BCC-CSM2-MR模式对北极海冰和气候的模拟及预估

基于第六次耦合模式比较计划(CMIP6),使用新一代全球模式BCC-CSM2-MR的历史试验和未来共享社会经济路径(SSPs)数据,依据Hadley中心的海表面温度和海冰密集度数据及NCEP/NCAR I再分析资料,评估了BCC-CSM2-MR模式对北极海冰及北极气候的模拟能力,并对未来变化进行了预估.结果表明:BCC...     

秋季巴伦支海海冰与中国京津冀地区2月气温变化的联系

利用中国京津冀地区94个气象台站气温观测资料以及美国国家环境预报中心和国家大气研究中心联合制作的再分析资料、美国国家海洋和大气管理局海冰密集度资料,采用经验正交函数分解、相关分析、回归分析、合成分析等方法,研究冬季气候变暖背景下近32 a中国京津冀地区Feb_4-20(2月4—20日)平均气温异常与前期秋季北极海冰异常的关系,探讨秋季巴伦支海海冰影响中国京津冀地区Feb_4-20气温的可能机制。结果表明：(1)1988/1989年冬季是中国京津冀地区冬季变暖的突变点,暖背景下Feb_4-20气温第一模态呈空间一致变化型,其时间系数年际变化特征明显;(2)秋季巴伦支海、喀拉海和东西伯利亚海关键区海冰密集度与中国京津冀地区Feb_4-20气温存在显著正相关,可作为Feb_4-20气温预测的前兆信号;(3)秋季巴伦支海关键区多(少)冰年,其冬季海冰也偏多(少),为持续冷(热)源,在欧亚大陆对流层中高层激发出负(正)位相的斯堪的纳维亚遥相关型分布,西伯利亚高压偏弱(强),欧亚中高纬近地面多为南(...     

宁夏冬季极端低温事件特征及其与秋季北极海冰异常的联系

利用1961-2018年我国宁夏全区平均逐日观测最高和最低气温数据,英国哈德莱(Hadley)中心的逐月海冰密集度资料,美国国家环境预报中心/国家大气研究中心(NCEP/NCAR)的逐月大气再分析资料以及中国气象局国家气候中心的逐月东亚冬季风指数和西伯利亚高压指数系统地研究了宁夏冬季极端低温事件的特征及其与北极关键影响区域海冰异常的联系。结果表明:20世纪60年代以来,宁夏冬季冷日与冷夜频次呈现明显的减少趋势,极端低温事件强度总体趋于减弱,日极端低温升高趋势较为明显。秋季北极海冰异常与之后冬季海冰异常显著相关,前秋海冰异常通过季节持续性实现对后期冬季大气环流的影响,进而影响冬季气温。前期秋季拉普捷夫海-东西伯利亚海海冰密集度偏小、格陵兰海海冰密度偏大时,冬季西伯利亚高压指数和冬季风指数偏强,有利于宁夏日极端低温事件频次偏多;500 hPa高度场上,极地-欧亚大陆-阿留申地区有一个显著的"L"型的位相波列形态,使得北极与欧亚大陆中高纬地区的位势高度差减弱,中高纬地区西风气流偏弱,减弱的西风使得经向活动加强,利于北极的冷空气向低纬地区侵袭;在海平面气压场上,西伯利亚地区气压偏高,冷空气由极地挤压至中高纬度地区,造成冷空气南下,有利于宁夏冬季发生极端低温事件。     

东西伯利亚——波弗特海海冰多年代际变率及其与大西洋多年代际振荡的联系

基于哈得来中心（Hadley Centre）逐月的海表温度、海冰密集度资料以及美国国家环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）的大气环流再分析资料,分析了1950—2020年秋季（8—10月）东西伯利亚—波弗特海（East Siberian-Beaufort,EsCB）海冰年代际变化的时空特征,并阐述了大西洋多年代际振荡（Atlantic Multidecadal Oscillation,AMO）对EsCB海冰年代际变率的可能调制作用。结果表明,EsCB是秋季北极海冰年代际变化最主要的区域,该区海冰密集度年代际变率可占其异常总方差的40%以上。进一步研究发现,AMO对秋季EsCB海冰存在明显的调制作用,在AMO正位相,北大西洋正海温异常激发向极传播的大气罗斯贝波列,有利于北极中部出现高压异常,相应的大气绝热下沉运动使得对流层低层出现明显的升温,从而有利于EsCB海冰的融化。与此同时,地表升温和EsCB海冰消融会引起局地云量的增多、大气向下长波辐射增大,这反过来又使得地表气温升高,这种地表气温-云-长波辐射的正反馈过程有利于年代际海冰信号的长时间维持。耦合模式的北大西洋“起搏...     

北半球高纬地区年际尺度循环过程中的气-海-冰相互作用关系

基于一个全球气-海-冰耦合模式数值模拟结果,对北半球高纬度地区年际尺度的气-海-冰相互作用进行了分析。在所使用的全球气-海-冰耦合模式中,大气环流模式和陆面过程模式来自国家气候中心,海洋环流模式和海冰模式来自中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室。采用一种逐日通量距平耦合方案实现次网格尺度海冰非均匀条件下大气环流模式和海洋环流模式在高纬地区的耦合。只对50 a模拟结果中的后30 a结果进行了分析。在分析中,首先对滤波后的北半球高纬度地区海平面气压、表面大气温度、海表面温度、海冰密集度及海表面感热通量的标准化距平做联合复经验正交函数分解,取第一模进行重建,然后讨论了在一个循环周期(约4 a)中北半球高纬度地区气-海-冰的作用关系。结果表明:(1)当北大西洋涛动处于正位相时,格陵兰海出现南风异常,使表面大气温度升高,海洋失去感热通量减少,海洋表面温度升高,海冰密集度减小;当北大西洋涛动处于负位相时,格陵兰海出现北风异常,使表面大气温度降低,海洋失去感热通量增多,海洋表面温度降低,海冰密集度增加。巴伦支海变化特点与格陵兰海相似,但在时间上并不完全一致。(2)多年平均而言,北冰洋内部靠近极点区域为冷中心。当北冰洋内部为低压异常时,因异常中心偏向太平洋一侧,使北冰洋内部靠近太平洋部分为暖平流异常,靠近大西洋一侧为冷平流异常。伴随着暖、冷平流异常,这两侧分别出现暖异常和冷异常,海表面给大气的感热通量分别偏少和偏多,上述海区海表面温度分别偏高和偏低,海冰密集度分别偏小和偏大。当北冰洋内部为高压异常时特点正好与上述相反。由上述分析结果可知,在海洋、大气年际循环中,大尺度大气环流变率起主导作用,海洋表面温度和海冰密集度变化主要是对大气环流变化的响应。     

秋季北极海冰变化对长江中下游地区冬季气温的影响

利用英国哈德莱中心海冰密集度资料,通过相关、合成等统计方法分析秋季北极海冰变化对长江中下游地区冬季气温的影响,发现拉普捷夫海以北及东西伯利亚海以东海区的海冰密集度变化可作为预测长江中下游地区冬季气温的前兆信号。当拉普捷夫海以北及东西伯利亚海以东海区海冰密集度偏高时,欧亚中高纬中部地区2 m气温经向梯度增大,乌拉尔山地区阻塞偏弱,欧亚中高纬以纬向环流为主,长江中下游冬季气温偏高,反之亦然。     

北半球冬季极端低温事件变化及其与秋季海冰的联系

利用欧洲中期天气预报中心逐日的地面气温数据以及美国国家冰雪数据中心逐月的海冰密集度数据,并通过气候百分位法统计了逐月的极端低温事件日数,分析了1979-2016年冬季(12月至次年2月)北半球的极端低温事件与秋季(9-11月)北极海冰变化之间的关系,并挑选了典型年份探讨了秋季北极海冰对极端低温事件可能存在的影响机理。结果表明,北半球冬季极端低温事件与秋季关键海区(波弗特海、楚科奇海、巴伦支海和喀拉海)的海冰面积变化密切相关,其中亚洲北部区域冬季的极端低温事件与秋季关键海区的海冰面积有显著负相关关系,而青藏高原区域、非洲北部区域和北美东北部区域冬季的极端低温事件与秋季关键海区的海冰面积有显著正相关关系。通过对典型年份冬季北半球极端低温事件极度异常时的大气环流进行分析后发现,当秋季关键海区海冰异常偏少时,冬季西伯利亚高压偏强,其东部偏北风加强,使得欧亚大陆北部的气温偏低,极端低温事件偏多;冬季冰岛低压偏强,其南部的西南风加强,将低纬度温暖的空气带到了非洲北部区域,使其冬季气温偏高,极端低温事件偏少;高层异常反气旋主要位于格陵兰岛附近,其下沉气流不利于形成极端低温天气而导致北美东北部区域极端低温事件偏少。     

协调大集合模拟下全球海表面温度对北极对流层早冬增暖的影响

本文使用六个不同的最新大气模式进行了协调数值集合实验,评估和量化了全球海表面温度(SST)对1982-2014年冬季早期北极变暖的影响.本研究设计了两组实验:在第一组(EXP1)中,将OISSTv2逐日变化的海冰密集度和SST数据作为下边界强迫场;在第二组(EXP2)中,将逐日变化的SST数据替换为逐日气候态.结果表明...     

一个海-冰-气耦合模式中格陵兰海海冰年际变异及其成因的个例分

利用一个全球海-冰-气耦合模式模拟结果, 选取冬季年际变率最大的海冰区--格陵兰海海冰区中的一个4年海冰剧烈变化过程展开分析, 试图探讨此个例过程中海冰剧烈变化的原因.结果表明, 在此个例中, 该区域海冰年际变异主要是由大气环流异常驱动的, 海表面温度和海冰密集度变化主要是对大气环流变化的响应.海表面温度变化决定着海冰范围及海冰密集度的变化, 但海冰变化时通过相变潜热的释放或吸收反过来对海表面温度变化有一定影响.     

一个冰气相互作用数值模拟结果的可能统计解释

基于一个全球海-冰-气耦合模式的数值模拟结果,选取冬季格陵兰海海表面温度(SST)、海冰密集度、海表面感热通量等物理量以及3个相关区域海平面气压分别作经验正交函数展开,取第一模时间系数作相关分析。结果表明,上一年海冰密集度偏大(小)与来年的SST偏低(高)相联系,但二者同期相关性最大。当海气热通量交换变化超前一年时,其与SST相关性最大。模式最低层大气温度与海洋表面热通量之间的同时相关性最大,冬季模式最低层气温偏高(低)与海洋表面失去的感热、潜热通量偏少(多)相联系。气温、比湿都和冰岛低压区及格陵兰海的海平面气压相关性最强,冰岛低压气压偏低(高)与模式最低层气温和比湿偏高(低)相联系。所以,在海-冰-气年际尺度的相互作用中,主要关系是大气环流调整造成大气中云量和低层气温、湿度变化,进而影响海气界面上的通量交换,造成SST的变化。SST变化决定着海冰范围及海冰密集度的变化,但海冰变化时通过相变潜热的释放或吸收反过来对SST变化有较明显影响。     

THE EVALUATION, DATA FUSION AND APPLICATION OF FY2E SST IN TROPICAL CYCLONES OVER NORTHWEST PACIFIC OCEAN

The daily FY2 E Sea Surface Temperature(SST) data from China National Satellite Meteorological Center(NSMC) was evaluated and compared with the Optimum Interpolation Sea Surface Temperature(OISST) data from US National Oceanic and Atmospheric Administration(NOAA) over Northwest Pacific Ocean(NPO) in this study. The results show that the distribution of FY2 E SST is close to OISST in tropical region over NPO, especially in typhoon active season, but the value of FY2 E SST is a little lower than that of OISST in tropical ocean, with the absolute deviation 1℃ lower and the relative deviation about 6% lower. The correlation coefficient between monthly FY2 E SST and monthly OISST is as high as 0.7, which passes the t-test at a significance level of 0.01. Based on the evaluation result, the merged SST_(FY)over NPO is calculated using a weighting function. Besides, Tropical Cyclone Heat Potential(TCHP_(FY)) is calculated and combined with the simulated sea temperature profile. From three years operational tests in NSMC, the merged SST_(FY)and TCHP_(FY)are shown to be good indexes in monitoring and predicting the intensity of tropical cyclones(TCs) over NPO.     

Enhanced Arctic Ice Concentration Estimation Merging MODIS Ice Surface Temperature and SSM/I Sea-Ice Concentration

Ice concentration data from passive microwave sensors are not reliable during the summer melt season. In this study passive microwave ice concentration estimates are improved upon through the assimilation of ice surface temperature data from the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Ice concentration from the analysis is converted to ice extent and compared with data from the Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System (IMS). Ice concentration analysis from data assimilation is in better agreement with the IMS data than the original passive microwave data, with the largest improvements occurring during sea-ice melt.     

BCC_CSM北极海冰模拟性能的改进对东亚冬季气候模拟的影响

国家气候中心气候系统模式(BCC_CSM)将美国Los Alamos国家实验室发展的海冰模式CICE5.0替代原有的海冰模式SIS,形成一个新版本耦合模式,很好地提高了模式对北极海冰和北极气候的模拟能力.在此基础上,本文评估新耦合模式对1985-2014年东亚冬季气候的模拟性能,检验北极海冰模拟性能的改进对东亚冬季气候...     

不同类型ENSO事件对初冬北极海冰的影响

基于1951—2019年NCEP/NCAR再分析资料、Hadley环流中心海温、海冰密集度资料,通过合成分析和诊断温度异常方程,研究不同类型ENSO对初冬北极海冰的影响。结果表明,EP La Ni1a发展年初冬(11—12月),巴伦支—喀拉海海冰异常减少;CP La Ni1a发展初冬,巴伦支—喀拉海海冰异常增加。EP和CP型El Ni1o对初冬北极海冰的影响类似：格陵兰海海冰异常减少,而哈德逊—巴芬湾海冰异常增加。不同类型ENSO对初冬北极海冰的影响主要通过产生不同的大气遥相关,引起同期和前期的海表气温异常而实现。     

冬季北极海冰与中国同期气温的关系

采用Hadley中心的海冰密集度资料和中国160站气温资料,对冬季北极海冰变化的主要模态进行了分析,定义了5个关键海区,重点讨论了冬季北极海冰异常与中国冬季气温的关系.结果表明,冬季北极海冰变化主要表现为第一模态,即太平洋、大西洋的海冰反位相分布.海冰变化的关键区域为区域Ⅰ巴伦支海、区域Ⅱ格陵兰海、区域Ⅲ戴维斯海峡、区...     

冬季北极海冰与中国同期气温的关系

采用Hadley中心的海冰密集度资料和中国160站气温资料,对冬季北极海冰变化的主要模态进行了分析,定义了5个关键海区,重点讨论了冬季北极海冰异常与中国冬季气温的关系。结果表明,冬季北极海冰变化主要表现为第一模态,即太平洋、大西洋的海冰反位相分布。海冰变化的关键区域为区域Ⅰ巴伦支海、区域Ⅱ格陵兰海、区域Ⅲ戴维斯海峡、区域Ⅳ白令海以及区域Ⅴ鄂霍次克海。中国冬季平均气温、冬季最低气温、冬季最高气温均与北极关键海区的海冰异常有显著相关,但是与其对应的海区有所不同。     

A New Application of Unsupervised Learning to Nighttime Sea Fog Detection

This paper presents a nighttime sea fog detection algorithm incorporating unsupervised learning technique. The algorithm is based on data sets that combine brightness temperatures from the 3.7 μm and 10.8 μm channels of the meteorological imager (MI) onboard the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS), with sea surface temperature from the Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA). Previous algorithms generally employed threshold values including the brightness temperature difference between the near infrared and infrared. The threshold values were previously determined from climatological analysis or model simulation. Although this method using predetermined thresholds is very simple and effective in detecting low cloud, it has difficulty in distinguishing fog from stratus because they share similar characteristics of particle size and altitude. In order to improve this, the unsupervised learning approach, which allows a more effective interpretation from the insufficient information, has been utilized. The unsupervised learning method employed in this paper is the expectation–maximization (EM) algorithm that is widely used in incomplete data problems. It identifies distinguishing features of the data by organizing and optimizing the data. This allows for the application of optimal threshold values for fog detection by considering the characteristics of a specific domain. The algorithm has been evaluated using the Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) vertical profile products, which showed promising results within a local domain with probability of detection (POD) of 0.753 and critical success index (CSI) of 0.477, respectively.     

Opposing Southern Ocean Climate Patterns as Revealed by Trends in Regional Sea Ice Coverage

The 16.8 year sea ice record (November 1978 to August 1995) derived from satellite passive microwave data shows evidence of contrasting climate patterns in the Southern Ocean as indicated by persistent opposing trends in regional sea ice coverage. Southern Ocean regions adjoining the south Atlantic, south Indian and southwest Pacific Oceans show increasing trends in sea ice coverage, particularly during non-winter months, while regions adjoining the southwest Pacific Ocean show decreasing trends in sea ice coverage, particularly during summer months. The data are compiled from three successive passive microwave sensors from which two separate time-series are analyzed. The first includes the data originally released by the National Snow and Ice Data Center (NSIDC) which have not been significantly adjusted to account for differences in the successive sensors, while the second includes data recently released by NSIDC which have been rigorously adjusted (Cavalieri et al., 1997) to account for differences between sensors. Although the significance of many of the increasing trends detected in the original time-series decrease in the reanalyzed time-series, the overall pattern of contrasting trends remains evident. These trends have important implications for the southern hemisphere heat budget and surface albedo as well as for marine ecosystems associated with various sea ice habitats. Other evidence of contrasting climate patterns with respect to southern hemisphere atmospheric circulation is explored. Due to the relatively short sea ice record, it still remains to be seen whether these trends are natural decadel variation or indicative of global climate change. However, the persistent opposition in Southern Ocean regional ice coverage is noteworthy and may well be studied using global circulation models in order to better define potential positive and negative feedbacks for global change scenarios.     

秋季西北太平洋热带气旋累积能量的年际变化及其预报

秋季是西北太平洋热带气旋平均强度最强的季节,热带气旋累积能量（accumulated cyclone energy, ACE）是热带气旋平均强度的表征指标,基于1979—2015年日本气象厅最佳路径热带气旋数据集,以及美国冰雪中心海冰数据和哈得来环流中心海温数据,利用回归分析和多元逐步回归等方法,对秋季西北太平洋ACE指数进行了分析和预报。研究表明：秋季西北太平洋ACE指数具有显著的年际变化特征,与厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）有关,最大和最小值分别出现在1991年的厄尔尼诺年和1999年的拉尼娜年,在厄尔尼诺发展年的秋季ACE一般较强,而在拉尼娜衰减年的秋季热带气旋强度则较弱;ACE指数变化受来自北极海冰变化强迫中纬度异常波列的影响及其受到厄尔尼诺海温模态的调制;由于海冰在波弗特海的异常增多,强迫对流层高层夏季出现类似北半球环球遥相关型异常波列,波列正压下传,使得夏秋季西北太平洋副热带高压东退北移;副热带高压活动的变化和太平洋海温的异常分布影响了局地的环流,热带气旋生成源地弱的垂直风切变区域偏东和涡度显著增大有利于热带气旋在暖海洋上发展强盛。最后进行建模预报,预报效果为0.69。若单独使用海温或海冰作为唯一要素来预报,预报效果将大大降低。