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热带太平洋海温异常对北极海冰的可能影响

2017-07-07罗蕊祁莉张文君何金海

海洋学报 2017年7期
关键词:北极海海温海冰

罗蕊,祁莉*,张文君,何金海

(1.南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044)



热带太平洋海温异常对北极海冰的可能影响

罗蕊1,祁莉1*,张文君1,何金海1

(1.南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏 南京 210044)

本文利用1950-2015年间Hadley环流中心海冰和海温资料及NCEP/NCAR再分析资料,研究了热带太平洋海温异常对北极海冰的可能影响,并从大气环流和净表面热通量两个角度探讨了可能的物理机制。结果表明,在ENSO事件发展年的夏、秋季节,EP型与CP型El Nio事件与北极海冰异常的联系无明显信号。而La Nia事件期间北极海冰出现显著异常,并且EP型与CP型La Nia之间存在明显差异。EP型La Nia发生时,北极地区巴伦支海、喀拉海关键区海冰异常减少,CP型La Nia事件则对应着东西伯利亚海、楚科奇海地区海冰异常增加。在EP型La Nia发展年的夏、秋季节,热带太平洋海温异常通过遥相关波列,使得巴伦支海、喀拉海海平面气压为负异常并与中纬度气压正异常共同构成类似AO正位相的结构,形成的风场异常有利于北大西洋暖水的输入,同时造成暖平流,偏高的水汽含量进一步加强了净表面热通量收入,使得巴伦支海、喀拉海海冰异常减少。而在CP型La Nia发展年的夏季,东西伯利亚海、楚科奇海关键区受其东侧气旋式环流的影响,以异常北风分量占主导,将海冰从极点附近由北向南输送到关键区,海冰异常增加,而净表面热通量的作用较小。

北极海冰;EP/CP La Nia;大气环流;净表面热通量

1 引言

北极海冰作为气候系统五大圈层之一冰雪圈的重要组成部分,是一个强大的冷源,它通过隔绝海洋和大气的直接热量输送,改变了地表辐射平衡和热量平衡,进而影响大气环流和全球气候的变化。IPCC第五次评估报告(AR5)[1]指出,在全球变暖的背景下20世纪后期北极海冰出现了年代际尺度的急剧消融,这个现象引起了全球广泛的关注,因为北极海冰的消融使得北冰洋相对海冰颜色较深的开阔水域面积大大增加,改变了海洋表层的能量收支,这对北极甚至全球气候起着非常重要的调制作用[2]。裸露的洋面增加了夏季对太阳辐射的吸收,同时减缓了秋冬季节北极海冰的结冰速度,因此,北极海冰的这种温度—反照率的正反馈机制将全球变暖效应放大,称为“北极放大效应”(Arctic amplification)[3]。正是由于北极海冰对气候变化的高度敏感性,它成为了气候变化重要的指示器和记忆器[4]。ENSO作为全球气候系统中海气相互作用年际变化的最强信号,它引起的赤道太平洋海温异常,不仅在纬向上对Walker环流产生影响,直接造成热带太平洋、印度洋地区的天气、气候异常,同时还在经向上通过三圈环流和遥相关等方式,间接影响中高纬地区[5-9]。

那么,北极海冰和ENSO作为全球气候系统中至关重要的两个外强迫源,它们之间是否存在一定的相互联系呢?已有的研究主要分为两个部分。一部分以北极海冰为立足点,分析这一强大的冷性外强迫源对热带海洋的影响。从海冰和ENSO的周期相关来看,北极海冰面积变化具有准两年和准四年的变化周期,这与ENSO事件的周期有较好的一致性[10],当Nio3区海表面温度(SST)滞后喀拉海、拉普捷夫海和东西伯利亚海海冰面积指数16个月时,两者达到最大负相关[11]。北极海冰的变化存在明显的区域性和季节性[12],冬春季节喀拉海、巴伦支海海冰面积均与春季白令海海冰面积呈反向变化关系,与巴芬湾戴维斯海峡海冰面积也存在相反的变化趋势[13-15]。不同区域不同季节的海冰变化对热带海洋的影响存在很大的差异,冬季挪威海区域海冰对厄尔尼诺的产生具有强迫作用,而夏季巴芬湾区域海冰的变化则是对厄尔尼诺响应的结果[16]。格陵兰海、挪威海和巴伦支海冬季海冰面积偏大能够使赤道海温持续偏高,拉普帖夫海、东西伯利亚海和鄂霍次克海夏秋季海冰面积偏大能够使翌年夏秋季赤道海温偏低,这种持续影响可能与极涡和东亚冷空气有关[17],海冰可以通过冷空气活动和低涡西移,引起副热带高压位置和强度的变化,影响了热带太平洋地区的信风强弱,从而与热带太平洋海温的异常联系在一起[13-15,18-19];也会通过影响中亚气压来改变赤道环流,影响印度洋和太平洋赤道海温[19-20];还有研究把海冰与遥相关(比如AO、NAO)波列联系起来,通过影响中纬度地区的风暴轴事件或者西风异常来影响海温[21-27]。另一部分的研究工作从ENSO出发,把热带太平洋海温异常看做外强迫源,研究它对北极海冰的影响[28-31]。ENSO事件海温异常会激发大气的PNA(Pacific North American pattern)遥相关,使得中纬度的西风偏强,阿留申低压和北美高压都加强,造成太平洋风暴轴偏南偏东[17],或者与NAO联系在一起[30],正位相的ENSO事件会改变局地Ferrel环流,调控平均经向热通量,造成楚科奇和波弗特海的海冰减少[31]。有研究表明,中部型El Nio(La Nia)对北极海冰产生的影响,主要以AO作为联系热带和北极的纽带[32],或者通过“大气桥”来影响极地涡旋,进而改变海冰状况[33]。印太暖池区域海温异常与北极海冰变化的联系,则强调印太暖池区域海温异常对北极海冰快速减少的作用,同样也是通过AO作为中间桥梁,来解释热带海洋对北极海冰产生影响的机制[34]。

从国内外的研究进展可知,现有的研究工作大多侧重分析北极海冰对热带太平洋的影响,且较为成熟;但是对热带太平洋影响北极海冰的研究工作较少。此外,近20年来一种新的ENSO事件频繁发生,它的异常海温中心位于赤道中太平洋[9],本文中称之为CP型El Nio/La Nia,传统型ENSO(异常海温中心位于热带东太平洋)称之为EP型El Nio/La Nia。大量的研究指出CP型ENSO与EP型ENSO对热带、中高纬地区的大气环流和气候异常的影响存在显著的差异[35-39]。那么,它们对北极海冰的影响是否也不同?其中的物理机制是什么?本文以热带太平洋海温异常的不同模态入手,分析不同海温模态对北极海冰的可能影响,以及其中的可能物理机制,为更好理解北极海冰锐减及其气候效应奠定一定的基础。

2 资料与方法

本文所用到的资料主要有Hadley环流中心月平均的海冰密集度和海温资料HadISST(Hadley Centre Sea Ice and Sea Surface Temperature Data Set),空间分辨率1.0°×1.0°,海冰密集度单位为%,表示单位网格内海冰覆盖的百分比[40],需要进行说明的是,虽然该海冰数据在1979年之前的可靠性受到争议,但本文发现仅使用1979年后的资料进行分析,不影响本文的定性结论。为了去除全球变暖的信号以及北极放大效应,本文中所有与海冰相关的分析,均进行了去趋势处理。大气环流资料来自NCEP/NCAR(National Centers for Environmental Prediction /National Center for Atmospheric Research)月平均再分析资料[41],水平分辨率2.5°×2.5°。包括海平面气压、位势高度、风场、相对湿度、2 m气温、向上向下的短波和长波辐射、潜热通量和感热通量。本文主要采用回归、合成分析的方法,并用t检验对合成的结果进行显著性检验。本文的研究时段为1950年1月至2015年12月。

北极海冰具有明显季节变化的特点,每年夏季,随着太阳直射点的向北移动,北极地区进入极昼,接收到的太阳辐射全年最多,海冰进入融冰期,直到9月海冰密集度达到极小值,秋季随着气温的降低,北极地区慢慢进入结冰期,直到翌年的3月,海冰密集度又恢复到极大值,因此每年3-9月,海冰处于逐渐减少的过程,夏季减少得尤其快;9月到翌年3月海冰逐渐增加,秋季增加最快,所以夏、秋季节是海冰年际变率最大的季节[42],同时也是年际变化尺度上ENSO事件的发展期。如果海冰在其年际变率最大的季节,同时有ENSO事件开始发展,它是否会对海冰的变化产生影响?因此,为了分析ENSO对海冰的可能影响,本文重点关注ENSO事件发展年夏季和秋季北极海冰的变化,北极地区地理分布如图1所示。

图1 北极地区地理分布示意图Fig.1 Sketch map of Arctic geographic distribution

关于ENSO事件的分类,不同的研究选用不同的指数得到不同的分类结果[9,35-36]。大部分工作较多地关注EP和CP型El Nio的有效区分以及它们不同的气候效应。王磊等[37]和Zhang[39]发现La Nia事件也存在截然不同的EP型和CP型,它们不同的海气耦合特征在大西洋地区引起的NAO响应几乎相反,这可能意味着EP型和CP型La Nia事件将对北极海冰的不同影响。因此,本文参考何珊珊等[38]和王磊等[37]的分类方法,依据海温异常的空间分布型对ENSO事件进行分类得到如表1所示的分类结果。

图2给出了根据表1中4类ENSO事件分类合成得到的发展年夏、秋季节海温异常的空间分布。EP型El Nio发展年夏季(图2a),海温正距平已经出现,主要位于赤道东太平洋90°W附近,最大值超过1.2℃,且海温异常自东向西逐渐扩展减弱;到了秋季(图2b),海温异常大值中心强度继续加强,范围显著西伸,纬向跨度增大,但其主体仍然位于赤道东太平洋。而CP型El Nio在发展年的夏季(图2c)海温异常主体位于赤道中太平洋160°W附近,且赤道东、西太平洋海温距平在零值附近,秋季(图2d)海温正异常进一步加强,达到0.8℃以上,但大值中心位置几乎没有变化。两类La Nia的情况与El Nio类似,EP型La Nia发展年夏季(图2e),海温最大负距平为-0.8℃,主体位于赤道东太平洋90°W附近,向西逐渐减弱,秋季(图2f)海温负异常加强且纬向范围明显扩大,大值中心向西延伸到110°W附近。CP型La Nia发展年夏季(图2g),海温异常强度虽然与EP型一致,但在空间分布上主体位于赤道中太平洋150°W偏西,秋季时(图2h)其强度迅速加强达到-1.2℃以上,位置几乎没有变化。可见,不管是El Nio还是La Nia,EP型事件的海温异常主要分布在赤道东太平洋地区,而CP型事件异常海温偏西,表明了本文采取的ENSO事件的分类方式是合理有效的。并且,EP型和CP型海温异常中心的纬向差异在发展年的夏季和秋季均十分明显,这将对局地以及热带外的大气环流造成不同的影响。

表1 1950-2015年间4类不同ENSO事件的分类

图2 4类ENSO事件发展年夏季(a, c, e, g)和秋季(b, d, f, h)赤道太平洋地区海表面温度异常(SSTA, 单位:℃)的空间分布Fig.2 Spatial distribution of summer and autumn mean SST anomalies (SSTA,unit:℃) over the tropical Pacific during the development phase of four types of ENSO eventsa、b为EP型El Nio,c、d为CP型El Nio,e、f为EP型La Nia,g、h为CP型La Nia;打点区域表示通过90%显著性检验;两类La Nia合成图中红色框为图7和图8中海温回归位势高度场时的关键区范围EP El Nio(a, b),CP El Nio(c, d),EP La Nia(e, f),CP La Nia(g, h); doting indicates anomalies exceeding 90% confidence level; red boxes in two types of La Nia events indicate the key regions of SSTA regressing to geopotential height in Fig.7 and Fig.8

3 4类ENSO事件与北极海冰的联系

4类ENSO事件与北极海冰是否存在联系?它们截然不同的海温异常分布型能否引起差异显著的北极海冰响应?

图3给出了北极区域(60°~90°N,0°~360°)平均的海冰标准化指数与同期4类ENSO事件强度的散点图,以美国气候预测中心(Climate Prediction Center,CPC)Nio3和Nio4指数分别表征EP和CP型事件强度。在ENSO事件发展年的夏季(图3a),个别La Nia事件发展较晚,海温异常中心有所偏移,因此关键区的SSTA偏弱,甚至符号相反(例如2005/2006和1983/1984年),El Nio事件时海冰以正距平居多,占总数的比例为10/17,但EP型El Nio(红色)和CP型El Nio(橙色)对应的海冰变化没有表现出明显的区别,它们中各有2次和3次事件中海冰异常偏少。La Nia事件中,EP型La Nia(蓝色)发展年夏季,8次事件有7次北极海冰均为负距平,而CP型La Nia时海冰有正有负。然而,到发展年秋季(图3b),6/7的CP型La Nia对应北极海冰正距平,而8次EP型La Nia事件中有5次海冰明显偏少,3次虽然数值较小,但均为负距平,可以认为两类La Nia对应北极海冰的变化出现了显著相反的异常特征,即EP型La Nia时北极海冰偏少而CP型La Nia时海冰异常偏多;但北极海冰对El Nio事件的响应并不稳定,无论是EP型还是CP型El Nio海冰异常均有正有负。

图3 4类ENSO事件发展年夏季(a)和秋季(b)北极海冰区域(60°~90°N,0°~360°)平均标准化指数与同期CPC Nio指数散点图分布。Nio3指数代表EP型事件,Nio4指数代表CP型事件Fig.3 Scatter of standardization index of regional average of Arctic sea ice (60°-90°N,0°-360°) and CPC Nio index in summer (a) and autumn (b) during the development phase of four types of ENSO e-vents. Nio3 and Nio 4 index indicate EP and CP events respectively

图4 EP/CP型El Nio发展年夏季(a,c)和秋季(b,d)北极海冰密集度异常(%)合成结果Fig.4 Composites of Arctic sea ice concentration anomalies (%) in summer (a,c) and autumn (b,d) of EP/CP El Nio during their development phasea、b为EP型El Nio,c、d为CP型El Nio;图中填色区域通过了90%显著性检验EP El Nio (a,b),CP El Nio (c,d);shading indicates anomalies exceeding 90% confidence level

图5 EP/CP型La Nia发展年夏季(a,c)和秋季(b,d)北极海冰密集度异常(%)合成结果Fig.5 Composites of Arctic sea ice concentration anomalies (%) in summer (a,c) and autumn (b,d) of EP/CP La Nia during their development phasea、b为EP型El Nio,c、d为CP型El Nio;图中填色区域通过了90%显著性检验EP El Nio(a,b),CP El Nio(c,d);shading indicates anomalies exceeding 90% confidence level

图6 EP型La Nia事件发展年夏季(a,c)和秋季(b,d)海平面气压异常(a,b,单位:hPa)以及2 m气温(单位:℃)和风场异常(c,d,单位:m/s)的合成结果Fig.6 Composites of sea level pressure (SLP) anomalies (a,b, unit:hPa) , 2 m air temperature (unit:℃) and wind anomalies (c,d, unit:m/s) in summer (a,c) and autumn (b,d) during EP La Nia development phase红色扇形框表示海冰异常偏少的关键区范围,网格区域(a,b)和粗实线内区域(c,d)表示通过90%显著性检验Red fans indicate key areas that sea ice is less than normal, griddings(a,b)and areas within the thick line(c,d)indicate anomalies exceeding 90% confidence level

图7 EP La Nia事件发展年夏季(a,c)和秋季(b,d)500 hPa位势高度异常合成(a,b)和回归(c,d)结果对比Fig.7 Contrast of 500 hPa geopotential height composite (a,b) and regression (c,d) in summer (a,c) and autumn (b,d) during EP La Nia development phase回归序列为图2e、f红色框内海温异常的区域平均;红色扇形框表示海冰异常偏少的关键区范围;网格区域表示通过90%显著性检验Regression sequence is the SSTA regional average of red boxes in Fig.2e and 2f;red fans indicate key areas that sea ice is less than normal, griddings indicate anomalies exceeding 90% confidence level

图8 EP型La Nia事件发展年夏季(a)和秋季(b)净表面热通量(Qnet)的合成结果Fig.8 Composites of net surface heat flux in summer (a) and autumn (b) during EP La Nia development phase红色扇形框表示海冰异常偏少的关键区范围,网格区域表示通过90%显著性检验Red fans indicate key areas that sea ice is less than normal, griddings indicate anomalies exceeding 90% confidence level

图9 EP型La Nia发展年夏季(a)和秋季(b)海冰关键区(70°~90°N,30°~90°E)区域平均净表面热通量各项贡献Fig.9 Contributions of each items of net surface heat flux averaged in the sea ice key area (70°-90°N,30°-90°E) in summer (a) and autumn (b) during EP La Nia development phase

图10 EP型La Nia事件发展年夏季(a)和秋季(b)850 hPa比湿的合成结果Fig.10 Composites of 850 hPa specific humidity in summer (a) and autumn (b) during EP La Nia development phase红色扇形框表示海冰异常偏少的关键区范围,网格区域表示通过90%显著性检验Red fans indicate key areas that sea ice is less than normal, griddings indicate anomalies exceeding 90% confidence level

图12 CP La Nia事件发展年夏季(a,c)和秋季(b,d)500 hPa位势高度异常合成(a,b)和回归(c,d)结果对比Fig.12 Contrast of 500 hPa geopotential height composite (a,b) and regression (c,d) in summer (a,c) and autumn (b,d) during CP La Nia development phase回归序列为图2g、h红色框内海温异常的区域平均;红色扇形框表示海冰异常偏多的关键区范围,网格区域表示通过90%显著性检验Regression sequence is the SSTA regional average of red boxes in Fig.2g,h; red fans indicate key areas that sea ice is more than normal,griddings indicate anomalies exceeding 90% confidence level

图14 CP型La Nia发展年夏季(a)和秋季(b)海冰关键区(70°~90°N,150°E~160°W)区域平均净表面热通量各项贡献Fig.14 Contributions of each items of net surface heat flux averaged in the sea ice key area (70°-90°N,150°E-160°W) in summer (a) and autumn (b) during CP La Nia development phase

4 两类La Nia事件与北极海冰联系的可能物理机制

北极海冰的变化与局地大气环流和净表面热通量异常关系密切,下面将主要从这两个角度对两类La Nia事件对应的北极海冰变化进行对比分析。

图6的分析表明关键区附近的气旋式环流异常对海冰的减少有重要作用,这种环流异常在对流层中层也表现明显(图7a,7b)。图7c和7d(图2e、2f红框范围)给出了夏秋季节海温异常对500 hPa位势高度的回归(为方便分析,回归结果均已进行反号处理),对比合成和回归结果可以发现,无论是夏季还是秋季,在副热带中东太平洋至北美东部地区均呈现出了PNA位势高度距平波列,海冰关键区位势高度以负异常为主,秋季,该负异常与中纬度出现的位势高度正异常共同形成了类似AO正位相气压北负南正的结构,使海冰关键区及其周边地区出现气旋式环流,气温增加,有利于海冰的减少。需要进行说明的是,当用逐月的海温异常对海冰密集度进行超前滞后相关分析时,发现6-11月北极海冰关键区的异常变化滞后海温异常约1-2个月(图略),这种滞后性同样体现在大气环流的变化上,但由于本文研究的是夏秋季节平均海冰的异常变化,因此1-2月的滞后性不明显。以上分析表明,热带太平洋海温异常可以通过遥相关波列影响北极高纬度地区的大气环流异常,在巴伦支海、喀拉海形成气旋式环流,促进该地区海冰的异常偏少,进一步研究还发现,该地区的局地净表面热通量也出现了异常变化。局地净表面热通量由以下公式给出:

Qnet=Qdsw-Qusw+Qdlw-Qulw-Qlh-Qsh,

(1)

式中,方程右边各项分别为向下(上)短波辐射Qdsw(Qusw),向下(上)长波辐射Qdlw(Qulw),潜热通量Qlh和感热通量Qsh。根据该公式计算得到EP型La Nia发展年夏季和秋季净表面热通量的异常分布,如图8所示。可见,在EP型La Nia发展年夏季(图8a)巴伦支海、喀拉海关键区为显著的热通量净收入,且通过90%显著性检验,异常增加的热通量造成了海冰减少。然而秋季(图8b)净表面热通量反向变为负距平,为解释这一现象,给出海冰关键区在EP型La Nia发展年期间公式(1)中右边每一项的贡献(图9)。

夏季关键区净热通量(Qnet)异常偏高(图9a),海冰异常偏少,产生正贡献的项为向上短波辐射(Qusw)、向下长波辐射(Qdlw)、潜热通量(Qlh)和感热通量(Qsh)。向上短波辐射(Qusw)取决于下表面反照率,但海冰-反照率强烈的正反馈机制,使得该项主要表现为海冰变化的结果,因此在进行海冰变化原因分析时暂不考虑;向下长波辐射(Qdlw)、潜热通量(Qlh)和感热通量(Qsh)主要与空气中水汽含量、风场和温度有关,水汽含量越高(低)、风场与温度场形成暖(冷)平流,对净热通量贡献越大(小),关键区海冰则异常减少(增加),这与上文分析的2 m温度场与10 m风场的合成结果一致(图6c,6d)。此外,夏季关键区比湿也表现为显著的正异常(图10),这与热通量的分析是吻合的。秋季(图9b),关键区净热通量(Qnet)为异常负距平,主要贡献项为向上长波辐射(Qulw),该项取决于地表温度,反映结冰量的多少,结冰量越大(小),释放热量使得下表面温度越高(低),向上长波辐射越强(弱),则净热通量增加(减少),这说明秋季净热通量异常主要是海冰异常作用的结果,而非原因。Walsh和Johnson[46]认为在海冰结冰的季节(8月至翌1月),海冰对大气环流的影响稍大于大气对海冰的影响,而其他季节主要是大气影响海冰,以上的分析验证了这一说法,同时也证明了虽然秋季净热通量不能作为影响海冰变化的原因进行分析,但对夏季净热通量的分析仍然是必要的。

在500 hPa位势高度上(图12a,12b),关键区气压异常与低层相似并有所加强,形成的正压结构对北风异常的维持具有重要作用,北半球中高纬出现沿纬圈的位势高度异常波列,与同期海温回归的结果十分相似(图12c,12d),关键区都表现为夏季西高东低而秋季全区一致偏低的分布形式,这表明该区域的夏秋季节海冰异常与热带太平洋海温异常是紧密联系的,热带太平洋的海温异常通过遥相关波列使得关键区出现气压异常,北风的维持与净热通量的显著减少(图13a),共同促进了关键区海冰的增加。秋季(图13b),极区通过检验的区域较少,部分区域还出现了净通量的正距平,为分析其原因,同样计算了公式(1)右边各项对该地区净表面热通量的贡献,结果如图14。夏季(图14a)关键区净表面热通量为显著的负异常,主要贡献项分别为向上短波辐射(Qusw)和感热通量(Qsh),上文分析已经指出暂不考虑向上短波辐射项,但感热通量数值较小,因此净表面热通量的作用较弱,同时冷暖平流合成结果中(图11c,11d)通过检验的区域也较少,可见该区域海冰的异常增加可能主要来源于风的驱动作用,从图11c、11d可以看到,关键区北风异常将极点附近的海冰由北向南输送,因此引起海冰密集度的异常增加。秋季(图14b)情况与EP型La Nia相似,净热通量变化是海冰作用的结果而非原因,故不再进行分析。

5 结论

本文利用Hadley环流中心月平均海冰密集度、海温资料及NCEP/NCAR再分析资料,分析了4类不同ENSO事件与北极海冰变化之间的可能关系,得到结论如下:

(1)通过合成分析发现,在ENSO事件发展年的夏、秋季节,EP与CP型El Nio事件与北极海冰异常没有明显联系。而La Nia事件期间北极海冰出现显著的异常,并且EP型与CP型La Nia之间存在明显差异,在EP型La Nia事件中北极地区的巴伦支海、喀拉海关键区海冰异常减少,而CP型La Nia事件对应东西伯利亚海、楚科奇海关键区海冰异常增加。

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The possible influence of sea surface temperature anomalies over the tropical Pacific on the Arctic sea ice

Luo Rui1, Qi Li1, Zhang Wenjun1, He Jinhai1

(1.KeyLaboratoryofMeteorologicalDisaster,MinistryofEducation/InternationalJointLaboratoryonClimateandEnvironmentChange(ILCEC)/CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China)

The possible influence of sea surface temperature (SST) anomalies over the tropical Pacific on the Arctic sea ice and their possible mechanisms are researched from atmospheric circulation and net surface heat flux by using monthly data of HadISST and NCEP/NCAR spanning from 1950 to 2015. The main results obtained show that during summer and autumn of ENSO development phase, EP and CP El Nio events have no apparent connection with the Arctic sea ice anomalies. However, strong signals are detected when it happens to La Nia and there are distinctive differences between EP and CP events.Sea ice reduce in Barents/Kara Sea in EP La Nia but increase in East Siberia/Chukchi Sea in CP La Nia. During summer and autumn of EP La Nia’s development, SST anomalies over the tropical Pacific leads to negative SLP in Barents/Kara Sea by teleconnection wave trains and forms AO-like pattern together with positive SLP in middle latitude. It changes the wind which brings warm advection and southerly anomalies helps to transfer more warm water from North Atlantic, high water vapor content at the same time enhance the income of net surface heat flux and result in the decrease of sea ice in Barents/Kara Sea. In the situation of CP La Nia, East Siberia/Chukchi Sea are dominated by north wind in summer because of a cyclonic circulation in the eastern side, sea ice are transported here from North Pole and thus sea ice concentration increased, effect of net surface heat flux is small.

Arctic sea ice; EP/CP La Nia; atmospheric circulation; net surface heat flux

2016-08-30;

2016-12-26。

国家自然科学基金资助项目(41475086);长江学者和创新团队发展计划资助(PCSIRT);江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)。

罗蕊(1991-),女,云南省文山壮族苗族自治州人,主要从事海-冰-气相互作用研究。E-mail:lorry_17723@163.com

*通信作者:祁莉,女,教授,主要从事季风和海-陆-气相互作用研究。E-mail:qili@nuist.edu.cn

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.07.006

P732.6

A

0253-4193(2017)07-0053-17

罗蕊,祁莉,张文君,等. 热带太平洋海温异常对北极海冰的可能影响[J]. 海洋学报, 2017, 39(7): 53-69,

Luo Rui, Qi Li, Zhang Wenjun, et al. The possible influence of sea surface temperature anomalies over the tropical Pacific on the Arctic sea ice[J]. Haiyang Xuebao, 2017, 39(7): 53-69, doi:10.3969/j.issn.0253-4193.2017.07.006

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