48 极地研究第 27 卷 而这正是本文的研究重点 因此, 我们把 CMIP5 的模式海冰结果与观测资料进行比较, 以此来评估气候模式对于北极海冰的模拟能力, 并且研究这些模式模拟的北极海冰的变化对于全球变化的响应 1 模式和资料简介本文用到了参加 CMIP5 的 15 个耦合模式模拟的海冰密集度

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1 第 27 卷第 1 期 极地研究 Vol.27,No 年 3 月 CHINESEJOURNALOFPOLARRESEARCH March2015 毀 櫑 毀 毀研究论文櫑櫑櫑櫑櫑櫑櫑櫑櫑 毀 气候系统模式对于北极海冰模拟分析 1,2 邱博 1,2 张录军 3 储敏 3 吴统文 ( 1 南京大学大气科学学院, 江苏南京 ; 2 江苏省气候变化协同创新中心, 江苏南京 ; 3 中国气象局国家气候中心, 北京 ) 1,2 谭慧慧 提要利用全球耦合模式对比计划第五阶段 (CMIP5) 模拟试验的结果, 并与观测资料对比分析, 评估了 CMIP5 模式对北极海冰的模拟效果 结果表明 : 多数模式可以较好地模拟出北极海冰的空间分布以及季节变化特征 年北极海冰迅速减少, 所有模式均模拟出北极海冰减少的趋势, 但减少趋势大小与观测差别较大 在全球变化的背景下, 全球地表气温升高 1, 北极海冰的面积减少 km 2, 而在模式中减少的北极海冰面积在 km 2 之间, 说明模式对于北极海冰的模拟仍然存在很多不确定性 关键词北极海冰气候系统模式 CMIP5 doi: /j.jdyj 引言 目前, 全球变化导致北极地区迅速增暖, 特别是 20 世纪 80 年代以来, 北极地区海冰快速减少 [1 3] [4] Holand 等指出由于北极地区冰雪反照率的反馈作用, 使得这一地区对全球气候的变化尤其敏感 北极地区海冰减少, 温度又进一步升高, 并且通过其对大气的正 / 负反馈进而影响遥远区域的气候变异 [5 9] [10] Francis 等研究指出,9 月份海冰范围与后期冬季大尺度大气环流异常相联系 同时, 海冰的减少, 对于北极地区的航海, 当地的生态系统及其对中纬度的极端天气的变化都有着重要的影响 [11] 气候模式已经成为研究气候变率及其变化的重要工具, 全球耦合模式对比计划为我们提供了全球许多国家主要的海气耦合模式的实验结果, 使得我们可以评估这些模式是否能够正确地模拟出海冰的 分布 变率及其变化趋势 IPCC 第三次评估报 [12] 告指出, 关于气候模式改进最重要的任务之一是尽可能减少模式的不确定性, 因而, 模拟结果的检验, 尤其模式间的相互比较非常重要 IPCC 第四次评估报告 (IPCCAR4) 使用的是第三阶段全球耦合模式对比计划 (CMIP3) 的全球约 20 个耦合模式的 [13] 模拟结果,Arzel 等在此次报告中评估了不同模式对于海冰的模拟能力 尽管如此,CMIP3 的模式在模拟海冰面积大小以及变化趋势等方面仍然存在很多的不确定性 [14 16] 第五阶段全球耦合模式对比计划 (CMIP5) 为 IPCC 第五次评估报告 (IPCCAR5) 撰写提供重要科 [17] 学依据,Stroeve 等评估了 CMIP5 和 CMIP3 模式对于海冰的模拟能力, 但是这篇文章主要侧重于分析模式对于北极海冰变化趋势的模拟, 而对于 CMIP5 模式模拟北极海冰的空间分布 年际变化以及北极海冰对气候变暖的响应等方面则涉及较少, [ 收稿日期 ] 2013 年 10 月收到来稿,2014 年 2 月收到修改稿 [ 基金项目 ] 国家自然科学基金 ( ) 和公益行业专项 ( 气象 )(GYHY ,GYHY ) 联合资助 [ 作者简介 ] 邱博, 男,1989 年生 硕士研究生, 研究方向为东亚气候及气候变化研究 E mail:qiuboqbo@126.com [ 联系作者 ] 张录军,E mail: ljzhang@nju.edu.cn

2 48 极地研究第 27 卷 而这正是本文的研究重点 因此, 我们把 CMIP5 的模式海冰结果与观测资料进行比较, 以此来评估气候模式对于北极海冰的模拟能力, 并且研究这些模式模拟的北极海冰的变化对于全球变化的响应 1 模式和资料简介本文用到了参加 CMIP5 的 15 个耦合模式模拟的海冰密集度 (seaiceconcentration, 简称 SIC) 和地表气温 (surfaceairtemperature, 简称 SAT) 资料 (ht tp://cmip pcmdi.lnl.gov/cmip5/), 这些模式分别来自 6 个国家的不同的研究机构, 基本能反映当前国际气候系统模式的水平 参加 CMIP5 的气候模拟试验的目的, 是利用实际的外强迫来驱动耦合模式, 模拟 20 世纪气候的实际演变过程, 考察耦合模式的模拟能力, 以此作为评估这些耦合模式所预估的未来气候变化情景的可信度 表 1 给出了 15 个模式的简单介绍以及部分计算结果, 其中 14 个模式是从 19 世纪中期开始积分 的, 而 CanCM4 是从 20 世纪中期开始的 每个模式的集合实验个数从 1 个到 10 个不等, 文中涉及北极海冰面积 (seaiceextent, 简称 SIE) 等方面计算的时候均采用集合平均的方法, 同时由于不同模式的水平分辨率不同, 在分析之前, 我们将所有的模拟结果插值到 1 1 分辨率的规则网格上 为检验模式性能, 本文使用了 NOAA/NSIDC 的北极海冰的卫星观测资料, 由于卫星资料是从 1978 年 10 月开始的, 所以本文主要关注 年 [18] [19] 北极的海冰的变化 Parkinson 等和 Zwaly 等 计算的海冰面积是指海冰密集度不小于 15% 的海区面积, 所以本文在计算模式的海冰面积时, 也采用这一标准 同时本文中表面气温 (SAT) 的资料还用到了 NCEP/NCARReanalysis2 再分析资料 为讨论方便, 在与模式结果进行对比时, 将美国 NOAA/ NSIDC 的北极海冰资料和 NCEP 再分析资料统称为观测资料 同时, 本文参考 Clare 和 Walsh 的海冰季节划分方法 [20], 定义冬季为 1 3 月, 春季为 4 6 月, 夏季为 7 9 月, 秋季为 月 模式名称 国家 表 1 观测资料和 CMIP5 模式的海冰面积 变率以及变化趋势 Table1.SIE,variabilityandtrendsinobservationsandCMIP5models 集合实验个数 年平均北极海冰面积 / ( 10 6 km 2 ) 年北极海冰面积变化趋势 / ( 10 6 km 2 dec -1 ) 北极海冰面积季节变化均方根误差 / ( 10 6 km 2 ) 北极海冰面积年际变化均方根误差 / ( 10 6 km 2 ) Observation BCC CSM1.1 中国 CanCM4 加拿大 CanESM2 加拿大 CSIRO Mk3.6.0 澳大利亚 FGOALS s2 中国 FGOALS g2 中国 GFDL CM3 美国 GISS E2 R CC 美国 GISS E2 H CC 美国 HadCM3 英国 HadGEM2 AO 英国 HadGEM2 CC 英国 HadGEM2 ES 英国 MIROC ESM 日本 MIROC ESM CHEM 日本 结果分析 2.1 北极海冰空间形态的模拟图 1 是 年冬季和夏季北极海冰密集度的空间分布 从图中可以看到, 冬季和夏季多 模式集合平均的北极海冰的范围均大于观测, 海冰模拟偏多的范围主要集中在太平洋一侧的鄂霍次克海以及白令海, 以及大西洋一侧的巴伦支海 格陵兰海和拉布拉多海 但是在夏季, 虽然多模式集合平均的北极海冰的范围偏大, 但是北冰洋边缘海区的海冰密集度的数值要小于观测

3 第 1期 邱博等 气候系统模式对于北极海冰模拟分析 4 图1 1 5年观测 和 CM P5集合平均 北极海冰密集度的空间分布 冬季 夏季 F 1 T p fa S Cf m CM P5 m m 1 5 w mm 为了定量评估不同模式模拟的多年平均的海冰 到 M ROC ESM和 M ROC ESM CHEM 模式对于北 密集度空间型与观测的相似度 把各个模式模拟的 极海冰空间分布模拟能力要强于其他模式 多年平均的海冰密集度与观测空间相关 并计算模 2 2 北极海冰季节 年际变化的模拟 式模拟的标准差与观测的比率 将其表示在 泰勒 2 1 图 3给出了 15年平均的北极海冰面 上 图 2 图中的半径表示标准差的比率 与 积的季节变化 观测资料结果显示 北极海冰面积 纵坐标轴的角度表示相关系数的反余弦 即离横坐 在 3月达到全年最大值 为 15 16 km2 在 月 标轴比率为 1的半径越近 则表示模式模拟的海冰 达到最小值 为 6 16 km2 将模拟的北极海冰 密集度的形态越接近观测 从图中可以看到 多数 面积与观测对比时发现 不同的模式对于海冰面积 模式模拟的多年平均的海冰密集度与观测的相关系 的模拟差异很大 大部分模式模拟的海冰面积偏 数都在 6 之间 并且除了 FGOALS 2以外 月 其中在全年海冰面积最小的 小 特别是 8 1 其他 模 式 的 空 间 标 准 差 均 小 于 观 测 其 中 BCC 月份 GFDL CM3模拟的海冰面积最少 而 G SS E2 CS M1 1的空间标准差远小于观测 同时还可以看 R CC和 H GEM2 AO模拟的 月海冰面积也有很 图

4 极地研究 5 第2 卷 大的负偏差 而 CS RO Mk 3 6 模拟的海冰面积 图 4是 1 5年北极海冰面积的年际变 CS M1 1模拟的冬季北极 在所有季节均偏大 BCC CM4 H GEM2 ES和 化 从 图 中 可 以 看 到 C 5个 海冰面积的明显偏多 但在夏季面积则偏少 1 G S S E2 H CC模 拟 的 海 冰 面 积 与 观 测 较 为 接 近 模式集合平均的结果与观测较为接近 从季节变化 BCC CSM1 1和 CS RO Mk 3 6 模拟的海冰面 积 的均方根误差的计算结果看 表 1 H GEM2 ES 偏多 GFDL CM3则明显偏少 而多模式集合平均 的均方根误差最小 为 8 3 16 km2 C ES M2的 的结果与观测较为接近 从年际变化的均方根误差 均方根误差也较小 而模拟最差的是 BCC CSM1 1 的计算结果看 表 1 C CM4的均方根误差最小 6 2 均方根误差为 4 38 1 km 为 23 16 k m2 接着是 H GEM2 ES 模拟最差 CM3 均方根误差为 3 8 16 km2 的是 GFDL 图 2 模式模拟多年平均的北极海冰空间能力的泰勒图 F 2 T y m w k f p fm A 图4 1 5年观测资料和 CM P5模式的年平均北极 海冰面积的年际变化 F 4 T m A S Ef m CM P5m 1 5 2 3 北极海冰的变化趋势的模拟 以上主要分析了气候模式对于北极海冰面积的 季节和年际变化模拟效果 下面我们主要研究不同 的气候模式对于北极海冰变化趋势的模拟能力 图 5是 1 5年不同季节北极海冰密集 中北 度变化趋势的空间分布 在冬季 观测 图 5 大西洋一侧的格陵兰海 巴伦支海和巴芬湾的海冰 均为显著减少的趋势 而在太平洋一侧的鄂霍次克 海的海冰减少的趋势也较为显著 多模式平均 图 5 的结果中 海冰减少的范围与观测较为接近 但 是减少的趋势远小于观测 在夏季 观测 图 5 中 图3 1 5年观测资料和 CM P5模式的北极海冰面 积的季节循环 F 3 T y fa S Ef m CM P5m 1 5 海冰减少的海区主要集中在北冰洋边缘地区 特别 是在楚科奇海 巴伦支海和喀拉海等海区 多模式平 均 图 5 的结果中 海冰减少的范围比观测大 但 是减少的趋势远小于观测

5 第 1期 邱博等 气候系统模式对于北极海冰模拟分析 51 图5 1 5年观测 和 CM P5集合平均 北极海冰密集度变化趋势的空间分布 冬季 夏季 单位 1 F 5 T m p f A S Cf m CM P5 m m 1 5 w mm 1 1 5年 在观测中 年平均的北极海冰 6 2 1 与观测相差较大 多数模式模拟的海冰面积减少的 面积线性减少的趋势为 44 1 km 趋势要小于观测值 特别是在冬季和春季 多模式 15个模式均模拟出了海冰面积减少的变化趋势 表 集合平均的北极海冰面积变化趋势在 6月最小 为 1 C ESM2模式的线性减少趋势最大 为 5 22 16 km2 1 在 月最大 为 5 3 m2 1 而 FGOALS 2模式的线性减少趋 16 k 1 16 km2 势最小 为 14 1 6 k m2 1 而 H GEM2 2 4 北极海冰对于全球变化的气候敏感性分析 CM3等 模 式 的 线 性 减 少 趋 势 与 观 测 较 为 ES H 随着大气中温室气体浓度的持续增加和土地利 用变化 气候系统正在经历一次以变暖为主要特征 接近 图 6是不同月份北极海冰面积的变化趋势 在 的显著变化 周天军等 22 利用 1个气候模式检验 观测中 各个月份海冰面积均为减少的变化趋势 其 了 2世纪全球以及中国的地表气温的变化 与此 6 2 中 月份减少的趋势最大 为 5 1 km 1 6 而 5月份减少的趋势 最 小 为 36 1 2 1 km 模式模拟的各月海冰面积的变化趋势 同时 气候变化已经而且正在导致海平面上升 水圈 循环变化 极端天气和气候事件频率和强度增加等 一系列的气候和环境变化 尤其体现在对气候变化

6 极地研究 52 第2 卷 结果中海冰面积和地表气温的不一致性说明不同的 模式的海冰对于温度变化的响应是不同的 而这些 也使得我们需要进一步探究海冰面积和地表气温之 间的关系 图6 1 5年观测资料和 CM P5模式不同月份北极 海冰面积的变化趋势 F 6 M y fa S Ef m CM P5m 1 5 较为敏感和脆弱的地区 而北极地区海冰在全球变 化的背景下也显著减少 下面我们分析北极海冰的 变化对于全球变化的响应 G y等 23 和 F 等 24 使用了一种新的 表达式 N Q YΔT 来诊断全球变暖下气候敏 感性的反馈情况 其中 N表示气候系统的净热量通 量 Q表示气候系统外部的辐射强迫 ΔT表示地表 气温的变化 Y则为气候敏感因子 一些学者利用这 图 1 5年观测资料和 CM P5模式年平均全球地 表气温的变化趋势 F T m S ATf m CM P5 m 1 5 图 8是观测和所有模式的海冰面积和地表气温 之间的关系 我们利用线性回归的方法计算温度异 常和海冰面积异常之间的关系 分别计算观测的海 冰面积对于地表气温的敏感性 Y 和所有模式的 个概念和方法做了中低纬度一些气候敏感性的分 2 析 25 26 Z 指出 这种方法同样适用于北极 地区 并将上式变形为 ΔA YΔT 其中 ΔA表 示海冰面积的异常 并用此方法讨论了 月的海冰 面积变化对北极地区地表气温的响应 而 G y 2 等 28 和 M 指出北极海冰面积与全球温度的 变化密切相关 所以本文主要研究北极的年平均的 海冰面积对于全球地表气温变化的响应 为了研究北极海冰的气候敏感性 Y 我们首先 5年平均的全球地表气温的变化 计算了 1 图 从图中可以看到 观测资料和模式的全球地 表气温均呈现出增温的变化趋势 这与全球变暖的 结果相一致 与观测结果相比 多数模式模拟的全 球地表气温低于观测值 由前面的分析可知 很多模 式模拟的北极海冰面积都比观测值要小 而这些并 不符合温度降低 海冰面积增加的常识 模式的模拟 图 8 观测 红色 和模式 蓝色 资料北极海冰面积和地表 气温距平的散点分布和线性回归 F 8 S p f A S E S AT m f m

7 第 1 期 邱博等 : 气候系统模式对于北极海冰模拟分析 53 气候敏感性 (Y mod ), 计算可得 Y obs = km 2 K -1,Y mod = km 2 K -1, 由此可知, 模式模拟的北极海冰面积对于全球地表气温的响应略强于观测 表 2 给出了不同模式的气候敏感性 (Y) 的数值, 由表 2 可知, 不同模式的气候敏感性差异较大, 其中 CSIRO Mk3.6.0 模式的 Y 的数值最小为 km 2 K -1, 而 GISS E2 R CC 模式的 Y 的数值最大为 km 2 K -1, 说明不同的模式的北极海冰面积对于地表气温的响应有很大的不同 为了进一步揭示不同模式的北极海冰面积的变化对于气候变化的响应, 我们根据不同模式的北极海冰面积季节和年际变化的均方根误差之和作为标准 ( 数值越小说明模式模拟得越好 ), 将 15 个模式分为模拟好 较好 一般三种类别 ( 表 2), 从表 2 中可以看到, 三类 Y 的平均值依次为 km 2 K km 2 K 和 km 2 K -1, 说明对于北极海冰面积模拟较好的模式, 对于海冰面积变化对于温度的响应也跟观测更接近一些 模拟结果好模式 Y 值 表 2 不同模式的气候敏感性 Table2.Diagnosedsensitivitytermforalmodels 模拟结果较好模式 Y 值 模拟结果一般模式 GISS E2 H CC 0.94 FGOALS g CSIRO Mk HadGEM2 CC 1.08 HadGEM2 AO 1.00 MIROC ESM 0.90 CanCM FGOALS s GFDL CM CanESM HadCM BCC CSM HadGEM2 ES 1.45 GISS E2 R CC 1.68 MIROC ESM CHEM 1.64 平均 平均 1.16 平均 Y 值 3 小结本文运用观测和 CMIP5 模式的海冰资料, 评估了国内外 15 个气候模式模拟北极海冰的性能, 多数模式都能够较好地模拟出北极海冰的季节变化特征, 但是大多数模式模拟的夏季海冰偏少, 而年均海冰面积大小与观测差别也较大 比较而言 CanCM4 HadGEM2 ES 模拟的年平均海冰面积较好, 而多模式集合平均的结果与观测较为接近 在观测中, 全年各月份海冰面积均呈现减少的变化趋势, 其中 9 月份减幅最大, 而 5 月份减幅最小 目 前, 大部分的气候系统模式也能够模拟出北极海冰减少的变化趋势, 但减小幅度与实际差别较大 同时, 在全球变化背景下, 平均地表气温升高 1, 北极海冰的面积约减少 km 2, 而在模式中北极海冰面积的减幅位于 km 2 之间, 不同模式之间的气候敏感性差异较大, 说明气候系统模式对北极海冰时空场的模拟仍然存在很多不确定性 因此, 从气候系统模式发展的角度来看, 我们需要在提高模式分辨率的同时, 更需要关注相关海 气 冰相互作用及其物理过程优化方案的改进 参考文献 1 CavalieriDJ,ParkinsonCL,VinnikovKY.30 YearsateliterecordrevealscontrastingArcticandAntarcticdecadalseaicevariability.Geophysi calresearchleters,2003,30(18),doi: /2003gl StroeveJC,SerezeMC,FetererF,etal.TrackingtheArctic sshrinkingicecover:anotherextremeseptemberminimumin2004.geophysical ResearchLeters,2005,32(4):L04501,doi: /2004GL ComisoJC,ParkinsonCL,GerstenR,etal.AccelerateddeclineintheArcticseaicecover.GeophysicalResearchLeters,2008,35(1): L01703,doi: /2007GL HolandM M,BitzCM.Polaramplificationofclimatechangeincoupledmodels.ClimateDynamics,2003,21(3 4): AlexanderM A,BhatUS,WalshJE,etal.TheatmosphericresponsetorealisticseaiceanomaliesinanAGCM duringwinter.journalofcli mate,2004,17(5):

8 54 极地研究第 27 卷 6 MagnusdotirG,DerserC,SaravananR.TheefectsofNorthAtlanticSSTandseaiceanomaliesinthewintercirculationinCCM3.PartⅠ:Main featuresandstormtrackcharacteristicsoftheresponse.journalofclimate,2004,17(5): DeserC,MagnusdotirG,SaravananR,etal.TheefectsofNorthAtlanticSSTandseaiceanomaliesonthewintercirculationinCCM3.PartⅡ: Directandindirectcomponentsoftheresponse.JournalofClimate,2004,17(5): DeserC,TomasRA,PengSL.ThetransientatmosphericcirculationresponsetoNorthAtlanticSSTandseaiceanomalies.JournalofClimate, 2007,20(18): HondaM,InousJ,YamaneS.InfluenceoflowArcticsea iceminimaonanomalouslycoldeurasianwinters.geophysicalresearchleters,2009, 36(8):L08707,doi: /2008GL FrancisJA,ChanW H,LeathersDJ,etal.WinternorthernhemisphereweatherpaternsremembersummerArcticsea iceextent.geophysicalre searchleters,2009,36(7):l07503,doi: /2009gl FrancisJA,VavrusSJ.EvidencelinkingArcticamplificationtoextremeweatherinmid latitudes.geophysicalresearchleters,2012,39(6): L06801,doi: /2012GL IPCC.Climatechange2001:Thescientificbasis//HoughtonJT,DingY,GriggsDJ,etal.ContributionofWorkingGroupItotheThirdAses mentreportoftheintergovernmentalpanelonclimatechange.cambridge,unitedkingdom andnewyork,ny,usa:cambridgeuniversity Pres,2001: ArzelO,FichefetT,GooseH.Seaiceevolutionoverthe20thand21stcenturiesassimulatedbycurentAOGCMs.OceanModeling,2006,12 (3 4): StroeveJ,HolandMM,MeierW,etal.Arcticseaicedecline:Fasterthanforecast.GeophysicalResearchLeters,2007,34(9):L09501,doi: /2007GL KatsovV,RyabininV,OverlandJ,SerezeM,etal.Arcticseaicechange:Agrandchalengeofclimatescience.JournalofGlaciology,2010,56 (200): KayJE,HolandMM,JahnA.Inter annualtomulti decadalarcticseaiceextenttrendsinawarmingworld.geophysicalresearchleters,2011, 38(15):L15708,doi: /2011GL StroeveJC,KatsovV,BaretA,etal.TrendsinArcticseaiceextentfrom CMIP5,CMIP3andobservations.GeophysicalResearchLeters, 2012,39(16):L16502,doi: /2012GL ParkinsonCL,CavalieriDJ,GloersenP,etal.Arcticseaiceextents,areas,andtrends, JournalofGeophysicalResearch:Oceans, 1999,104(C9): ZwalyHJ,ComisoJC,ParkinsonCL,etal.VariabilityofAntarcticseaice JournalofGeophysicalResearch:Oceans,2002,107 (C5): ,doi: /2000JC DeserC,WalshJE,TimlinM S.Arcticseaicevariabilityinthecontextofrecentatmosphericcirculationtrends.JournalofClimate,2000,13 (3): TaylorKE.Summarizingmultipleaspectsofmodelperformanceinasinglediagram.JournalofGeophysicalResearch:Atmospheres,2001,106 (D7): ,doi: /2000JD ZhouTJ,YuRC.Twentieth centurysurfaceairtemperatureoverchinaandtheglobesimulatedbycoupledclimatemodels.journalofclimate, 2006,19(22): GregoryJM,IngramW J,PalmerMA,etal.Anewmethodfordiagnosingradiativeforcingandclimatesensitivity.GeophysicalResearchLeters, 2004,31(3):L03205,doi: /2003GL ForsterPM D,GregoryJM.Theclimatesensitivityanditscomponentsdiagnosedfromearthradiationbudgetdata.JournalofClimate,2006,19 (1): BonyS,DufresneJL.Marineboundarylayercloudsattheheartoftropicalcloudfeedbackuncertaintiesinclimatemodels.GeophysicalResearch Leters,2005,32(20):L20806,doi: /2005GL LindzenRS,ChoiYS.OnthedeterminationofclimatefeedbacksfromERBEdata.GeophysicalResearchLeters,2009,36(16):L16705,doi: /2009GL ZhangXD.SensitivityofArcticsummerseaicecoveragetoglobalwarmingforcing:Towardsreducinguncertaintyinarcticclimatechangeprojec tions.telus,2010,62(3): GregoryJM,StotPA,CreswelDJ,etal.RecentandfuturechangesinArcticseaicesimulatedbytheHadCM3AOGCM.GeophysicalResearch Leters,2002,29(24): ,doi: /2001GL WintonM.DoclimatemodelsunderestimatethesensitivityofNorthernHemisphereseaicecover?JournalofClimate,2011,24(15):

9 第 1 期 邱博等 : 气候系统模式对于北极海冰模拟分析 55 PERFORMANCEANALYSISOFARCTICSEAICE SIMULATIONINCLIMATESYSTEM MODELS QiuBo 1,2,ZhangLujun 1,2,ChuMin 3,WuTongwen 3,TanHuihui 1,2 ( 1 SchoolofAtmosphericSciences,NanjingUniversity,Nanjing210093,China; 2 JiangsuColaborativeInnovationCenterforClimateChange,Nanjing210093,China; 3 NationalClimateCenter,ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100081,China) Abstract WeevaluatedthecapabilityofsimulationofArcticseaiceforthe5thphaseoftheCoupledModelInter com parisonproject(cmip5)modelsincomparisonwithsatelitedata.theresultsshowedthatthespatialdistribution ofseaiceandtheseasonalchangecharacteristicsarecapturedwelbymostofthemodels.observationsfrom1979 to2005haverevealedadecreaseintheextentofarcticseaiceandthiswassimulatedbyalthemodels,butwith largediferencesinmagnitude.inresponsetoa1.0 increaseinsurfaceairtemperature,theextentofarcticsea icereducesby km 2,whereastheuncertaintiesoftheclimatemodelsindicateadecreaseoficeextentran gingfrom km 2 forasimilartemperaturerise. Keywords Arcticseaice,coupledclimatemodel,CMIP5

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