考虑云效应的理想化耦合大气-海洋-海冰浮冰模型的模拟与数据同化

海冰在气候系统中起着至关重要的作用，特别是在边际冰区（MIZ），这是由开阔海洋和密集浮冰之间的碎裂冰组成的过渡区域。随着 MIZ 的扩张，理解其动力学对于预测气候变化的影响至关重要。然而，云在这些过程中的作用在很大程度上被忽视了。本文通过填补这一空白，开发了一个理想化的耦合大气-海洋-冰模型，纳入云和降水效应，同时处理正演（模拟）和反演（数据同化）问题。海冰动力学使用离散元方法建模，模拟由大气和海洋力驱动的浮冰。海洋由双层准地转（QG）模型表示，捕捉中尺度涡旋和冰-海流拖曳。大气使用双层饱和降水 QG 系统建模，考虑海面和冰面上可变的蒸发。云覆盖影响辐射，影响冰的融化。理想化的耦合建模框架使我们能够研究大气、海洋和海冰浮冰之间的相互作用。具体而言，它关注云和降水如何影响能量平衡、融化和冻结过程。它还作为数据同化的测试平台，允许在云引起的不确定性中恢复未观测到的浮冰轨迹和海洋场。数值结果表明，适当的降阶模型有助于提高数据同化效率，利用部分观测实现对缺失浮冰轨迹和低层大气风场的准确推断。这些结果表明将理想化模型与数据同化相结合具有改善我们对北极动力学理解和预测的潜力。