自然资源部极地科学重点实验室极地气-冰-海研究团队在北极海冰物理过程研究领域取得新进展

      北极海冰快速变化是最近40年来地球表面发生的最显著变化之一，北极海冰的快速减少产生了一系列气候和生态效应。海冰变薄以及一年冰取代多年冰，使得海冰自身的物理性质发生了根本性的变化。与多年冰相比，一年冰的热力学和动力学性质都存在明显的不同。海冰次网格过程认知不足给海冰数值模式参数化方案带来了巨大挑战。

      北冰洋中央区域是全球观测最为稀缺的海区，长期漂流冰站是我们获取北冰洋中央区域科学认知的最主要方式。每次大型国际北极漂流冰站考察计划都会使科学界对北极气候、海冰和海洋环境获得革新性认知。早在1893–1896年，挪威探险家弗里乔夫·南森就利用“前进”号帆船实现了跨越北冰洋的观测，证实了穿极流的存在。1937–2015年，前苏联-俄罗斯基于冰上营地开展了41次冰站漂流观测，对大气边界层和海冰的基本物理性质进行持续监测，获得了积雪和海冰物理学性质气候态统计信息。然而，“前进”号航次和苏联-俄罗斯冰站考察都受限于后勤保障能力，对海冰-海洋相互作用的观测甚少涉及，而且观测范围仅局限于营地所在的浮冰。

      第三次国际地球物理年（1957–1958年）期间，美国首次组织实施了北极漂流冰站观测（Alpha 冰站），海冰能量和物质平衡是Alpha 冰站观测的主要科学主题，观测研究结果为建立海冰热力学模式奠定了重要的基础。1975–1976年，美国在波弗特海以海冰动力学为观测主题实施了完整冰季的漂流冰站观测实验（AIDJEX），观测数据支持了海冰流变学理论的发展，为发展海冰动力学模式奠定了基础。1997–1998年实施的SHEBA计划是MOSAiC计划实施之前最全面的冰站考察计划，深入理解海冰冻融过程及其反照率正反馈机制，以及云反馈在冰面能量平衡和海冰物质平衡中的作用是该航次的主要科学目标。SHEBA航次的观测数据是目前海冰热力学模式参数化的主要依据，然而SHEBA计划的观测背景是北极波弗特环流区域的多年冰，所获得海冰物理学认知对目前占主导的一年冰来说是不适用的。

      因此，更新对北极大气-海冰-海洋-生物多圈层相互作用的认识，以优化对北极海冰快速减少机制的理解，并服务于提高北极气候和生态系统变化的预测能力，是MOSAiC气候多学科漂流冰站国际观测计划的核心科学目标。与SHEBA计划相比，MOSAiC计划主要不同之处包括：（1）观测背景以发育于拉普捷夫海的一年冰为主；（2）构建了半径约50公里的分布式浮标阵列观测网络，观测数据有利于与卫星遥感和数值模式匹配；（3）相对20年前，更多先进的观测装备被应用到了现场考察。在国家海洋局极地考察办公室的组织下，陈大可院士牵头我国科学家深入参与了MOSAiC计划，自然资源部极地科学实验室、中国极地研究中心极地冰雪与气候变化研究所气-冰-海研究团队负责了MOSAiC分布式浮标阵列观测网络的海冰物质平衡观测（图1），获得了迄今北极穿极流区域物质平衡浮标阵列最完备的观测数据，相关观测数据被欧洲地球科学数据系统PANGAEA收录。

图1 MOSAiC分布式浮标阵列观测网络中的海冰物质平衡浮标漂流轨迹（a）和观测历时（b）

       MOSAiC计划于2019年9月至2020年9月在北冰洋中央区实施了完整冰周期的漂流观测。气-冰-海研究团队负责人雷瑞波研究员团队利用MOSAiC分布式浮标阵列观测网络布放的23个冰基浮标观测数据，其中包括SIMBA海冰物质平衡浮标和自主研发的“北极海-冰-气无人冰站观测系统”（图2），获得了不同初始状态和厚度海冰的物质平衡过程（图3）。

图2 布放于MOSAiC分布式浮标阵列L3站的“北极海-冰-气无人冰站观测系统”示意图

图3 海冰物质平衡的不同阶段及其关键事件

       研究发现，初始厚度是影响海冰向大气释放热量和海冰生长率的主要因素；动力形变使得冰面挤压形成湿雪层，是形成雪冰层的主要机制；受异常正位相的北极涛动大气环流模态影响，MOSAiC浮标阵列快速向弗拉姆海峡漂流，海洋热通量的增大促使海冰更早进入融化期；夏季海冰内部融化导致冰层渗透性加强是促进冰下融池形成的主要因素，后者部分地隔绝了海冰与上层海洋的热量和物质直接交换。“北极海-冰-气无人冰站观测系统”观测到了海冰物质平衡和上层海洋在季节尺度的相互作用细节过程（图4），基于该系统的观测数据识别到了冬季海冰生长引发的冰泵对流过程形成的冰下过冷却水层，以及夏季融冰水渗透产生的冰下淡水层的季节演化过程。观测结果体现了“北极海-冰-气无人冰站观测系统”对于海冰-海洋热力学耦合过程精细的观测能力。研究成果发表在《Elementa: Science of the Anthropocene》（IF=4.569）的MOSAiC专刊，也是MOSAiC 专刊发表的第一篇中国科学家牵头完成的研究成果，责任编辑认为这是基于MOSAiC计划获得的全面的海冰物质平衡时间序列综合分析成果。雷瑞波研究员是该论文的第一/通讯作者，芬兰气象研究所、德国AWI极地与海洋研究所、美国俄勒冈州州立大学和达特茅斯学院、武汉大学、太原理工大学和浙江大学等国内外同行参与了该研究工作。

图4 “北极海-冰-气无人冰站观测系统”观测得到的海冰物质平衡和上层海洋季节变化过程

      观测数据和研究成果支持了美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校Hongjie Xie教授团队开展ICESat-2激光高度计反演海冰厚度的地面验证，德国AWI极地与海洋研究所Christian Haas教授团队开展动力学过程对海冰增厚的影响机制研究，以及美国华盛顿大学极地科学中心Bonnie Light教授开展冰下假冰底形成和演化过程研究。观测数据和研究成果还将支持雪冰和冰下假冰底形成过程的数值模拟，服务于发展高分辨率海冰数值模式；支持北极海冰物质平衡过程对冰内和冰下生物季节演化的影响研究。

     研究成果得到了国家重点研发计划（ 2018YFA0605903 和2016YFC1400303)，以及国家优秀青年科学基金（41722605）、国家自然科学基金面上项目 (41976219）的支持。

相关论文：

1. Lei, R, Cheng, B, Hoppmann, M, Zhang, F, Zuo, G, Hutchings, JK, Lin, L, Lan, M, Wang, H, Regnery, J, Krumpen, T, Haapala, J, Rabe, B, Perovich, DK, Nicolaus, M. 2022. Seasonality and timing of sea ice mass balance and heat fluxes in the Arctic transpolar drift during 2019–2020. Elementa: Science of the Anthropocene 10(1). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.2021.000089.

2. Koo, Y, Lei, R, Cheng, Y, Cheng, B, Xie, H, Hoppmann, M, Kurtz, NT, Ackley, SF, Mestas-Nuñez, AM. 2021. Estimation of thermodynamic and dynamic contributions to sea ice growth in the Central Arctic using ICESat-2 and MOSAiC SIMBA buoy data. Remote Sensing of Environment 267: 112730. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2021.112730.

3. von Albedyll, L, Hendricks, S, Grodofzig, R, Krumpen, T, Arndt, S, Belter, HJ, Cheng, B, Birnbaum, G, Hoppmann, M, Hutchings, J, Itkin, P, Lei, R, Nicolaus, M, Ricker, R, Rohde, J, Suhrhoff, M, Timofeeva, A, Watkins, D, Webster, M, Haas, C. 2022. Thermodynamic and dynamic contributions to seasonal Arctic sea ice thickness distributions from airborne observations. Elementa: Science of the Anthropocene 10(1).

4. Smith, MM, von Albedyll, L, Raphael, IA, Lange, BA, Matero, I, Salganik, E, Webster, MA, Granskog, MA, Fong, A, Lei, R, Light, B. 2022. Quantifying false bottoms and under-ice meltwater layers beneath Arctic summer sea ice with fine-scale observations. Elementa: Science of the Anthropocene 10(1). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.2021.000116.

数据链接：

1. Lei, Ruibo; Yuan, Zhuoli; Zuo, Guangyu; Lin, Long; Wang, Hangzhou (2022): The ice mass balance and CT package data of the buoy unmanned ice station collected in Arctic Ocean during the MOSAiC expedition 2019/2020. PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.940188.

2. Lei, Ruibo; Cheng, Bin; Hoppmann, Mario; Zuo, Guangyu (2021): Snow depth and sea ice thickness derived from the measurements of SIMBA buoys deployed in the Arctic Ocean during the Legs 1a, 1, and 3 of the MOSAiC campaign in 2019-2020. PANGAEA, https://doi.org/10.1594/PANGAEA.938244.