Атмосферные возмущения, вызванные прохождением волны цунами

      Обнаружение и прогнозирование волн цунами является актуальной задачей современной геофизики. Волны цунами, образование которых обычно связано с тектоническими движениями под толщей воды, являются источником атмосферных волн в широком диапазоне частот, которые распространяются до термосферных высот. Волна цунами генерирует в атмосфере акустические (АВ) и внутренние гравитационные волны (ВГВ). 

     Атмосфера является средой, в которой эффективно распространяются возмущения от поверхностных океанских волн. Основная роль в таком процессе принадлежит инфразвуку. Для качественного моделирования таких волн необходимо использование численной модели, которая правильно разрешает АВ и ВГВ в широком диапазоне высот. Вследствие значительных амплитуд атмосферных волн на больших высотах для правильного расчета их распространения требуется математическое доказательство неотрицательности плотности и температуры в численных моделях. Коэффициенты решаемых уравнений очень сильно изменяются с высотой и численный метод модели должен минимизировать накопление вычислительных ошибок. В исследовании используется численная региональная модель нейтральной атмосферы AtmoSym, основанная на решении системы нелинейных гидродинамических уравнений, которая удовлетворяет этим требованиям.

     В работе рассмотрены особенности постановки численного эксперимента для моделирования атмосферных возмущений, вызванных цунами. Проведены расчеты для цунами, зафиксированного 17 июня 2017 года на западном побережье Гренландии. Это цунами было вызвано субаэральным оползнем, который произошел во фьорде. Так же были проведены расчеты для более значительного события – цунами, наблюдавшегося вследствие сильного землетрясение в Японии 11 марта 2011 года (Тохоку). Проведен анализ зависимости отклика верхней атмосферы от интенсивности волны цунами в тропосфере. В случае моделирования волны цунами в Японии произведен численный расчет с учетом предшествующего ему землетрясения.

     Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-77-10004, https://rscf.ru/project/23-77-10004/.