектории. Продукт META3.2 содержит
информацию о типе вихрей, их радиусе и амплитуде, орбитальной скорости и
времени жизни.

•        Данные по биогенам GLOBAL_MULTIYEAR_BGC_001_029. Массив
GLOBAL_MULTIYEAR_BGC_001_029, доступный на портале Copernicus Marine Service
(https://data.marine.copernicus.eu/product/GLOBAL_MULTIYEAR_BGC_001_029/),
представляет собой глобальный океанический реанализ биогеохимических элементов
за период с 01.01.1993 по 2023. Пространственное разрешение массива составляет
1/4° по широте и долготе, по вертикали массив содержит 75 стандартных
горизонтов от 0 до 5902 м с шагом от 1 м у поверхности до 200 м в придонном
слое. В основе GLOBAL_MULTIYEAR_BGC_001_029 лежит биогеохимическая модель
PISCES, базирующаяся на версии 3.6_STABLE NEMO, при этом массив не использует
ассимиляцию данных. Океанический и ледовый форсинг задается при помощи
динамического моделирования океана FREEGLORYS2V4, атмосферный форсинг задается
при помощи ERA-Interim. Батиметрия массива является комбинацией моделей ETOPO1
(для глубин более 300 м) и GEBCO8 (для шельфовых зон). Массив
GLOBAL_MULTIYEAR_BGC_001_029 содержит информацию о хлорофилле, нитратах,
фосфатах, кремнии, растворенном кислороде, концентрации фитопланктона и
первичной продукции.

•        Массив, содержащий вертикальную составляющую скорости
GLOBAL_ANALYSISFORECAST_PHY_001_024. Массив доступен на портале Copernicus
Marine Service
(https://data.marine.copernicus.eu/product/GLOBAL_ANALYSISFORECAST_PHY_001_024/)
и является физическим 14-ти дневным ретроспективным прогнозом (обновляется
еженедельно), а также 10-ти дневным прогнозом (обновляется ежедневно). Этот
массив содержит поля с пространственным разрешением 1/12° по широте и долготе и
50 геопотенциальных уровней от 0 до 5000 м. Продукт содержит, в том числе, информацию
о возрасте, типе и толщине морского льда, скорости и направлению его движения,
высоте морской поверхности, зональной, меридиональной и вертикальной
компонентах скорости течений, температуре и солености морской воды и тд. В
зависимости от параметра доступны ежечасные, 6-ти часовые, суточные и
среднемесячные наблюдения. В основе массива лежит океаническая модель NEMO 3.6
и модель морского льда LIM3. Батиметрия основана на комбинации моделей ETOPO1
(районы глубже 300 м) и GEBCO8 (для шельфовых зон). В данном продукте
океанические наблюдения ассимилируются при помощи фильтра Калмана пониженного
порядка, полученного из SEEK фильтра с трехмерной многомерной модальной
декомпозицией ошибки прогноза и 7-дневным циклом ассимиляции.

•        Данные
глобальной батиметрически-топографической модели рельефа Земли ETOPO1 с
пространственным разрешением 1ꞌ по широте и долготе:
(https://www.ncei.noaa.gov/products/etopo-global-relief-model).

•        Открытые данные о промысле РФ – Сведения об уловах
Росрыболовства за 2008–2023 гг. (данные появляются поквартально на сайте
https://fish.gov.ru/otraslevaya-deyatelnost/ekonomika-otrasli/statistika-i-analitika/).

•        Отчеты FAO (Food and Agriculture Organization of the United
Nations), https://www.fao.org/. Statistical collections, Fishery and
Aquaculture Statistics, Worldwide review of bottom fisheries in the high seas
in 2016. FAO Fisheries and Aquaculture Technical Paper. 2020. No. 657. Rome.
https://doi.org/10.4060/ca7692en.

•        Данные OPFish data of the JRC Data Catalogue
(https://data.jrc.ec.europa.eu/).

•        Commercial
fisheries data at 1° by 0.5° resolution are available from the STECF data
dissemination website (https://stecf.jrc.ec.europa.eu/).

•        Ретроспективные данные российского коммерческого промысла
гидробионтов в Норвежском и Гренландском морях, предоставленные ООО МОРИНФО.

         Наряду с традиционными методами исследования
океанологических полей с применением статистических подходов, основным методом
исследования будет лагранжевое моделирование: построение карт лагранжевых
индикаторов и их анализ. Метод Лагранжевого моделирования разработан в
лаборатории нелинейных динамических систем, отд. физики океана и атмосферы ТОИ
ДВО РАН (Тихоокеанского океанологического института Дальневосточного отделения
РАН). Оригинальные методы расчета и постророения лагранжевых индикаторов
разработаны М.В. Будянским и М.Ю. Улейским (М.В. Будянский – исполнитель
проекта). В работе будет использоваться также метод наложения вихревых
контуров, полученных алгоритмом AMEDA, на ежесуточные поля лагранжевых и
эйлеровых гидродинамических характеристик, а также статистические подходы для
выявления характерных динамических и биохимических дескрипторов для различных
промысла атлантическая скумбрия, норвежская сельдь и северная путассу. Таким
образом, используемый арсенал методов содержит новаторские подходы.
Комбинирование этих методов с традиционными методами построения и анализа
океанологических полей и их пространственно-временной изменчивости будет
способствовать достижению планируемых результатов.

4.3.7.7. Имеющийся у коллектива исполнителей научный задел по
проекту (в данном пункте заполняется текстовое описание задела, а размещение
прочей подтверждающей информации описано в п. 4.3.20).

В
2018-2020 г. руководитель проекта выполняла исследование по гранту РНФ
18-17-00027 «Вихревая динамика Лофотенской котловины и ее роль в переносе
термохалинных свойств вод в Норвежском море», а в 2021-2022 гг. проект РНФ
22-27-00004 «Исследование динамики изолированных вихрей в океане с
использованием методов дистанционного зондирования, in situ и модельных
данных». Этим исследованиям предшествовало выполнение проектов ФЦП 2012-2014
гг. по исследованию океанологических процессов Норвежского моря. Все это означает,
что для коллектива исполнителей существует обширный задел по исследованию
гидрологии и пространственно-временной изменчивости океанологических полей для
Норвежского моря.

При
реализации проекта исполнители будут опираться на следующие заделы исполнителей.

1.                
Современные массивы спутниковой, in situ и модельной информации, которые
скачаны и переведены в подходящие форматы. Данные хранятся на внешних дисках.

2.                
Данные коммерческого промысла гидробионтов
в Норвежском море, предоставленные ООО МОРИНФО.

3.                
Разработанные ранее и неоднократно
апробированные программные коды методов Лагранжевого моделирования. Апробация
методов представлена, в частности, в [36-43] п. 4.7.3.5.

4.                
Программный код алгоритма AMEDA (Angular Momentum Eddy Detection Algorithm) (Le
Vu et al., 2018). Он представляет собой современный алгоритм
отслеживания мезомасштабных вихревых структур, позволяющий не только ежесуточно
определять контуры вихрей, но и вычислять целый набор их кинематических и
динамически характеристик. Применение данного алгоритма представлено следующих
статьях исполнителей: Belonenko
T.
V.,
Budyansky
M.V., Malysheva A.A., and Udalov A.A. Observing the Agulhas Leakage Source in the Water Mixing Area. Pure and Applied Geophysics. DOI:
10.1007/s00024-023-03331-w и Belonenko T. V., Budyansky M.V., Akhtyamova A.F., and
Udalov A.A. (2023) Investigation of the Benguela upwelling eddies using
Lagrangian modeling methods. (In Print).

5.                
Усовершенствованный алгоритм
автоматической идентификации и трекинга мезомасштабных вихрей. Разработан программный
код среде Матлаб, реализация метода представлена в статье [30] - см. п.
4.7.3.5.

6.                
Построение термохалинной 3D-структуры
мезомасштабных вихрей. Создан код, реализация метода представлена в статье [16,
27] - см. п. 4.7.3.5.

7.                
Комплексный анализ синоптической
изменчивости по спутниковым данным с использованием данных спутника Aquarius –
измерениям солености морской поверхности (SSS). Этот подход впервые был
применен для анализа синоптической изменчивости океанологических полей.
Результаты опубликованы в статье: Belonenko T.V., Bashmachnikov I.L., Kubryakov A.A.
Horizontal advection of temperature and salinity by Rossby waves in the North
Pacific. International Journal of Remote Sensing. 2018. Vol. 39. Issue 8. P.
2177-2188. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1420932.

8.                
Методические приемы, разработанные для
анализа океанологических условий образования промысловых скоплений японской
скумбрии. Результаты представлены в статье Будянский М.В., Лебедева М.А.,
Белоненко Т.В. и др. «Анализ океанологических условий промысла японской
скумбрии по данным AVISO
в Южно-Курильском проливе в 2020-2022 гг.», принятой к печати в журнале
«Современные проблемы дистанционного зондирования Земли» (2024 г.)

Коллектив
исполнителей имеет опыт совместной работы. Все исполнители проекта имеют
публикации, связанные с исследованием данной тематики, см., в частности,
совместные публикации, представленные в п. 4.7.3.5. Мы рассчитываем, что
реализация проекта позволит разработать и опубликовать новые оригинальные идеи
и получить интересные результаты по теме исследования.

4.3.7.8. Детальный план работы на первый год выполнения проекта.

2024
г.

– Формирование массивов
данных, необходимых для выполнения проекта.

– Подготовка необходимых
программных модулей.

– Статистический анализ
средних полей с целью выделения подрайонов с различными характеристиками.

– Характеристика течений,
построение карт средних течений и анализ изменчивости.

– Построение методами
лагранжева моделирования карт «происхождения вод» (О-карты) и их анализ.

– Анализ и систематизация
промысловых планшетов для атлантической скумбрии, норвежской сельди и северной путассу
для различных промысловых сезонов. Описание их пространственно-временной
изменчивости.

2025
г.

– Выявление
корреляционных связей универсальных лагранжевых идентификаторов с промысловыми
скоплениями объектов промысла. Районирование и разграничение ареалов
распределения значимых дескрипторов и универсальных идентификаторов для
промысла атлантической скумбрии, норвежской сельди и северной путассу.
Обоснование значимости полученных характеристик.

– Построение динамических
лагранжевых карт на основе AVISO,
а также численных моделей NEMO и HYCOM для различных горизонтов на периоды
промысла.

– Расчет и построение
лагранжевых фронтов и выявление их значения для анализа перемешивания и
переноса вод в регионе. Выявление связи лагранжевых фронтов с гидрологическими
и термодинамическими фронтами, а также с мезомасштабной вихревой динамикой в
районах промысла.

2026
г.

– Расчет, построение и
анализ карт пространственного распределения различных индикаторы (S-, D-,
T-карты, расстояний зонального и меридионального смещения частиц) для различных
промысловых ситуаций.

– Оценка
пространственно-временной изменчивости концентрации частиц с определенными
динамическими и биохимическими свойствами в выделенных мезомасштабных
структурах на периоды промысла.

– Обобщение исследований
для различных сценариев и создание обоснованной и верифицированной стратегии на

основе моделирования для
промысла гидробионтов в Норвежском море.

4.3.7.9. Ожидаемые научные и (или) научно-технические результаты
(без перечисления указанных в пп. 4.3.11, 4.3.13, 4.3.14) и их научная новизна
и значимость (например, оценка соответствия запланированных результатов
мировому уровню исследований, возможность практического использования
запланированных результатов).

На
основе спутниковых, натурных и модельных данных будут разработаны универсальные
подходы для выявления океанологических условий, благоприятных для образования
промысловых скоплений атлантической скумбрии, норвежской сельди и северной путассу
в Норвежском море.

Будут
построены динамические лагранжевы карты Норвежского моря на основе численных
моделей NEMO и HYCOM для различных горизонтов на периоды промысла и определены
корреляционные связи гидрологических характеристики вод с промысловыми
скоплениями объектов промысла.

Будут
рассчитаны и построены лагранжевы фронты в Норвежском море и выявлена их связь
с гидрологическими и термодинамическими фронтами, а также с мезомасштабной
вихревой динамикой в районах промысла.

Будут
рассчитаны лагранжевы индикаторы для различных промысловых ситуаций и выявлена
связь их численных значений с гидрологическими условиями в Норвежском море,
характеризующими образование промысловых скоплений рассматриваемых
гидробионтов.

Будут
получены оценки пространственно-временной изменчивости концентрации частиц с
определенными динамическими и биохимическими свойствами в выделенных
мезомасштабных структурах на периоды промысла в Норвежском море.

Будет
сделано обобщение исследований для различных сценариев и создана обоснованная и
верифицированная стратегия на основе моделирования для промысла скумбрии, норвежской
сельди и северной путассу в Норвежском море.

Будут
выявлены структурно-функциональные особенности экосистемы в стратегически
важном для России Норвежском море, где круглогодично производится промысел
атлантической скумбрии, норвежской сельди и северной путассу, что будет
способствовать решению одной из задач обеспечения продовольственной
безопасности России.

         Ожидаемые результаты являются новыми и, безусловно,
соответствуют мировому уровню исследований. Данный проект имеет высокую
инновационную составляющую, а его результаты могут получить развитие в
дальнейших прикладных разработках рыбопромысловой науки и послужить основой для
разработки практических решений, которые, в свою очередь, могут привести к
созданию новых технологий, применимых в российском промышленном рыболовстве, и
оценке рисков чрезмерной эксплуатации с использованием экосистемного подхода и
управления рыболовством.