南极冰更好地了解海洋可以提高海冰变化的可预测性

南极海冰以多种方式深刻影响全球气候。它调节海洋表面与大气之间的热量和气体交换，并推动南极底层水的形成，这些水流经全球海洋。

自 20 世纪 80 年代开始连续卫星记录以来，南极海冰的演变显示出强烈的区域和季节变化模式，这与北极海冰的均匀和快速消失形成鲜明对比。事实上，自 2012 年以来，南极海冰的半球净覆盖率经历了快速波动，先是创下历史新高(2013-2015 年)，然后创下历史新低(2016-2022 年)。

虽然海冰覆盖面积已经扩大到南极海洋的大部分地区，年际变化很大，但一些地区，如罗斯海东部到南极半岛，海冰损失严重。不同区域贡献的总和是过去几十年海冰覆盖率总体略有增加的趋势。

据报道，与平流层臭氧消耗相关的大气环流变化、海洋变暖和冰架融化等几个因素解释了南极海域海冰的年代际变化。正如之前的研究表明的那样，影响年代际冰变率的缓慢和长期过程也会导致海冰增加。

然而，目前的模型估计仍然存在很大的不确定性，准确预测南极海域海冰的年代际变化对气候建模界来说仍然具有挑战性。

由于与日本海洋地球科学技术机构 (JAMSTEC) 的海洋和气候研究员 Yushi Morioka 合作，CMCC 海洋建模和数据同化 (ODA) 部门的研究人员 Dorotea Iovino、Andrea Cipollone 和 Simona Masina 展示了使用耦合的大气-海洋-海冰循环模型可以预测南极西部海域海冰的变化在年代际时间尺度上具有重要技能，其中海洋和冰的特性都使用基于观测的数据集进行了初始化。这种方法可以巧妙地预测每年长达 6 年的海冰变化。

“使用十年期再预报实验的集合，我们发现海冰变化的预测技能关键取决于实际的初始表示，不仅是海冰，还有地下温度和盐度场，”Dorotea Iovino 解释说。

“关于海洋的数据，尤其是关于其地下温度和盐度的数据，已被证明具有很大的附加值。如果耦合预测系统能够依赖于对海洋和海冰状况的描述，那么年代际海洋的预测技能冰的可变性得到显着改善，特别是在南极西部地区。”

Communications Earth & Environment上发表的论文中的一张图比较了一组具有不同初始条件的数值实验的预测技能分数：第一个实验是控制(a，CTL)实验，其中海面温度初始化为观察场;第二个实验是海冰恢复(b，SIR)实验，其中表面温度和海冰浓度通过观测初始化;在第三个模拟(c，3DVAR)中，通过三维变分数据同化方法包括了地下海洋温度和盐度的初始状态。

在最新和最新的方法 (3DVAR) 中，气候模型能够更好地捕捉 2000 年代后期后海冰的增加，并提供南极西部(阿蒙森-别林斯高原海域)海冰浓度的最高预测技能。这一重大改进源于对地下海洋环流的更好描述，特别是南极绕极流及其在年代际时间尺度上的变化。

正如预期的那样，在观测资料匮乏的地区，如威德尔海北部，地下海洋初始化对海冰预测技能的有益影响会降低，导致模型实验中海洋属性的初始状态不准确。因此，在这些地区，海冰浓度的初始化对于熟练预测海冰年代际变化仍然是最有效的。

南极海冰的年代际预测可以通过考虑卫星观测(主要是南半球冬季)的海冰厚度估计初始值进一步改进。中国移动正在沿着这条路线展开进一步的研究。