海洋所在北極海冰厚度季節(jié)預(yù)測方面取得新進(jìn)展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所李曉峰研究團(tuán)隊(duì)與美國哥倫比亞大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)合作,發(fā)展了一款Markov海冰厚度季節(jié)預(yù)測模型。該模型能夠超前預(yù)測北極海冰厚度場12個(gè)月,顯著高于異常持續(xù)性預(yù)測技巧,填補(bǔ)了北極海冰厚度預(yù)測的空白,對(duì)于北極航道評(píng)估和高空間分辨率模式的開發(fā)都具有重要意義。相關(guān)研究成果在國際學(xué)術(shù)期刊Journal of Climate (Top 期刊)上發(fā)表。
隨著“北極放大”效應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng),北極海冰范圍快速減小,海冰厚度迅速減薄,全球面臨著巨大的生態(tài)氣候挑戰(zhàn),同時(shí)也給北極航道開發(fā)帶來了巨大機(jī)遇。因此,科學(xué)研究和社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩方面對(duì)海冰預(yù)測的需求都在不斷增強(qiáng)。然而,目前國際上北極海冰厚度預(yù)測仍處于空白。
基于以上背景,研究團(tuán)隊(duì)考慮了9個(gè)氣候變量,包括海冰厚度、海冰密集度、上層海洋熱含量、海表溫、海表氣溫、表面輻射通量、表面湍流熱通量、位勢高度場和風(fēng)場,基于多變量經(jīng)驗(yàn)正交分解函數(shù)MEOF,分季節(jié)地構(gòu)建了Markov模型,并通過一系列敏感性實(shí)驗(yàn)測試了不同氣候變量和不同主要模態(tài)數(shù)量對(duì)海冰厚度預(yù)測技巧的貢獻(xiàn);利用交叉驗(yàn)證的方法,對(duì)模型預(yù)測技巧在不同季節(jié)和海域進(jìn)行了評(píng)估。

北極海域劃分
研究結(jié)果顯示,海冰厚度對(duì)于模型預(yù)測技巧貢獻(xiàn)最大,其他氣候變量中,上層海洋熱含量對(duì)模型技巧貢獻(xiàn)最大。另外,海冰厚度可預(yù)測性具有與海冰密集度相反的時(shí)空特征,冷季的可預(yù)測性高于暖季,北極中央海盆的海冰厚度可預(yù)測性高于邊緣海和外海(Wang et al. 2022, 2023)。模型可對(duì)北極中央海盆海冰厚度超前預(yù)測12個(gè)月,評(píng)價(jià)指標(biāo)-異常相關(guān)性系數(shù)在0.7到0.8之間。Markov海冰厚度季節(jié)預(yù)測模型基于MEOF構(gòu)建,可濾除不可預(yù)測的小尺度特征,捕捉海-冰-氣耦合系統(tǒng)的主要協(xié)變信號(hào);該模型由四個(gè)季節(jié)模塊組成,采用不同的預(yù)測因子和主要模態(tài)數(shù)量適應(yīng)不同季節(jié)的海冰驅(qū)動(dòng)物理過程,這些原因共同貢獻(xiàn)了海冰厚度的高預(yù)測技巧。

北極各海域海冰厚度的季節(jié)性預(yù)測技巧(ACC),黑色十字表示ACC顯著高于95%置信水平,藍(lán)色圓圈標(biāo)記在十字上表示模型技巧超過異常持續(xù)性預(yù)測
論文第一作者為中國科學(xué)院海洋研究所王云鶴助理研究員、通訊作者為李曉峰研究員和美國哥倫比亞大學(xué)Xiaojun Yuan教授,合作作者包括畢海波副研究員、任沂斌助理研究員等。研究得到了國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、山東省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、博士后特別資助(站前)的資助。
論文信息:
Yunhe Wang, Xiaojun Yuan*, Haibo Bi, Yibin Ren, Yu Liang, Cuihua Li, and Xiaofeng Li*. Understanding Arctic Sea Ice Thickness Predictability by a Markov Model. Journal of Climate, 2023, 36(15): 4879–4897. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-22-0525.1
Yunhe Wang, Xiaojun Yuan*, Haibo Bi, Mitchell Bushuk, Yu Liang, Cuihua Li, Haijun Huang. Reassessing seasonal sea ice predictability of the Pacific-Arctic sector using a Markov model. The Cryosphere, 2022, 16(3): 1141-1156. https://doi.org/10.5194/tc-16-1141-2022
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