Page 9 - 《高原气象》2025年第5期

5 期 张 功等：极地冰区海-气湍流热量交换的研究综述 1127
变化而变化。COARE 模式的准确性取决于稳定度 也已借助科考船的优势， 成功实现了 MIZ区域的海
修正普适函数和地表粗糙度长度（Lu et al， 2013）。 气 湍 流 通 量 的 走 航 观 测（Butterworth and Miller，
稳定度修正普适函数主要通过观测资料拟合得到 2016b； Prytherch et al， 2017）。因此， 在极区海洋
的半经验公式， 不同的现场试验资料拟合出的稳定 开展走航观测是未来研究重点之一。
度修正普适函数也不同。与开放水面相比， 海冰边 充分考虑海冰对海-气湍流热量交换的动力与
缘区由于非均质表面的粗糙度增加， 湍流交换强度 热力因素， 探寻更加精确可靠的参数化方案或预测
也会表现出不同程度的变化， 并且中等 SIC（30%~ 模式， 提高模拟精度， 减少模型误差。目前的数值
70%）区域湍流交换增加程度最大（Andreas et al， 模式由于缺乏观测约束， 同时出于节约计算成本考
2010； Butterworth and Miller， 2016b）。南极海冰的 虑， 目前采用的参数化过于经验化（Grachev et al，
空间分布差异明显， 更容易向低纬地区移动， 其对 2008； Li et al， 2015）， 极区的气候过程通常发生在
海-气湍流热量交换的影响机制与北冰洋海冰存在 连续空间和时间尺度上， 数值预报产品无法描述较
显著差异（England et al， 2020）。南极海-气湍流热 小空间尺度的热量突变， 而这些小尺度通常对不同
通量在气候学上的不确定性较大， 并且这种不确定 类型的表面边界过程至关重要， 而在数百至数千公
性被归结于缺乏高质量的现场观测数据（Yu et al， 里的天气过程中， 数值预报产品也受到参数化和相
2011）。 关物理假设的限制（Gulev and Belyaev， 2012）。因
海冰高反照率和大气温度相互作用形成了冰 此， 高度可变的风速和复杂的海表状态的粗糙度参
雪-反照率机制影响海冰的融化， 而海冰的融化与 数以及稳定度修正函数需要进一步优化， 这在遥感
分布也影响着海-气的热量交换（Bintanja and van 模型与数值预报模型等数据产品中必然会发挥关
der Linden， 2013； Taylor et al， 2018； 王 昀 等 ， 键作用。此外， 最近一项的研究根据北极区域的历
2023）。此外， 海冰的生成与消融， 改变了海冰的 史观测资料， 通过机器学习预测了海冰上的湍流热
厚度与密集度， 引起了热力和动力过程的改变， 同 量 交 换 ， 其 结 果 与 MOSAiC 观 测 结 果 相 当 一 致
时 海 冰 的 漂 移 也 会 引 起 湍 流 热 量 输 送 的 变 化 （Cummins et al， 2023）。这意味着采用机器学习作
（Spreen et al， 2011）。近几年的研究也开始对浮冰 为边界层过程参数化的替代策略可以在给定的观
和水道引起的海表粗糙度进行了参数化， 旨在减少 测数据条件下， 通过统计方法直接推断湍流热量交
数 值 预 报 模 型 中 的 偏 差（Lüpkes and Gryanik， 换与气象因子（如温度、 湿度等）的经验关系具有可
2015； Elvidge et al， 2023）。因此， 研究极地冰区 行性。基于大数据的机器学习或人工智能的新兴
海-气湍流热通量必须考虑海冰与大气间的热力和 方法有望成为研究极地海冰区海-气热量交换的新
动力过程， 这也是极地冰区海-气湍流热量交换研 方向。
究或参数化面临的挑战， 未来研究的重点可从以下 明确海冰区波浪对海-气湍流热量交换的影响
几个方面开展。 机制。海冰有利于维持海洋风浪的平衡， 但随着季
增强极区海洋现场数据的获取能力， 特别是 节性海冰范围的消退， 风浪得到了增强（Thomson
MIZ 区域的观测数据， 补齐观测短板， 丰富基础数 and Rogers， 2014）。波浪增强加速了冰层破坏， 也
据库。虽然遥感卫星可以探测到地表与大气的信 增加海洋与大气的相互作用（D’Asaro et al， 2014）。
息， 但云层限制了卫星观测数据的可用性， 并且目 波浪改变了海表粗糙度， 尤其在 MIZ粗糙度的改变
前大多数可见光和红外传感器都难以区分云层和 可能导致极地海洋从热盐过程驱动向大气强迫驱
积雪或冰盖（Bourassa et al， 2013）。即便在少数的 动的转变（Rainville et al， 2011）。MIZ的海-气相互
特定站点进行温度和风速的观测， 由于湍流过程在 作用参数化缺少对波浪的考虑， 通常采用开放水面
极区海冰条件下对大气强迫没有线性响应， 通量分 的参数化（Martin et al， 2014）。然而， MIZ 中的波
布也具有不均匀性， 单独站点观测或模型模拟可以 浪与开放水面存在很大不同， 因为波浪在 MIZ中不
降低较小过程的误差， 而较大尺度过程的研究则主 仅 受 到 阻 挡 ， 同 时 也 存 在 散 射 或 反 射（Squire，
要通过合适的参数化来解决（Bourassa et al， 2013； 2007）。因此， MIZ 中波浪的变化很可能改变了海
Spengler et al， 2016）， 对观测数据提出了更高的要 冰的海气交换， 然而目前对此尚无明确的认识。
求。近年来， 涡动相关技术在 SHEBA 和 MOSAiC 进一步评估极区海-气湍流热量交换对气候变
等极地大型观测试验中的成功应用意味着极区海- 化的贡献。海-气湍流热量交换有利于促进海冰消
气湍流交换直接观测具有可行性。涡动相关方法 融， 产生更多的开放水面来引起正反馈， 这种现象