The results of field observations of breaking of surface spectral peak waves, taken from an oceanographic research platform, are presented. Whitecaps generated by breaking surface waves were detected using video recordings of the sea surface, accompanied by co-located measurements of waves and wind velocity. Whitecaps were separated according to the speed of their movement, c, and then described in terms of spectral distributions of their areas and lengths over c. The contribution of dominant waves to the whitecap coverage varies with the wave age and attains more than 50% when seas are young. As found, the whitecap coverage and the total length of whitecaps generated by dominant waves exhibit strong dependence on the dominant wave steepness, ϵp, the former being proportional to ϵp6. This result supports a parameterization of the dissipation term, used in the WAM model. A semi-empirical model of the whitecap coverage, where contributions of breaking of dominant and equilibrium range waves are separated, is suggested.
Цель. Рассматриваются эффекты проявления неоднородностей дна северной части Белого моря на изображениях, полученных с помощью радиолокаторов с синтезированной апертурой (РСА), установленных на спутниках Sentinel-1А, Sentinel-1В. Методы и результаты. Неоднородности дна проявляются в виде светлых и темных аномалий яркости РСА-изображений. Аномалии фиксировались при скорости ветра в диапазоне от 2,6 до 10,8 м/с. Аномалии удельной эффективной площади рассеяния становились инверсными (яркие становились темными, и наоборот) при смене направления приливного течения. Показано, что наблюдаемые контрасты РСА-изображения коррелируют с дивергенцией течения, формируемого при взаимодействии приливного потока с неоднородностями донной топографии. Модельные расчеты контрастов РСА-изображений согласуются с наблюдениями и подтверждают связь наблюдаемых аномалий РСА-сигнала с дивергенцией течения, индуцируемого при взаимодействии приливного течения с неоднородностями рельефа. Совместно с моделированием РСА-контрастов произведена качественная оценка вклада различных механизмов в формирование наблюдаемых модуляций удельной эффективной площади рассеяния. Особый акцент делается на эффекте обрушения волн. Предлагается подход к восстановлению рельефа дна, основанный на соотношении между градиентом глубины и контрастами РСА-изображения. Выводы. Положение неоднородностей рельефа дна в мелководном районе в целом совпадает с положением дивергенции и конвергенции приливного течения, которые наблюдаются в виде аномалий яркости РСА-изображений. Основной вклад в наблюдающиеся РСА-контрасты приходится на обрушения поверхностных волн. Наблюдается согласие между реконструированным по РСА-данным и фактическим рельефом дна, а расхождения интерпретируются как возможные изменения глубины и формы особенностей донной топографии, вызванные воздействием интенсивных течений и волн. Ключевые слова: донная топография, Sentinel-1, РСА, обрушения волн, дивергенция течения. Благодарности: работа выполнена при поддержке Российского научного фонда в рамках проекта № 17-77-30019. Авторы выражают благодарность А. В. Зимину за предоставление данных о донной топографии в Белом море.
<p><span>An</span> impact of <span>the</span> upper <span>ocean response</span> to tropical cyclones (TC) is usually <span>considered</span> <span>as</span> a negative feedback mechanism between cooling of the mixed layer (ML) and intensity of a TC. <span>Influence of</span> TCs <span>on</span> the upper ocean is manifested as <span>anomalies</span> in sea surface temperature (SST) and sea surface salinity (SSS) <span>in wakes of hurricanes, that can vary significantly along tracks of TCs (Reul et al. 2021). Proper modelling of ML dynamics is still vital to explain surface cooling observed in satellite and in situ data. Although numerous models of the ML evolution have been developed (e.g., Zilitinkevich et al. 1979, Gillian et al. 2020, and works cited therein including many schemes incorporated in numerical models), there is still a controversy as to turbulent closure schemes and simplified approaches that could allow for a quick and high quality assessment of ML parameters.</span></p><p>The purpose of the <span>this work</span> is to apply a simplified model of the upper ocean response to TCs suggested by Kudryavtsev et al. 2019 with barotropic and baroclinic modes resolved. To describe ML dynamics, <span>results of Zilitinkevich and Esau (2003) are applied.</span> The cases studied are those of hurricanes passing over the Amazon-Orinoco river plume: Igor (Reul et al. 2014), Katia (Grodsky et al. 2012) and Irma (Balaguru et al. 2020).</p><p>Best track parameters of the TCs are obtained from the IBTrACKS archive. Multi-source GHRSST data on SST as well as SMOS and SMAP satellite data on SSS are used to compare the observed ocean responses to the simulated ones. ISAS20 in situ archive data are used to provide vertical profiles of temperature and salinity as an input to the model. Precipitation and evaporation data are obtained from TRMM measurements and ERA5 reanalysis, respectively. Subsets of IBTrACKS, GHRSST, ISAS20, TRMM and ERA5 data specific to domain of a TC&#8217;s wake were produced by the Centre de Recherche et d'Exploitation Satellitaire (CERSAT), at IFREMER, Plouzane (France) for ESA funded project MAXSS (Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy). Model simulations are consistent with the observations and provide a deeper insight in the physics of relationship between SST and SSS anomalies in TC wakes. On the basis of analysis of the observations and model results, a semi-empirical expressions to predict SSS and SST anomalies using TC parameters (radius, wind speed and translation velocity) and prestorm stratification are suggested.</p><p>The work was supported by the Russian Science Foundation through the Project No. 21-47-00038, by Ministry of Science and Education of the Russian Federation under State Assignment No. 0555-2021-0004 at MHI RAS, and State Assi<span>gnment No. 0763-2020-0005 at RSHU (P.P. and V.K.). T</span><span>he ESA/MAXSS project support is also gratefully acknowledged (N.R. and B.C.).</span></p>
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.