近日，厦门大学海洋与地球学院、海洋气象与气候变化研究中心、海洋生物地球化学全国重点实验室段安民教授团队以“Connecting Tibetan Plateau Snow Change With Arctic Sea-Ice”和“Emergent Constraint on CMIP6 Model Projections of Winter Ice‐Free Periods in the Barents–Kara Sea”为题，在国际期刊Geophysical Research Letters上发表了2篇研究论文。这2篇论文分别从海冰变化机制的揭示和海冰预估精度的提升两个层面，为理解北极海冰变化规律、提升极地气候预估能力提供了新的科学依据。论文一方面强调了高纬度气候与高原系统之间的远程耦合作用；另一方面凸显了自然变率与人为强迫共同驱动了北极海冰的变化，以及多源数据与多模型耦合方法在极地研究中的关键作用。

一、青藏高原积雪变化与北极海冰的联动机制

该研究揭示了青藏高原积雪（TPSC）与北极海冰之间的动态联系，并发现这一关系在1990年左右发生了显著的年代际转变。通过结合卫星观测、模型实验和信息流因果分析，研究发现TPSC通过调制极涡动力学和大气波列传播，影响北极海冰的消融与增长。在1990年之前，青藏高原呈现“东多西少”的偶极型积雪分布，激发北半球中高纬度反气旋性环流异常，导致北极极地涡旋分裂，增强水汽和太阳辐射输入，加速喀拉海海冰融化；而在1990年之后：积雪转为“全区偏多”的单极型分布，增强极地涡旋稳定性，抑制水汽和热量输送，有利于巴伦支海海冰增长。研究通过信息流通量分析与CESM-LE大集合数值试验，从因果关系上证明TPSC对北极海冰具有显著驱动作用，也为破解春季海冰预测障碍提供了新的理论依据。

图1：偶极型与单极型TPSC的大气波列响应。

图2：北极环流和湿度输送的转变。

图3 TPSC通过极涡调控海冰的物理过程。

二、北极巴伦支—喀拉海冬季无冰期的预估研究

研究团队利用第六阶段国际耦合模式比较计划（CMIP6）数据，首次将时变涌现约束方法应用于北极冬季海冰预估，显著降低了模式对巴伦支—喀拉海（BKS）冬季海冰密集度预估的不确定性。约束后的结果表明，在高排放情景（SSP5-8.5和SSP3-7.0）下，冬季巴伦支-喀拉海无冰期的“极可能区间”分别是[2047, 2100+]和[2054, 2100+]；在中低排放情景（SSP2-4.5和SSP1-2.6）下，冬季该地无冰期的“极可能区间”分别是[2080, 2100+]和[2095, 2100+]；同时，约束后的模型结果显示；在高排放情景下，冬季该地无冰态发生的最大概率分别显著上升至67%（SSP5-8.5）和63%（SSP3-7.0），而在低排放情景下则降低。该研究强调，控制温室气体排放是延缓北极海冰消失的关键，为极地气候适应政策和可持续发展提供了重要科学支撑。

图4 采用时变涌现约束法的冬季巴伦支-喀拉海海冰密集度序列与原始海冰序列的对比。

图5 冬季巴伦支-喀拉海无冰时间的概率分布

未来，研究团队将进一步整合海洋多尺度动力学方法与极地气候系统模型，推动北极海冰变化机制与预测能力的持续突破，为全球气候变化应对提供更有力的科学支持。

两篇论文的第一作者分别为厦门大学海洋与地球学院博士后张超（共同通讯）、彭玉琢，通讯作者为段安民教授，其他作者包括浙江大学贾晓静教授、美国杜克大学博士研究生刘诗佐、复旦大学博士后沈子力、中科院大气物理研究所博士后魏吉林以及厦门大学博士研究生曹淑涛。研究获得国家自然科学基金项目(420305016、42030602 、42275032）、复旦大学开放课题(FDAOS-OP202405)、海洋生物地球化学全国重点实验室杰出博士后基金的联合资助。

论文来源和链接：

1.Zhang, C., Duan, A., Jia, X., Liu, S. (2025). Connecting Tibetan Plateau Snow Change With Arctic Sea‐Ice. Geophysical Research Letters. https://doi.org/10.1029/2025GL116351

2、Peng, Y., Duan, A., Shen, Z., et al. (2025). Emergent constraint on CMIP6 model projections of winter ice‐free periods in the Barents–Kara Sea. Geophysical Research Letters. https://doi.org/10.1029/2025GL117660

撰稿：张超、彭玉琢、林毅辉

编辑：苏颖

审核：杨小怡 游伟伟