1. Аномалия объема арктического морского льда
2. Цель
3. Версии
4. Версия 2.0
5. Модель и процедура ассимиляции
6. Проверка модели и неопределенность
7. Перспектива: потеря льда и энергии
8. Данные
9. Как процитировать временной ряд PIOMAS Ice

Рис.1 Аномалия объема арктического морского льда от PIOMAS обновляется один раз в месяц. Ежедневные аномалии объема морского льда для каждого дня вычисляются относительно среднего значения за этот день года с 1979 по 2018 годы. Отметки на оси времени относятся к 1-му дню года. Тенденция за период с 1979 года по настоящее время показана синим цветом. Затененные области показывают одно и два стандартных отклонения от тренда. Столбики ошибок указывают на неопределенность ежемесячной аномалии, нанесенной один раз в год.

Рис. 2 Общий объем арктического морского льда из PIOMAS, показывающий объем среднегодового цикла, а также в 2011-2019 гг. Заштрихованные области указывают одно и два стандартных отклонения от среднего.

Рис.3 Ежемесячный объем морского льда от PIOMAS за апрель и сентябрь.

Рис. 4. Средняя толщина арктического морского льда над покрытыми льдом регионами из PIOMAS за несколько лет. Средняя толщина рассчитывается для домена PIOMAS только с учетом мест, где лед толще, чем 0,15 м.

Рис. 5. Среднемесячная толщина морского льда в сентябре 2016 г. от PIOMAS. Нажмите для анимации с 1979 по 2017 год

Рис. 6. Аномалия толщины льда PIOMAS за апрель 2019 г. относительно 2011-2018 гг.

Рис. 7. Аномалии морского льда PIOMAS и аномалии движения льда за февраль 2019 г.

Рис. 8 Сравнение суточных аномалий объема морского льда относительно 1979-2018 гг.

Рис. 9. Аномалия толщины льда за март 2019 г. от CryoSAT AWI (версия 2.1). Данные предоставлены С. Хендриксом и Р. Рикером в AWI.

Рис. 10. Объем арктического морского льда за апрель 2011-2019 гг. От CryoSAT AWI (версия 2.1) и PIOMAS. CryoSat Данные предоставлены С. Хендриксом и Р. Рикером в AWI.

Аномалия объема арктического морского льда

Объем морского льда рассчитывается с использованием Панарктической системы моделирования и освоения ледяного океана ( PIOMAS , Чжан и Ротрок, 2003), разработанные в APL / PSC. Аномалии для каждого дня рассчитываются относительно среднего значения за период 1979–2016 годов для этого дня года, чтобы исключить годовой цикл. Средний годовой цикл объема морского льда за этот период колеблется от 28 000 км3 в апреле до 11 500 км3 в сентябре. Синяя линия представляет тенденцию, рассчитанную с 1 января 1979 года до самой последней даты, указанной на рисунке. Заштрихованные области представляют одно и два стандартных отклонения остатков аномалии от тренда на рис. 1 и стандартные отклонения относительно дневного среднего значения 1979-2017 гг. На рис. 2.

2018 год завершился с ежегодным усредненным объемом морского льда, который был 5-м самым низким за всю историю наблюдений с 13 860 км 3, с приростом в 1000 км 3 по сравнению с рекордным 2017 годом. Хотя 2018 год начался относительно низким, относительно небольшое таяние летом и быстрое Осенний рост (рис. 8) привел объем льда в той же области, что и в последние низкие годы (2011,2012,2016, 2017).

Средний объем арктического морского льда в апреле 2019 года составил 22 400 км3. Это третье по величине значение за рекордную отметку в 1800 км3 выше апрельского рекорда, установленного в 2017 году, с ~ 20600 км3 и примерно на 1000 км3 выше показателя прошлого года. Ежемесячный объем льда был на 37% ниже максимального в 1979 году и на 27% ниже среднего значения за 1979-2018 годы. Апрель 2019 года объем льда падает выше линии долгосрочного тренда с 0,38 сигма.

Дневные аномалии объема в апреле оставались стабильными (рис. 8) после быстрого падения в марте. Аномалии толщины льда за апрель относительно 2011-2018 гг. (Рис. 6) продолжаются с положительными аномалиями в Восточной Арктике, в то время как в Западной Арктике преобладают отрицательные аномалии. Морской лед в Чукотах к северу от Берингова пролива низок из-за сильных потерь адвекции льда, поскольку лед был вытеснен на север из-за аномальных ветров в феврале (Рис. 7), вероятно, способствующих тому, что протяженность морского ледяного покрова в апреле была на уровне запись зимние минимумы в 2019 году. В соответствии с этим, аномалии толщины в Беринговом проливе от CryoSat (рис. 9) ниже нормы, в то время как они выше недавних нормальных значений к северу в южной части Чукотского полуострова. В то время как аномалии толщины CryoSat и PIOMAS показывают положительные аномалии в Восточной Арктике, простирающейся от севера Свальбарда до моря Лаптевых, существуют существенные расхождения между аномалиями толщины PIOMAS и CryoSat вдоль северного побережья Канадского архипелага и к северу от Гренландии. Пока CryoSat переходит в летний перерыв, мы будем пытаться выяснить причину этих различий. Доступность многолетних панарктических данных о толщине со спутника теперь дает возможность систематически оценивать такие различия. Временные ряды PIOMAS и CryoSat за апрель показывают, что объем морского льда остается стабильным с исключительно низких значений, впервые наблюдавшихся в 2011 и 2012 годах (Рисунок 10).

Обновления будут создаваться с интервалом примерно в один месяц.

Цель

Объем морского льда является важным индикатором климата. Это зависит как от толщины льда, так и от его протяженности и, следовательно, более тесно связано с климатическим воздействием, чем только от его протяженности. Однако объем арктического морского льда в настоящее время не может наблюдаться непрерывно. Наблюдения от спутники , Подводные лодки военно-морского флота , швартовы и полевые измерения все ограничены в пространстве и времени. Ассимиляция наблюдений в численные модели в настоящее время обеспечивает один способ оценки изменений объема морского льда на постоянной основе в течение нескольких десятилетий. Сравнение модельных оценок толщины льда с наблюдениями помогает проверить наше понимание процессов, представленных в модели, которые важны для образования и таяния морского льда.

Версии

Версия 2.1

Мы определили программную ошибку в процедуре, которая интерполирует данные о концентрации льда до ассимиляции. Ошибка затронула только данные за 2010-2013 гг. Эти данные были переработаны и теперь доступны как версия 2.1. Толщина льда, как правило, больше в районе моря Бофорта и Чукотского моря с наибольшей разницей в толщине в течение мая. Разница в объеме льда увеличивается до 11% в конце весны.

Рис. 5. показывает разницу в объеме между версией 2.0 и версией 2.1 (нажмите, чтобы увеличить)

Версия 2.0

Этот временной ряд объема льда создается с помощью обновленной версии PIOMAS (июнь-15,2011). Эта обновленная версия улучшена по сравнению с предыдущими версиями благодаря ассимиляции температуры поверхности моря (SST) для свободных ото льда участков и использованию другой параметризации для прочности льда. Сравнения оценок PIOMAS с наблюдениями толщины льда показывают уменьшение ошибок по сравнению с предыдущей версией. Долгосрочная тенденция снижается до -2,8 103 км3 / десятилетие с -3,6 км3 103 / десятилетие в последней версии. Наши сравнения с данными и альтернативными прогонами моделей показывают, что эта новая тенденция является консервативной оценкой фактической тенденции. Новое с этой версией мы предоставляем статистику неопределенности. Более подробную информацию можно найти в Schweiger et al. 2011. Улучшение модели - это постоянная исследовательская деятельность в PSC, и модернизация модели может происходить с нерегулярными интервалами. Когда произойдет обновление модели, весь временной ряд будет обработан и опубликован.

Модель и процедура ассимиляции

PIOMAS - это численная модель с компонентами для морского льда и океана и способностью ассимилировать некоторые виды наблюдений. Для моделирования объема льда, показанной здесь, информация о концентрации морского льда из NSIDC продукт почти в реальном времени ассимилируются в модель для улучшения оценок толщины льда, а данные SST из реанализа NCEP / NCAR ассимилируются в свободных ото льда районах. Данные SST реанализа NCEP / NCAR основаны на глобальном суточном анализе Reynolds SST с высоким разрешением с использованием спутниковых наблюдений и наблюдений in situ ( Reynolds and Marsico , 1993; Reynolds et al ., 2007). Атмосферная информация для управления моделью, в частности ветер, температура приземного воздуха и облачный покров для расчета солнечного и длинноволнового излучения, указывается из NCEP / NCAR реанализ , Модель панарктического океана основана на модели глобального океана на ее открытых границах, расположенных под углом 45 градусов северной широты.

Проверка модели и неопределенность

PIOMAS была тщательно проверена путем сравнения с наблюдения от подводных лодок ВМС США, океанографических причалов и спутников. Кроме того, были проведены прогоны модели, в которых параметры модели и процедуры ассимиляции были изменены. Из этих валидационных исследований мы получаем консервативные оценки неопределенности в тренде ± 1,0 103 км3 / десятилетие. Неопределенность среднемесячной аномалии объема льда оценивается в ± 0,75 103 км3. Неопределенности общего объема больше, чем для аномалии, потому что смещения модели удаляются при расчете аномалий. Неопределенность для общего объема льда в октябре оценивается в ± 1,35 103 км3. Сравнение зимних общих объемов с другими оценками объема должно учитывать тот факт, что область PIOMAS в настоящее время не распространяется на юг достаточно далеко, чтобы охватить все области, которые могут иметь ледяной покров в зимнее время. Районы Охотского моря и залива Святого Лаврентия частично исключены из домена. Подробности о проверке модели можно найти в Schweiger et al. 2011 а также (Вот) , Дополнительную информацию о PIOMAS можно найти (Вот)

Была составлена ​​и доступна обширная библиотека данных о толщине морского льда для проверки модели ( Вот )

Перспектива: потеря льда и энергии

Требуется энергия, чтобы растопить морской лед. Сколько энергии? Энергия, необходимая для таяния 16 400 км3 льда, который теряется каждый год (в среднем за 1979–2010 годы) с апреля по сентябрь в рамках естественного годового цикла, составляет около 5 х 1021 джоулей. Для сравнения, потребление энергии в США в 2009 году (www.eia.gov/totalenergy) составило около 1 x 1020 Дж. Так что для таяния такого количества льда в год требуется примерно 50-кратное ежегодное потребление энергии в США. Эта энергия исходит от изменения в распределении солнечной радиации, когда Земля вращается вокруг Солнца.

Чтобы растопить дополнительные 280 км3 морского льда, объем, который мы теряем ежегодно на основе расчетов PIOMAS, требуется примерно 8,6 x 1019 Дж или 86% потребления энергии в США.

Однако при распространении по площади, покрытой арктическим морским льдом, дополнительная энергия, необходимая для таяния такого количества морского льда, на самом деле довольно мала. Это соответствует примерно 0,4 Вт / м 2. Это все равно что оставлять очень маленькую тусклую лампочку-фонарик, постоянно горящую на каждом квадратном метре льда. Отслеживание такой небольшой разницы в энергии очень сложно, и подчеркивает, почему нам нужно смотреть на более длинные временные ряды и учитывать неопределенности в наших измерениях и расчетах.

Данные

Доступны переработанные данные об объеме льда PIOMAS (версия 2.1) (Вот) ,

Как процитировать временной ряд PIOMAS Ice

Объемные ряды и неопределенности:

Швайгер А., Р. Линдсей, Дж. Чжан, М. Стил, Х. Стерн, Неопределенность в моделируемом объеме арктического морского льда, J. Geophys. Res., Doi: 10.1029 / 2011JC007084 2011

Детали модели:

Чжан, JL и Д.А. Ротрок, « Моделирование глобального морского льда с моделью распределения толщины и энтальпии в обобщенных криволинейных координатах «Пн. Weather Rev., 131, 845-861, 2003

Полярный научный центр полностью финансируется за счет грантов и контрактов от федеральных и государственных учреждений и частных фондов. Если вы хотите поддержать нашу исследовательскую, образовательную и информационно-пропагандистскую деятельность с помощью личного подарка, свяжитесь с нами или вы можете сделать пожертвование онлайн ,