Sensitivity of Northwest North Atlantic Shelf Circulation to Surface and Boundary Forcing: A Regional Model Assessment

ABSTRACT

The northwest North Atlantic shelves, influenced by both North Atlantic subpolar and subtropical gyres, are among the most hydrographically variable regions in the North Atlantic Ocean and host biologically rich and productive fishing grounds. With the goal of simulating conditions in this complex and productive region, we implemented a nested regional ocean model that includes the Gulf of Maine, the Scotian Shelf, the Gulf of St. Lawrence, the Grand Banks, and the adjacent deep ocean. Configuring such a model requires choosing external data to supply surface forcing and initial and boundary conditions, as well as the consideration of nesting options. Although these selections can greatly affect model performance and results, they are rarely systematically investigated. Here we assessed the sensitivity of our regional model to a suite of atmospheric forcing datasets, to sets of initial and boundary conditions constructed from multiple global ocean models and a larger scale regional ocean model, and to two variants of the model grid — one extending farther off-shelf and resolving Flemish Cap topography. We conducted model simulations for a 6-year period (1999–2004) and assessed model performance relative to a regional climatological dataset of temperature and salinity, to observations collected from multiple monitoring stations and cruise transect lines, to satellite sea surface temperature (SST) data, to coastal sea level estimates, and to descriptions and estimates of regional currents from literature. Based on this model assessment, we determined the model configuration that best reproduces observations. We find that although all surface forcing datasets are capable of producing model SSTs close to observed, the different datasets result in significant differences in modelled sea surface salinity (SSS), with the European Centre for Medium-range Weather Forecasts’ (ECMWF) global atmospheric reanalysis (ERA-Interim) performing best. We also find that initial and boundary conditions based on global ocean models do not necessarily produce a realistic circulation, whereas using climatological initial and boundary conditions (constructed from long-term, monthly-mean output from a larger scale regional model) improves model performance. Through this model assessment, we determine the model configuration that best reproduces observations and gain generally applicable insight into the factors that are key to accurate model performance.

RÉSUMÉ

[Traduit par la rédaction] Les plateaux nord-ouest de l'Atlantique Nord, sur lesquels influent à la fois les tourbillons subpolaire et subtropical de l'Atlantique Nord, figurent parmi les régions de cet océan aux propriétés hydrographiques les plus variables. De plus, ils comportent des zones de grande richesse biologique et productrices de poissons. Dans le but de simuler les conditions dans cette région complexe et productive, nous avons mis au point un modèle océanique régional imbriqué qui couvre le golfe du Maine, le plateau néo-écossais, le golf du Saint-Laurent, les grands bancs et la mer profonde adjacente. La configuration d'un tel modèle requiert la sélection de données externes qui reproduisent le forçage en surface, et les conditions initiales et limites, et nécessite l’évaluation d'options d'imbrication. Bien que ces éléments puissent grandement influer sur le rendement du modèle et sur ses résultats, ils sont rarement évalués systématiquement. Nous examinons donc la sensibilité de notre modèle régional relativement à des données de forçages atmosphériques, à des conditions initiales et limites construites à partir de multiples modèles océaniques mondiaux et d'un modèle océanique régional à grande échelle, ainsi qu’à deux variantes de la grille du modèle, dont une qui s’étend au-delà du plateau et qui reproduit la topographie du bonnet Flamand. La simulation couvre une période de 6 ans (1999 à 2004). Nous avons évalué le rendement du modèle en le comparant à des données climatologiques régionales de température et de salinité, à des observations recueillies à de multiples stations de surveillance, à des données de transects relevées par bateau, à des températures marines en surface (SST) issues de satellites, à des estimations du niveau côtier de la mer, et à des descriptions et estimations de courants régionaux provenant d'autres documents. Sur la base de cette évaluation, nous avons déterminé la configuration du modèle qui reproduit le mieux les observations. Nous notons que toutes les séries de données de forçage en surface peuvent produire des SST modélisées comparables aux observations. En revanche, les diverses séries entraînent des différences considérables de salinité simulée à la surface de la mer, bien que les réanalyses mondiales atmosphériques (ERA) du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) aient montré un rendement supérieur. Nous constatons aussi que les conditions initiales et limites provenant de modèles océaniques mondiaux ne produisent pas nécessairement une circulation réaliste, tandis que l'utilisation de conditions initiales et limites climatologiques (construites à partir de longues séries de sorties mensuelles moyennes issues d'un modèle régional à grande échelle) améliore le rendement du modèle. Grâce à cette évaluation, nous déterminons la configuration du modèle qui reproduit le mieux les observations et nous acquérons des connaissances concrètes sur les facteurs qui régissent principalement la qualité de la modélisation.

KEYWORDS:

• Atlantic
• circulation
• dynamics
• modelling
• numerical

Acknowledgements

We thank Christoph Renkl for his contributions to the preparation of surface forcing data and model assessment scripts. We thank Kyoko Ohashi for her advice on the implementation of rivers in the model. We are grateful to Wei Chen for extracting the sea level data and performing analyses. We also thank Rui Zhang for his assistance in evaluating model currents.

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the authors.

Supplemental data

Supplemental data for this article can be accessed at http://dx.doi.org//10.1080/07055900.2016.1147416.

ORCID

Catherine E. Brennan http://orcid.org/0000-0003-2593-7222

Laura Bianucci http://orcid.org/0000-0002-4492-8930

Katja Fennel http://orcid.org/0000-0003-3170-2331

Additional information

Funding

We acknowledge funding by the Marine Environmental Observation Prediction and Response Network (MEOPAR).