南极普里兹湾固定冰热力学模拟中单柱模型的比较研究与不确定性量化

为解决南极固定冰热力学模拟中物理过程贡献不明确的问题，研究人员采用HIGHTSI、BL99、MUSHY和0LAYER四种单柱模型，结合中山站观测数据，量化了积雪再分配、短波辐射吸收参数化及盐度剖面等对冰厚模拟的影响。结果显示，HIGHTSI因积雪导热系数优化误差最小（0.04 m），而BL99等模型因忽略积雪动态过程导致冰厚低估7.3%。该研究为极地海冰模型优化提供了关键理论依据。

　　

南极普里兹湾的固定冰（Landfast Sea Ice, LFSI）是南极海冰系统的重要组成部分，其季节性变化直接影响全球气候和生态系统。然而，当前海冰热力学模型在模拟南极固定冰时存在显著不确定性，尤其是积雪再分配、短波辐射吸收和盐度耦合等物理过程的贡献尚未明确。这一问题限制了模型在预测极地冰盖变化和气候反馈中的准确性。

为量化这些不确定性，中国极地研究中心的研究人员联合国内外团队，选取四种代表性单柱热力学模型——高分辨率积雪/冰模型（HIGHTSI）、能量守恒模型（BL99）、糊状层模型（MUSHY）和零层模型（0LAYER），利用2015年中山站气象观测和现场冰厚数据，系统评估了各模型在模拟南极固定冰生长与消融中的表现。研究结果发表于《Ocean Modelling》，揭示了不同物理过程对模拟偏差的影响机制。

关键技术方法包括：1）基于中山站气象数据（气温、辐射、降水等）驱动模型；2）通过温度链观测验证冰/雪厚度；3）敏感性实验分析积雪导热系数（k_snow
）、盐度初始剖面（S_init
）等参数的影响；4）对比模拟与实测的短波辐射吸收（F_sw
）和升华过程。

研究结果

1. 冰与雪厚度：所有模型因忽略风驱积雪再分配，导致积雪深度模拟偏差显著（观测增厚28 cm，模拟<2 cm），进而引发冰厚误差>5%。HIGHTSI因优化k_snow
   参数，冰厚偏差最小（0.04 m）。
2. 积雪-冰转化：尽管观测期间未形成积雪-冰（snow-ice），但敏感性实验表明，BL99和MUSHY对初始盐度（S_init
   ）高度敏感，而0LAYER因简化盐度耦合过程偏差最大。
3. 能量平衡：短波辐射参数化差异导致积雪消融时间偏差达15天，其中HIGHTSI的辐射吸收模型更符合观测。

结论与意义
该研究首次量化了南极固定冰模拟中物理过程的相对贡献：积雪导热系数（k_snow
）是冰厚误差的主控因素（贡献7.3%偏差），而盐度耦合（BL99/MUSHY）和辐射参数化分别影响相变时序和能量分配。成果为气候模型中海冰模块的优化提供了明确方向，尤其强调积雪动态过程（如风驱再分配）的集成必要性。此外，HIGHTSI的优异表现验证了高分辨率参数化在极地模拟中的优势，为未来耦合模型开发奠定了理论基础。