BCC_CSM对北极海冰的模拟:CMIP5和CMIP6历史试验比较

本文利用北京气候中心气候系统模式(BCC_CSM)在最近两个耦合模式比较计划(CMIP5和CMIP6)的历史试验模拟结果,对北极海冰范围和冰厚的模拟性能进行了比较,结果表明:(1) CMIP6改善了CMIP5模拟海冰范围季节变化过大的问题,总体上更接近观测结果;(2)两个CMIP试验阶段中BCC_CSM模拟的海冰厚度都偏小,但CMIP6试验对夏季海冰厚度过薄问题有所改进。通过对影响海冰生消过程的冰面和冰底热收支的分析,我们探讨了上述模拟偏差以及CMIP6模拟结果改善的成因。分析表明,8?9月海洋热通量、向下短波辐射和反照率对模拟结果的误差影响较大,CMIP6试验在这些方面有较大改善;而12月至翌年2月,CMIP5模拟的北极海冰范围偏大主要是海洋热通量偏低所导致,CMIP6模拟的海洋热通量较CMIP5大,但北大西洋表层海流的改善才是巴芬湾附近海冰外缘线位置改善的主要原因。CMIP试验模拟的夏季海冰厚度偏薄主要是因为6?8月海洋热通量和冰面热收支都偏大,而CMIP6试验模拟的夏季海冰厚度有所改善主要是由于海洋热通量和净短波辐射的改善。海冰模拟结果的改善与CMIP6海冰模块和大气模块参数化的改进有直接和间接的关系,通过改变短波辐射、冰面反照率和海洋热通量,使BCC_CSM模式对北极海冰的模拟性能也得到有效提高。     

CICE海冰模式中融池参数化方案的比较研究

冰面融池的反照率介于海水和海冰之间,获得较准确的融池覆盖率对认识极区气冰海耦合系统的热量收支有重要意义。在数值模式中,融池覆盖率的模拟结果直接影响到冰面反照率计算的准确性,本文对CICE5.0中的3种融池参数化方案进行了较系统的比较分析,结果显示3种方案各有优缺点,模拟结果都存在一些问题。cesm方案中判断融池冻结的条件更为合理。比较而言,融池冻结条件更改后的topo方案模拟的北冰洋区域平均融池覆盖率的年际变化幅度、融池覆盖范围、融池发展盛期持续时间与MODIS数据最接近。通过修改CICE5.0中的代码漏洞,研究了融池水的垂向渗透效应,这一效应会带来一些负面影响,如lvl方案中多年冰上几乎没有融池,说明目前的CICE模式中对于海冰渗透性演化或其他物理机制的处理仍有待改进。最后,着重讨论了topo方案的改进思路。     

北极海冰密集度数值预报及验证评估研究

本文系统地评估了国家海洋环境预报中心于我国第七次北极科学考察期间开展的北极海冰密集度数值预报结果。该预报系统基于麻省理工大学通用环流模式,并采用牛顿松弛逼近（Nudging）资料同化方法,计算输出未来1~5 d的北极海冰密集度预报产品。本文将数值预报结果同卫星观测的海冰密集度、再分析资料和"雪龙"号第七次北极考察期间观测的海冰密集度数据进行了对比分析。结果表明,预报的北极海冰密集度小于卫星观测值,24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为-2.7%、-3.1%和-3.2%;数值产品的预报技巧好于气候态结果和惯性预报,但是在海冰出现快速融化或冻结时,基于Nudging同化的数值预报技巧仍有不足。另外,相比船测数据,数值预报结果在海冰边缘区的偏差相对较大,24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为8.8%、12.0%和14.5%。     

地球系统模式FIO-ESM对北极海冰的模拟和预估

评估了地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography-Earth System Model)基于CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)的历史实验对北极海冰的模拟能力,分析了该模式基于CMIP5未来情景实验在不同典型浓度路径(RCPs,Representative Concentration Pathways)下对北极海冰的预估情况。通过与卫星观测的海冰覆盖范围资料相比,该模式能够很好地模拟出多年平均海冰覆盖范围的季节变化特征,模拟的气候态月平均海冰覆盖范围均在卫星观测值±15%范围以内。FIO-ESM能够较好地模拟1979-2005年期间北极海冰的衰减趋势,模拟衰减速度为每年减少2.24×104 km2,但仍小于观测衰减速度(每年减少4.72×104 km2)。特别值得注意的是:不同于其他模式所预估的海冰一直衰减,FIO-ESM对21世纪北极海冰预估在不同情景下呈现不同的变化趋势,在RCP2.6和RCP4.5情景下,北极海冰总体呈增加趋势,在RCP6情景下,北极海冰基本维持不变,而在RCP8.5情景下,北极海冰呈现继续衰减趋势。     

对地球系统模式FIO-ESM同化实验中北极海冰模拟的评估

本文评估了地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography-Earth System Model)基于集合调整Kalman滤波同化实验对1992-2013年北极海冰的模拟能力。结果显示:尽管同化资料只包括了全球海表温度和全球海面高度异常两类数据,而并没有对海冰进行同化,但实验结果能很好地模拟出与观测相符的北极海冰基本态和长期变化趋势,卫星观测和FIO-ESM同化实验所得的北极海冰覆盖范围在1992-2013年间的线性变化趋势分别为-7.06×105和-6.44×105 km2/(10a),同化所得的逐月海冰覆盖范围异常和卫星观测之间的相关系数为0.78。与FIO-ESM参加CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)实验结果相比,该同化结果所模拟的北极海冰覆盖范围的长期变化趋势和海冰密集度的空间变化趋势均与卫星观测更加吻合,这说明该同化可为利用FIO-ESM开展北极短期气候预测提供较好的预测初始场。     

海冰形变对北极冬季CICE模式冰厚模拟结果的影响

海冰数值模式是研究海冰动力热力状态参量及之间联系的有效途径。目前对冰厚数值模拟结果的分析远远少于对海冰范围/面积和密集度的研究,对冰速与海冰形变对冰厚分布影响的研究也尚欠缺。本文利用Los Alamos sea ice model（CICE）海冰模式模拟了1980−2018年的北极海冰变化,并使用遥感、同化冰厚数据进行比对验证,分析了模拟冰速和海冰形变对冰厚的影响,计算了冰速的散度和切变偏差对冰厚偏差的贡献。结果显示,CICE对北极70°N以北区域平均冰厚和冰速的年际变化模拟基本合理,但模拟的平均冰厚和冰速多年变化趋势均小于同化数据的变化率;模拟和观测冰厚的空间分布差异与冰速和形变率的偏差有密切联系,主要表现为波弗特海的正偏差和北极中央区至弗拉姆海峡的负偏差。泛北极区域散度和切变偏差在3月之前对冰厚偏差的贡献在13%～16%之间变化,3−4月则由16%跃变至27%。散度偏差主导了11月、12月波弗特海区域的冰厚正偏差,切变偏差主导了冬季加拿大群岛以北海域和穿极流区域的冰厚负偏差。     

利用综合评分方法评估CMIP5模式对北极海冰的模拟能力

北极海冰冰盖自20世纪以来经历了前所未有的缩减,这使得北极海冰异常对大气环流的反馈作用日益显现。尽管目前的气候模式模拟北极海冰均为减少的趋势,但各模式间仍然存在较大的分散性。为了评估模式对于北极海冰变化及其气候效应的模拟能力,我们将海冰线性趋势和年际异常两者结合起来构造了一种合理的衡量指标。我们还强调巴伦支与卡拉海的重要性,因为前人研究证明此区域海冰异常是近年来影响大尺度大气环流变异的关键因子。根据我们设定的标准,CMIP5模式对海冰的模拟可被归为三种类型。这三组多模式集合平均之间存在巨大的差异,验证了这种分组方法的合理性。此外,我们还进一步探讨了造成模式海冰模拟能力差别的潜在物理因子。结果表明模式所采用的臭氧资料集对海冰模拟能力有显著的影响。     

海冰热力模式及北极海冰季节变化的数值模拟

本文给出了一个改进的海冰热力模式,主要通过海面和冰面的温度变化及热量收支,用来计算海冰面积和厚度的时空分布。     

2017年夏季北极中央航道海冰观测特征及海冰密集度遥感产品评估

2017年夏季中国第八次北极科学考察期间,"雪龙"号极地考察船首次成功穿越北极中央航道,期间全程开展了海冰要素的人工观测。中央航道走航期间的平均海冰密集度和平均冰厚分别为0.64和1.5 m,海冰密集度时空变化大且以厚当年冰为主,高纬密集冰区的浮冰大小显著高于海冰边缘区。基于"雪龙"号的船基走航观测海冰密集度评估比较了国际上常用的5种常用的微波遥感反演海冰密集度产品,同走航目测海冰密集度点对点的比较,误差最大的为德国不来梅大学AMSR2基于Bootstrap算法的产品,平均误差和均方根误差分别为0.19和0.28;误差最小的为欧洲气象卫星应用组织基于AMSR2数据和OSHD和TUD两种不同算法的产品,平均误差分别为-0.02和0.01,均方根误差均为0.20。从日平均比较来看,AMSR2基于Bootstrap算法的误差最大,平均误差和均方根误差分别为0.15和0.20;AMSR2/OSI SAF（TUD）的误差最小,平均误差和均方根误差分别为0.0和0.11,OSI SAF产品更接近人工观测结果。     

海冰对北极海冰边缘区大洋光学观测的影响评估

Diffuse attenuation coefficient(DAC) of sea water is an important parameter in ocean thermodynamics and biology, reflecting the absorption capability of sea water in different layers. In the Arctic Ocean, however, sea ice affects the radiance/irradiance measurements of upper ocean, which results in obvious errors in the DAC calculation. To better understand the impacts of sea ice on the ocean optics observations, a series of in situ experiments were carried out in the summer of 2009 in the southern Beaufort Sea. Observational results show that the profiles of spectral diffuse attenuation coefficients of seawater near ice cover within upper surface of 50 m were not contaminated by the sea ice with a solar zenith angle of 55°, relative azimuth angle of 110°≤φ≤115° and horizontal distance between the sensors and ice edge of greater than 25 m. Based on geometric optics theory, the impact of ice cover could be avoided by adjusting the relative solar azimuth angle in a particular distance between the instrument and ice. Under an overcast sky, ice cover being 25 m away from sensors did not affect the profiles of spectral DACs within the upper 50 m either. Moreover, reliable spectral DACs of seawater could be obtained with sensors completely covered by sea ice.     

北极海冰输出研究综述

北极海冰对全球气候变化起重要的指示作用。除了海水冻结和融化过程以外,通过弗拉姆海峡(Fram Strait)的海冰输出也是影响北极海冰质量变化的重要动力机制。观测数据中的多源卫星遥感数据(尤其是辐射计观测数据)在获取大尺度连续观测方面具有独特的优势,在研究北极海冰输出面积通量变化方面有着广泛应用。本文总结了北极弗拉姆海峡、其他通道(S-FJL、FJL-SZ、加拿大群岛、Nares海峡通道)海冰输出面积或体积通量,着重介绍了弗拉姆海峡不同年龄海冰输出情况,并总结和分析了影响北极海冰输运的大尺度大气活动模态。最后,本文阐明北极海冰输出方面现有研究的不足之处以及未来的突破方向。     

北极中央区海冰低密集度现象研究

近年,北极中央密集冰区出现海冰低密集度的异常现象。为了探讨这一现象的成因,本文使用ERA-Interim再分析资料,定义了北极中央区海冰低密集度（LCCA）指数,研究了2009-2016年的6-9月北极中央区发生的海冰低密集度现象。分析表明,研究时段内在北极中央区发生了6次明显的海冰低密集度（LCCA峰值）过程。在这些过程中,局地气温异常并不是导致海冰低密集度现象发生最主要的因素;海冰低密集度区域的形态及冰速场分布均与大气环流场相对应;在LCCA指数峰值发生前均有气旋中心出现在北冰洋70°N以北并伴随向北移动,气旋引起海冰辐散,同时所携带的较低纬度的热量导致海冰迅速融化。在6次过程中,有3次为气旋影响配合北极偶极子（DA）型环流。LCCA指数与84°N平均向北温度平流和北极中央区海冰速度散度呈正相关。在LCCA指数峰值前,温度平流对海冰低密集度区域形成的影响大于海冰辐散的影响。     

北极冬季季节性海冰双模态特征分析

近年来北极海冰快速变化,北极中央区边缘正由以多年冰为主转为季节性海冰为主。通过对北极冬季季节性海冰的EOF分解发现,2002-2012年期间北极季节性海冰变化的前两模态主要体现为2005年和2007年的季节性海冰距平。其中第二模态主要体现了北极海冰在2005年的一种极端变化,而第一模态不仅体现了北极海冰在2007年的变化,还体现了北极季节性海冰的从负位相到正位相的转变。通过比较发现,在研究时段北极季节性海冰最主要的变化发生在北极太平洋扇区,在2007年,冬季季节性海冰距平发生位相转变,2007-2010年一直维持正位相,北极太平洋扇区冬季季节性海冰保持显著正距平。太平洋扇区表面温度最大异常也发生在2007年,从大气环流来看,2007年之后波弗特海区异常高压有利于夏季太平洋扇区海冰的减少,而西风急流的减弱有利于夏季波弗特海区异常高压的维持,结合夏季海冰速度,顺时针的冰速分布有利于海冰离开太平洋扇区,因而会导致冬季太平洋扇区季节性海冰转为正距平并且从2007年一直维持到2010年。     

Impact of Arctic Oscillation on cloud radiative forcing and September sea ice retreat

The Arctic Oscillation (AO) has important effects on the sea ice change in terms of the dynamic and thermodynamic processes. However, while the dynamic processes of AO have been widely explored, the thermodynamic processes of AO need to be further discussed. In this paper, we use the fifth state-of-the-art reanalysis at European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ERA5) from 1979 to 2020 to investigate the relationship between AO and the surface springtime longwave (LW) cloud radiative forcing (CRF), summertime shortwave (SW) CRF in the Arctic region (65°?90°N). In addition, the contribution of CRF induced by AO to the sea ice change is also discussed. Results indicate that the positive (negative) anomalies of springtime LW CRF and summertime SW CRF are generally detected over the Arctic Ocean during the enhanced positive (negative) AO phase in spring and summer, respectively. Meanwhile, while the LW (SW) CRF generally has a positive correlation with AO index (AOI) in spring (summer) over the entire Arctic Ocean, this correlation is statistically significant over 70°?85°N and 120°W?90°E (i.e., region of interest (ROI)) in both seasons. Moreover, the response of CRF to the atmospheric conditions varies in spring and summer. We also find that the positive springtime (summertime) AOI tends to decrease (increase) the sea ice in September, and this phenomenon is especially prominent over the ROI. The sensitivity study among sea ice extent, CRF and AOI further reveals that decreases (increases) in September sea ice over the ROI are partly attributed to the springtime LW (summertime SW) CRF during the positive AOI. The present study provides a new pattern of AO affecting sea ice change via cloud radiative effects, which might benefit the sea ice forecast improvement.