北极海冰对冬季欧亚大陆极端冷事件可预报性的影响

The uncertainty of boundary condition is one important aspect in predictability, which is a primary issue in numerical weather forecasting. In this project, a nonlinear optimal regime will be constructed to explore the effects of boundary condition uncertainty to the Eurasian blocking and extreme cold events in winter. Based on the new version of the Community Atmosphere Model(CAM), the optimal sea ice anomalous pattern at the bottom condition which will have significant impacts on the events zt the given time can be obtained by using the conditional nonlinear optimal method. In addition, the effect of initial uncertainty on the sea ice anomalous pattern will be explored based on the initial perturbed ensemble prediction. Based on the above research, to identify the sea ice sensitive region and to explore the influence of this sea ice sensitive region on blocking and extreme cold events, and finally, to provide a new way for the prediction of Eurasian extreme cold events in winter.

可预报性是数值天气预报的一个基本问题，边界条件不确定性是可预报性研究中的一个重要方面。本项目拟针对冬季欧亚大陆阻塞和极端冷事件，建立考察边界条件敏感性的非线性优化系统。基于CAM最新版本，采用非线性优化的方法，寻找在给定时间范围内对限定区域大气环流、天气系统以及极端冷事件发生和发展影响最大的底边界条件-海冰异常模态，探讨大气环流对冬季不同时间尺度上海冰异常模态的响应。此外，结合初始扰动集合预报的思想，研究在初始条件不确定情况下最敏感海冰异常模态的异同。在此基础上，确定海冰观测敏感区，进一步探究海冰敏感区对阻塞以及极端冷事件形成和发展的影响，从而为冬季欧亚大陆极端天气的预报提供新的思路。

在气候变暖背景下，欧亚大陆冬季气温变化不稳定性增加，低温灾害加重。以往相关研究表明，北极海冰变化对欧亚极端冷事件的可预报性有着重要的影响；但也有一些研究指出，北极系统对中高纬度极端天气的影响具有不确定性。因此，提高对冬季海冰减少机制及其与中高纬度大气环流、极端天气关系的认识具有重要的科学意义。该项目基于大气环流模式CAM，建立了考察北极海冰敏感性的非线性优化系统，采用粒子群优化算法，迭代求解非线性最优化问题。结果表明，导致冬季欧亚大陆大气环流误差发展最快的北极海冰异常分布主要集中在格林兰海、巴伦支海、鄂霍茨克海以及白令海峡等海域。进一步利用数值模式，研究了冬季不同月份的平均大气对北极不同振幅、不同季节海冰扰动的敏感性。结果表明，冬季不同月份西伯利亚高压强度、位置以及北大西洋涛动位相的倾向变化对巴伦支海海冰减少的响应是不同的。在此基础上，基于观测资料的诊断分析，揭示了冬季北极海冰在天气时间尺度上的快速变化机制。指出在冬季季节内时间尺度上，巴伦支海区域存在两种海冰快速减少机制：风驱海冰运动的动力学机制以及向下红外辐射以及感热通量对海冰融化起重要作用的热力学机制，为以往研究过分强调海冰减少的动力学机制或热力学机制之间架起了桥梁。海冰减少机制不同，海冰减少区域的湍流热通量异常的方向也不相同，从而可以判断出在季节内时间尺度上，海冰减少后是否能影响大气。通过该项目的研究，确定了冬季季节内欧亚大陆极端冷事件的北极海冰敏感区，揭示出不同时间尺度上海冰减少对中高纬度大气环流的可能影响，为极端冷事件的可预报性研究和目标观测提供了思路。