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。     

Nudging资料同化对北极海冰密集度预报的改进

北极夏季海冰的快速减少使得北极航道提前开通成为可能。为了给北极冰区船运活动提供及时可靠有效的海冰预报保障,急需提高海冰预报水平。本文基于麻省理工大学通用环流模式(MITgcm),使用牛顿松弛逼近(Nudging)资料同化方法将德国不莱梅大学的第二代先进微波辐射成像仪(AMSR2)海冰密集度资料同化到模式中,建立了北极海冰数值预报系统。设计试验对比3种不同Nudging系数计算方案的改进效果,结果表明选择合适参数后,不同方案均能显著改进海冰密集度初始场。通过设计有无Nudging同化的两组预报试验,结合卫星遥感海冰密集度及中国第五次北极科学考察期间"雪龙"船的走航海冰密集度观测数据,定量分析了Nudging同化方案对北极海冰密集度的24~120 h预报结果的改进效果。结果表明,Nudging同化对120 h内全北极海冰密集度的空间分布和移动单点目标的海冰密集度预报结果均有显著改善;但在海冰变化很小的情况下,Nudging同化试验的24~120 h预报结果均劣于惯性预报结果,说明基于Nudging同化的数值预报系统还需进一步提高预报技巧。     

气候模式FIO-ESM对2015/16年厄尔尼诺的预测

Recently atmospheric and oceanic observations indicate the tropical Pacific is at the El Ni?o condition. However,it's not clear whether this El Ni?o event of this year is comparable to the very strong one of 1997/98 which brought huge influence on the whole world. In this study, based on the Ensemble Adjusted Kalman Filter(EAKF)assimilation scheme and First Institute of Oceanography-Earth System Model(FIO-ESM), the assimilation system is setup, which can provide reasonable initial conditions for prediction. And the hindcast results suggest the skill of El Ni?o-Southern Oscillation(ENSO) prediction is comparable to other dynamical coupled models. Then the prediction for 2015/16 El Ni?o by using FIO-ESM is started from 1 November 2015. The ensemble results indicate that the 2015/16 El Ni?o will continue to be strong. By the end of 2015, the strongest strength is very like more than 2.0°C and the ensemble mean strength is 2.34°C, which indicates 2015/16 El Ni?o event will be very strong but slightly less than that of 1997/98 El Ni?o event(2.40°C) calculated relative a climatology based on the years1992–2014. The prediction results also suggest 2015/16 El Ni?o event will be a transition to ENSO-neutral level in the early spring(FMA) 2016, and then may transfer to La Ni?a in summer 2016.     

地球系统模式FIO-ESM v2.0对北太平洋年代际气候变化的模拟评估

数值模拟方法在研究长时间的气候变化上扮演着重要角色。一直以来,数值模式模拟年代际气候变化如太平洋年代际震荡（PDO）的位相转换存在巨大挑战。本文利用自然资源部第一海洋研究所研发的地球系统模式（First Institute of Oceanography-Earth System Model Version 2,FIO-ESM v2.0）145年（1870–2014年）历史气候模拟试验结果,结合再分析资料和另外两个地球系统模式结果,分析评估了该模式对太平洋年代际振荡的模拟能力。研究发现,FIO-ESM v2.0能够再现历史时期PDO的空间模态分布特征,其PDO指数具有10～30年的周期变化特征,同时于1960年以后能刻画出与再分析数据结果相近的PDO位相转变特征。研究表明,FIO-ESM v2.0能够较为准确地模拟出PDO的位相转变特征。另外,本文还评估了该模式对大气环流模态的模拟能力及其与PDO之间的关系,以及该模式模拟PDO的可能机制。该模式的PDO与大气环流的阿留申低压模态相关。进一步的分析表明,平流作用和热通量是关键年代际海域海温异常振幅的主要因素,而罗斯贝波西传时间则可能是影响PDO位相转变的关键因素。     

CICE5.0与BCC_CSM2.0模式的耦合及对北极海冰的模拟评估

本文将美国Los Alamos国家实验室发展的最新海冰模式CICE5.0引入国家气候中心气候系统模式BCC_CSM2.0,替代原有的海冰模式SIS,形成一个新的耦合模式。在此基础上,评估新耦合模式对1985-2009年北极海冰的模拟性能,检验引入CICE5.0后对耦合模式中北极海冰、海洋和大气模拟结果的改进。结果表明,引入CICE5.0后,模式能较好地模拟出北极海冰的空间分布、季节以及年际变化特征。相比于旧版本耦合模式,新耦合模式模拟的北极多年冰增多、一年冰减少,同时,海冰增厚、海冰流速减慢,模拟效果得到显著改进,对波弗特涡流模拟的改善尤为明显。进一步分析发现,相比于SIS,CICE5.0对北极海冰特别是海冰厚度模拟性能的提升,在耦合进入BCC_CSM2.0后,会触发冰-温的正反馈机制,改进了模式对海平面气压场、表层气温和海表温度的模拟,由此进一步提高了模式对北极海冰的模拟能力。     

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%。     

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。     

北极夏季海冰反照率的观测和数值模拟试验

在中国第3次北极科学考察浮冰站开展了积雪/海冰反照率观测.本文对观测结果进行了分析,并结合一维高分辨雪/冰模式(HIGHTSI)对3个常用的反照率参数化方案在天气尺度的表现进行了评估.观测期间测站反照率变化范围0.75～0.85,其天气尺度变化同天气和表面冰、雪状况紧密相关,降雪和吹雪过程可改变表面积雪厚度及水平分布,...     

CMIP5气候模式模拟的北极海冰特征及其季节变化

This paper is focused on the seasonality change of Arctic sea ice extent(SIE) from 1979 to 2100 using newly available simulations from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5(CMIP5).A new approach to compare the simulation metric of Arctic SIE between observation and 31 CMIP5 models was established.The approach is based on four factors including the climatological average,linear trend of SIE,span of melting season and annual range of SIE.It is more objective and can be popularized to other comparison of models.Six good models(GFDL-CM3,CESM1-BGC,MPI-ESM-LR,ACCESS-1.0,Had GEM2-CC,and Had GEM2-AO in turn) are found which meet the criterion closely based on above approach.Based on ensemble mean of the six models,we found that the Arctic sea ice will continue declining in each season and firstly drop below 1 million km~2(defined as the ice-free state) in September 2065 under RCP4.5 scenario and in September 2053 under RCP8.5 scenario.We also study the seasonal cycle of the Arctic SIE and find out the duration of Arctic summer(melting season) will increase by about 100 days under RCP4.5 scenario and about 200 days under RCP8.5 scenario relative to current circumstance by the end of the 21 st century.Asymmetry of the Arctic SIE seasonal cycle with later freezing in fall and early melting in spring,would be more apparent in the future when the Arctic climate approaches to "tipping point",or when the ice-free Arctic Ocean appears.Annual range of SIE(seasonal melting ice extent) will increase almost linearly in the near future 30–40 years before the Arctic appears ice-free ocean,indicating the more ice melting in summer,the more ice freezing in winter,which may cause more extreme weather events in both winter and summer in the future years.     

北极海冰减少的气候效应研究

本文采用了OSU两层大气环流模式对特定的北极海冰进行数值模拟,研究北极海冰减少的气候效应.试验中海温一律取为气候平均值,北极海冰作为外强迫源影响大气,大气响应完全是环流内部调整的结果.本文对北极海冰减少后的大气环流特征进行了分析,特别是与中国的气温和降水之间的关系.     

Arctic sea ice concentration and thickness data assimilation in the FIO-ESM climate forecast system

To improve the Arctic sea ice forecast skill of the First Institute of Oceanography-Earth System Model (FIO-ESM) climate forecast system, satellite-derived sea ice concentration and sea ice thickness from the Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS) are assimilated into this system, using the method of localized error subspace transform ensemble Kalman ?lter (LESTKF). Five-year (2014–2018) Arctic sea ice assimilation experiments and a 2-month near-real-time forecast in August 2018 were conducted to study the roles of ice data assimilation. Assimilation experiment results show that ice concentration assimilation can help to get better modeled ice concentration and ice extent. All the biases of ice concentration, ice cover, ice volume, and ice thickness can be reduced dramatically through ice concentration and thickness assimilation. The near-real-time forecast results indicate that ice data assimilation can improve the forecast skill significantly in the FIO-ESM climate forecast system. The forecasted Arctic integrated ice edge error is reduced by around 1/3 by sea ice data assimilation. Compared with the six near-real-time Arctic sea ice forecast results from the subseasonal-to-seasonal (S2S) Prediction Project, FIO-ESM climate forecast system with LESTKF ice data assimilation has relatively high Arctic sea ice forecast skill in 2018 summer sea ice forecast. Since sea ice thickness in the PIOMAS is updated in time, it is a good choice for data assimilation to improve sea ice prediction skills in the near-real-time Arctic sea ice seasonal prediction.     

基于CryoSat-2卫星测高数据的北极海冰体积估算方法

近30年来,北极海冰正发生着剧烈的变化。海冰体积是量化海冰变化的重要指标之一。本文以2015年CryoSat-2卫星测高数据和OSI SAF海冰类型产品为基础。提取了浮冰出水高度、积雪深度、海冰密集度、海冰类型等属性信息,通过数据内插、投影变换、栅格转换、空间重采样等工作将海冰属性信息统一为25 km×25 km分辨率的栅格数据集。根据流体静力学平衡原理,逐个估算栅格像元对应的海冰厚度值,将其与对应的海冰面积相乘,估算了北极海冰密集度大于75%海域的海冰体积,并分析了海冰厚度和体积的月变化和季节变化特征。用NASA IceBridge海冰厚度产品对反演的海冰厚度进行验证。结果表明二者相关系数为0.72,有较高的一致性。北极海冰平均厚度春季最大,夏季最小,分别约为2.99 m和1.77 m,最厚的海冰集中在格陵兰沿岸北部和埃尔斯米尔半岛以北海域。多年冰平均厚度大于一年冰。冬季海冰体积最大,约为23.30×103 km3,经过夏季的融化,减少了近70%。一年冰体积季节波动较大,而多年冰体积相对稳定,季节变化不明显。     

Arctic sea ice distribution in summer based on aerial photos

1Introduction TheArcticOceanisoneoftheimportantcold sourcesontheearth,whichaffectsglobalclimateand oceancirculationseriously.Itsinteractionwithglobal climatesystemisrepresentedbyseaice,whichisthe mainfeatureonthesurfaceoftheArcticOcean(Aa- gaard,etal.,1989).Firstly,seaiceplaysapivotalrole intheheatandmassbalanceonthesurfaceoftheArc- ticOcean.Seaicenotonlyobstructstheheatexchange betweenatmosphereandocean,butalsoreflectsthe mostofthelocalsolarradiationbacktotheatmo- spherebecauseofitshighalb…     

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。     

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。     

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。