冬季北极涛动和北极海冰变化对东亚气候变化的影响

本文简要回顾了冬季北极涛动 (北大西洋涛动 )和北极海冰面积变化对东亚气候变化的影响、研究中存在的问题以及目前亟待解决的科学问题。     

北半球夏季中高纬度大气阻塞对北极海冰变化的影响

利用NCEP/NCAR再分析逐日500 h Pa高度场资料,对北半球夏季中高纬度大气阻塞特征进行统计分析,发现大气阻塞活动频率高的地区主要集中在白令海峡区域、鄂霍次克海区域、欧亚大陆区域及格陵兰区域。而通过NSIDC提供的卫星观测资料发现近30年夏季海冰容易减少的区域正好对应阻塞活动北部的高纬度地区。分别通过对以上4个区域有阻塞发生相对没有阻塞发生时的500 h Pa位势高度场、地面温度场、850 h Pa经向瞬变热通量输送和平流输送等异常变化场进行对比分析,结果发现夏季中高纬度阻塞频率的增加对海冰的减少有显著影响,主要体现在阻塞的发生发展可通过增加高纬度地面温度、对极地的热量输送和暖平流输送来加快海冰的融化。这种阻塞引起的热力作用在鄂霍次克海和欧亚大陆区域效果更为显著。     

盐度对北极海冰细菌生长的影响

从中国第二次北极科学考察采集的海冰样品中分离到8种细菌,研究了盐度对其生长的影响。结果表明,8株海冰细菌对盐度有着广泛的适应性,在盐度为30-90的范围内均可较快生长,其中菌株BJ2、BJ3和BJ7的盐耐受性较强。进一步的研究表明,BJ2、BJ3和BJ7在0-150 的盐度范围内均有不同程度的生长,盐度为0-30时,菌株的生长最快;盐度为180时,这三株菌株也均有短暂的生长。随着盐度的增加,三株菌株生长的延迟期增加,到达生长稳定期的时间也相应增加。温度对菌株BJ2、BJ3和BJ7的盐耐受性也有着一定的影响,随着温度的升高, 菌株的生长速度变慢,但盐耐受性有所增加。     

北极海冰厚度的热力学和动力学影响因素研究评述

全球变化背景下,在过去的40年中,北极海冰范围快速减少,厚度显著变薄,同时多年冰向一年冰转化,这对区域乃至全球气候系统具有重要影响。海冰厚度作为气候变化的指示器,在大气-海冰-海洋之间的物质和能量交换过程中起着重要作用。本文通过综述国内外北极海冰厚度影响因子的研究进展,对影响北极海冰厚度的热力学和动力学过程进行了梳理和总结。在热力学方面,海冰厚度会受到大气-海冰和海冰-海洋两个界面处的热通量影响,其中,大气-海冰热力学过程的影响因素包括冰面特征、气温、水汽、降雨/降雪和云量等,主要通过海冰表面辐射收支和湍流热交换(感热和潜热)产生影响;而海冰-海洋界面处的热通量作为海冰厚度的重要影响因素,主要受太阳辐射对上层海洋的加热、风应力导致的垂向混合以及中低纬暖流输送的影响。在动力学方面,海冰厚度变化主要通过风和海流的共同驱动引起海冰输运和海冰的形变。大尺度环流异常也会通过大气-海冰-海洋相互作用对北极冰厚的热力学和动力学过程产生显著影响。     

三种海冰密集度产品的北极海冰监测能力比较分析

选取国家海洋卫星应用中心提供的海洋二号B星扫描辐射计数据采用NASA TEAM算法反演的海冰密集度产品(简称HY2数据集),中国海洋大学提供的风云三号D星微波成像仪采用DT-ASI算法得到的海冰密集度产品(简称OUC数据集),以及美国冰雪中心提供的海冰密集度产品(简称NSIDC数据集)三种数据源对北极海冰监测能力进行比较分析。通过与德国不莱梅大学发布的海冰密集度数据产品(简称BRM数据集)和MODIS数据提取的海冰信息的比较发现:在低纬度区域(≤70°N),HY2与BRM数据集最为接近;在中纬度区域(70°N—80°N),OUC与BRM数据集的数据吻合程度最高;在高纬度区域(80°N—87°N),NSIDC数据集与BRM数据集最接近。在北极东北航道区域, HY2数据集适用于通航窗口期第一和第四航段内的海冰监测; NSIDC数据集适用于东西伯利亚海域以及临近窗口期时段的海冰监测;而OUC数据集则适用于北极东北航道大部分航段的海冰监测需求。     

中国2003年北极海冰调查及未来北极海冰研究战略

以建立气候模式中的海冰模式为主线 ,首先回顾了国际上海冰模式发展现状和趋势 ,从现有模式机理上存在的问题说明认识海冰各物理过程的现场和实验室调查研究的关键科学问题。之后介绍了中国第二次北极科学考察中的海冰调查内容。最后结合国内调查研究能力和国际上海冰科学发展走向 ,根据国内外资料和极地海冰的客观现象 ,提出 6项战略 ,希望作为以后中国北极海冰理论和模式为背景的现场和实验室研究的方向。     

印太暖池区域海温异常与北极海冰变化的联系

采用统计方法,分析了全球海洋表层海温和印太暖池区域海表温度的长期变化特征,探讨了热带印度洋-西太平洋(印太暖池)海表温度异常(SSTA)与北极海冰快速消融之间的可能联系。结果表明,从整体来看,百年来全球SSTA呈现缓慢升高,但期间也存在年际变化的波动,近10年来全球SSTA升高有减缓的趋势,印太暖池区域的SSTA长期变化与全球基本一致。而北极海冰覆盖率自20世纪80年代初由正距平转换为负距平,且以-1.5%/10 a的速度快速减少,每年7—10月的海冰覆盖率减少速度最快,分别为-2.6%/10 a、-2.8%/10 a、-3.0%/10 a和-2.5%/10 a。由相关分析可知,北极海冰覆盖率的快速减少与印太暖池区域SSTA变化存在密切联系,它们之间存在准两年的显著相关。这种联系的重要途径是通过北极涛动(AO)作为桥梁来完成的。采用回归分析,首次建立了夏秋季北极海冰变化与印太暖池区域SSTA之间的预报方程,并对未来两年北极海冰的变化进行了预测试验,2015年和2016年6—10月北极海冰覆盖率异常变化均为-6.16%,仍为快速减少的两年。这一工作对北极海冰变化的深入研究和预测具有一定的推动作用,对全球气候变化的评估提供了理论依据。     

北极海冰消融情景下环北极国家利益争端的动态博弈建模技术

以气温升高为主要特征的全球气候变化,致使北极海冰持续融化,北极地区丰富的资源、便捷的航行通道、重要的战略地位以及军事价值逐渐凸显出来。北冰洋沿岸的美国、俄罗斯、加拿大、丹麦和挪威等国家纷纷加入到北极利益争夺的行列中。为模拟和评估环北极国家在利益追逐中的合作与冲突行为的演化,基于博弈论思想,构建了环北极五国博弈的动态争端模型,提出了物质收益、惩罚损失和名誉收益等三个机制,综合考虑了气候变化、物质收益、国家关系与国家威望、国际法律法规等因素对环北极五国行为的综合影响。针对当前环北极各国在北极问题上的合作与争端开展了动态博弈建模,并对北极海冰完全消融情景时环北极各国在多种不同合作模式下的争端情况进行了模拟预估与实验仿真。     

2010年夏季北极海冰反照率的观测研究

雪和海冰作为北极地区反照率最高的地表类型,可以将大部分入射辐射能量反射回天空,其表面反照率的变化对整个地表-大气辐射平衡系统和全球气候变化都会有重要影响。在2010年中国第4次北极科学考察期间用ASD光谱仪对北极太平洋扇区不同类型的海冰表面反照率进行了现场测量,观测时段为7月27日至8月23日,地理范围在72°18′-87°20′N和152°34′-178°22′W之间。观测结果表明积雪覆盖海冰的反照率最高,干雪覆盖时均值达到0.82,融化的湿雪覆盖时反照率会有一定程度地降低。夏季北极地区存在大量融池,融池海冰按颜色划分为白冰,蓝冰和灰冰,白冰的平均反照率为0.54,蓝冰的为0.31,灰冰的只有0.20,融池水的反照率只有0.16。融池是北极夏季反照率变化的重要原因。     

中国第二次北极科学考察海冰物理数据的解释

2003年7-9月间,为了探讨北冰洋海冰变化同气候的关系,中国第二次北极科学考察对海冰物理及其相关的物理海洋、大气边界层进行系列合作观测。观测的冰形态、海洋和气象要素将用于确定调查期间大气海冰海洋之间的热力和动力交换。本次考察获得的冰物理性质方面的原始观测数据将在中国南北极考察网公布。为了方便各方人员使用这些数据,本文给出这套资料的描述和解释。     

基于CryoSat-2测高数据的北极格陵兰海海冰干舷高提取研究

北极是全球气候和环境变化的驱动器之一,获取北极海冰的时空特征和变化规律对研究北极以及全球气候变化意义重大。格陵兰海是北极海冰剧烈变化的区域之一,采用CryoSat-2的雷达测高数据,获取了格陵兰海的海冰干舷高分布,并利用波弗特环流计划(BGEP)仰视声呐(ULS)数据进行了验证。研究结果表明,格陵兰海海冰干舷高和分布范围存在明显的季节性变化特征,具体体现在格陵兰海海冰从10月份进入冻结期开始,海冰分布范围不断扩张,海冰干舷高也逐渐增大,2月份平均干舷高达到最大(0.2 m),之后格陵兰海海冰开始消融,覆盖范围不断内缩,9月海冰干舷高降至最小(0.13 m)。     

可服务于北极航道的海冰与气象预报信息综合分析

全球气候变暖和北极海冰快速减少背景下,北极航道正在开通,提高海冰和气象预报能力是北极地区船只航行的重要保障。通过获取不同国家的北极高纬共享信息(包括观测数据、预报产品和历史分析资料),分析国际北极地区海冰和气象预报信息特点及存在的问题,能够为我国北极观测预报的常态化、业务化发展提供参考。通过对7个环北极国家、3个非北极国家以及3个信息发布平台共23家机构海冰和气象预报信息的对比,发现近年来各国北极预报水平提升,合作交流扩大,但是仍存在一些问题,如观测数据没有充分应用于预报、北极中央区的预报能力偏弱、预报信息共享度不够、信息应用时需要加以选择、仍需提升信息发布技术。通过上述分析,建议我国持续增加北极科考、国际合作、冰区安全航行预报保障技术研究等的投入,以系统提升我国的极地预报能力,为我国北极科考和极地航运事业提供更加及时有效的预报保障。     

Influence of Arctic Oscillation on winter climate over China

In this study the relationship between the Arctic Oscillation (AO) and climate in China in boreal winter are investigated. Correlation analysis for the last 41 years shows that the winter temperature and precipitation in China change in phase with AO. High positive correlation (>0.4) between temperature and AO appears in the northern China. High correlation coefficients between precipitation and AO cover the southern China (close to the South China Sea) and the central China (between 30o-40oN and east of ~100oE), with the values varying between +0.3 and +0.4. It is found that during the past several decades the precipitation was strongly affected by AO, but for the temperature the Siberian High plays a more important role. At the interdecadal time scale the AO has significant influence on both temperature and precipitation. Multivariate regression analysis demonstrates that AO and the Siberian High related variance in temperature and precipitation is 35% and 11% respectively. For precipitation, however the portion is rather low, implying that some other factors may be responsible for the changes in precipitation, in addition to AO and the Siberian High.     

Climatic and atmospheric teleconnection indices and western Arctic sea ice variability

This study examines the sea ice cover minima in the western Arctic in the context of several climatic mechanisms known to impact its variability. The September latitude of western Arctic sea ice is measured along 11 equally-spaced longitudes extending from 176º?W to 126º?W in the Chukchi and Beaufort Seas, 1953–2010. Indices of seasonal atmospheric and oceanic teleconnections and annual mean Northern Hemisphere temperatures (NHT) and CO₂ concentration are orthogonalized using rotated principal component analysis, forming predictors regressed onto the sea ice latitude data at each longitude using stepwise multiple linear regression. Prior to 1998, small amounts of September ice edge variance are explained by teleconnections such as the Arctic Dipole, Arctic Oscillation, and Pacific-North American Pattern. NHTs begin explaining large amounts of ice edge variance starting in 1998. For the 1953–2010 period, up to 68% of the ice edge variance is explained at 161°?W in the Chukchi Sea, mostly by NHTs. With the exception of the three easternmost longitudes (136–126°?W), the teleconnections and NHTs explain over 50% of the regional ice edge variance. Increases in both NHTs and ice retreat since the mid-1990s account for the large explained variances observed in regression analyses extending into recent years.     

北极涛动对中国冬季气候的影响

1IntroductionIt is noteworthy that there is significant association between the surface climate over northern continents and atmospheric circulation (Hurrell, 1995, 1996; Gong and Ho, 2002a). Thompson and Wallace (1998) pointed out that the leading empirical orthogonal function of the wintertime northern hemisphere sea level pressure field resembles the North Atlantic Oscillation but with more zonally symmetric appearance. This annular-like mode in the northern extratropical circulation, wh…     

Measurements of physical characteristics of summer snow cover on sea ice during the Third Chinese Arctic Expedition

The spatial distribution of snow cover on the central Arctic sea ice is investigated here based on the observations made during the Third Chinese Arctic Expedition. Six types of snow were observed during the expedition: new/recent snow, melt-freeze crust, icy layer, depth hoar, coarse-grained, and chains of depth hoar. Across most measurement areas, the snow surface was covered by a melt-freeze crust 2-3 cm thick, which was produced by alternate strong solar radiation and the sharp temperature decrease over the summer Arctic Ocean. There was an intermittent layer of snow and ice at the base of the snow pack. The mean bulk density of the snow was 304.01±29.00 kg/m3 along the expedition line, and the surface values were generally smaller than those of the subsurface, confirming the principle of snow densification. In addition, the thicknesses and water equivalents of the new/recent and total-layer snow showed a decreasing trend with latitude, suggesting that the amount of snow cover and its spatial variations were mainly determined by precipitation. Snow temperature also presented significant variations in the vertical profile, and ablation and evaporation were not the primary factors in the snow assessment in late summer. The mean temperature of the surface snow was 2.01±0.96°C, which was much higher than that observed in theinterface of snow and sea ice.