乔方利团队：北冰洋动力降尺度高分辨率数据集发布

Miller

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原创 AAS  大气科学进展AAS   2025年07月18日

封面故事|数据论文

北冰洋动力降尺度高分辨率数据集发布

—构建高质量数据集，助力北冰洋气候变化研究

        北极是地球的极北之地，也是全球气候变化最敏感的区域之一，正在经历着前所未有的气候变化过程。在全球变暖背景下，北极表层气温上升速率已超过全球平均水平的两倍，这一现象被称为“北极放大”效应。北极地区的气候变化不仅对当地生态系统造成重大影响，而且对全球气候系统具有重要调制作用。此外，北极海冰的迅速消融正推动北极航道的开通，这将对世界航运格局产生深刻的影响。

        数据是理解和应对气候变化的关键基础。但受北极地区独特的地理和气候条件的制约，当前国际上关于北极的长期连续观测数据非常有限，特别是针对北冰洋的长期观测数据更为稀缺，这很大程度上限制了人们对北冰洋的利用和气候变化的科学认识。对此，科学家通常借助气候模式模拟和预测的数据开展相关研究。然而，目前气候模式在北冰洋仍存在分辨率低、模拟误差大和预测不确定性高等共性问题。

        为弥补气候研究中北冰洋长期观测资料的匮乏，以及高精度模拟和预测数据的不足，中德科研团队深度合作，经长期攻关，成功研制了一套北冰洋动力降尺度历史模拟和未来预估高分辨率数据集。

        该研究团队基于海洋-海冰耦合模式FESOM2，利用经过偏差校正的气候模式表层强迫场，构建了一套水平分辨率高达4.5公里的北冰洋动力降尺度数据集。该数据集不仅包括115年（1900-2014年）的历史模拟数据，还包括中（SSP2-4.5）、高（SSP5-8.5）两种未来气候情景下各86年（2015-2100年）的预估数据。该数据集包含海洋和海冰的16个关键参数，时间分辨率以月平均为主，部分参数可达日平均。

        针对该数据集的评估表明，相较于CMIP6气候模式数据，该数据集分辨率高一个量级，海水温度、盐度及海冰厚度等关键参数的模拟误差均显著减小，尤其是气候模式中普遍存在的大西洋水层偏深与偏厚的系统性偏差得到显著改善。

        该数据集不仅有助于科学家深入探究北冰洋的气候变化机制，还能为北极气候变化的预测和评估以及北冰洋航道利用等提供新的数据支撑。

        数据下载链接
        该数据集存储于Science Data Bank，可通过以下链接进行访问和下载：

        历史模拟数据 ： https://doi.org/10.57760/sciencedb.16206
        SSP2-4.5情景预估数据：https://doi.org/10.57760/sciencedb.16286
        SSP5-8.5情景预估数据：https://doi.org/10.57760/sciencedb.16319

论文主要作者介绍:

舒启
研究员，自然资源部第一海洋研究所
长期从事北极气候变化、模拟和预测预估领域的研究工作，研究发现了“北冰洋放大”现象，阐明了北冰洋快速变暖新机制，提出了“北极海洋热浪放大”概念。

王强
研究员，德国阿尔弗雷德·魏格纳研究所
长期从事新一代海洋-海冰模式开发改进工作，为不规则网格海洋-海冰耦合模式FESOM第一代产品的核心开发成员，主要科研方向为极地海洋的变率和变化机制及影响，以及FESOM的相关应用。

乔方利
研究员，欧洲科学院院士，国际欧亚科学院院士，自然资源部第一海洋研究所
长期从事海洋、海气耦合模式和气候模式的研发工作，原创建立了浪致混合理论，建立了首个实质性耦合的全球高分辨率海浪-潮流-环流耦合模式FIO-COM，建立了新型海浪-潮流-环流耦合业务化预报系统，建立了考虑海浪物理过程的新型台风模式FIO-AOW，建立了首个包含海浪的气候模式FIO-ESM等。