为展现我院优秀校友风采，拓宽学生科研视野，海洋与大气学院 “同心·问海”优秀校友系列报告2023年扬帆起航。3月31日，我院优秀校友中山大学大气科学学院杨清华教授作为第九期报告嘉宾，应邀在海洋与大气学院536会议室作了题为“北极航道通航能力评估和预估”的学术报告，报告由海洋与大气学院副院长郑小童教授主持。
图：杨清华教授报告现场
杨清华教授首先介绍了北极气候变化和北极航运活动的基本情况。随着北极变暖加剧和北极海冰快速减少，北极航道正逐渐具备通航的可能性。北极航道主要包括西北航道、东北航道和穿越北极点的中央航道，后两支航道被合称为欧洲航线。相较于经苏伊士运河的传统航道，北极航道具有航行距离显著缩短、二氧化碳排放显著减少的优势，具有巨大的经济和社会价值。
在此背景下，杨清华教授团队基于经典北极交通可达性模型（ATAM），针对北极东北航道历史通航能力、CMIP6模式海冰数据适用性、北极航道未来通航能力进行了全面评估和预估分析。研究结果表明，1979年至今，北极东北航道通航期长度稳定增长，平均航行耗时持续减少；2005年以来，各级商船每年在东北航道都存在持续通航期；由于局地冰情变化影响，东北航道通航能力存在较大的年际和年代际变化。通过模式模拟结果分析分析，团队研究发现CMIP6多模式集合平均结果能够准确再现北极可通航面积，但对北极航道的通航能力（最优航线位置、航行耗时、通航期长度）存在明显低估。此外，模式未来预估结果表明，即便在可持续绿色能源（SSP126）情景下，北极航道通航能力也将显著提高；当全球平均表面温度异常达到+3.6℃（SSP585）时，即使没有破冰船协助，PC6级商船也可实现全年通航。围绕该研究内容，杨清华教授团队在期刊Geophysical Research Letters发表的题为“The Emerging Arctic Shipping Corridors（兴起的北极航运走廊）”的研究成果被选为杂志当期封面论文，同时被Nature杂志选为研究亮点（Research Highlights）进行报道。
最后，现场师生与杨清华教授展开了深入讨论，针对北极海冰变化归因、模式模拟北极海冰的误差来源等问题进行了深入探讨，活动现场气氛十分热烈。报告会后，杨清华还接受了我院记者安棋戎的采访。
通讯员：安棋戎
报告相关论文列表：
Min, C., Q. Yang, D. Chen, Y. Yang, X. Zhou, Q. Shu, and J. Liu, 2022: The Emerging Arctic Shipping Corridors. Geophysical Research Letters, 49,e2022GL099157. https://doi.org/10.1029/2022gl099157
Min, C., X. Zhou, H. Luo, Y. Yang, Y. Wang, J. Zhang, and Q. Yang, 2023: Toward Quantifying the Increasing Accessibility of the Arctic Northeast Passage in the Past Four Decades. Advances in Atmospheric Sciences. https://doi.org/10.1007/s00376-022-2040-3
问：请问怎样建立北极海冰变化与北极航道通航能力间的联系？
答：
冰情状况以及水深、浪高、风速、能见度等海洋、气象和地理因素，均是影响北极航道通航的因素。相较于其他要素，海冰对于北极航道具有十分显著且直接的影响，例如海冰融化季节的提前，冻结期的推迟将有可能使得北极航道通航窗口期延长。我们主要通过考虑海冰厚度和密集度的协同作用，基于船舶安全航行的指标，建立起海冰厚度和密集度变化与具备不同抗冰等级船舶之间的联系，并据此开展北极航道通航能力评估和预估。
问：请问目前海冰预测的研究进展如何？
答：
全球变暖背景下，极地海冰在过去几十年发生了显著变化（尤其是在北极地区）。次季节到季节尺度（S2S）的海冰预测，即2周到60天的海冰预测，是衔接天气尺度到气候尺度海冰预测的桥梁，也是实现无缝隙海冰预测的难点。研究表明动力模式的海冰可预测性远远超过1年，但目前可靠的海冰动力预测时效尚不能达到2个月。
20世纪80年代以来，国际上已经积累了大量海冰卫星遥感数据，相较于成熟的海冰密集度和海冰厚度资料同化，目前仍需改进对海冰漂移和冰面积雪的同化。此外，数值模式参数校准和调整不当会引入模式偏差，使模式预测技巧随着预测时长增加迅速降低。已有研究表明优化模式参数可在一定程度上减少海冰模式偏差，但在当前的模式开发过程中对优化海冰参数的关注较少。
更进一步讲，海冰精细化预测有着越来越迫切的科学和现实需求，但全球气候模式很难准确预测海冰的精细结构（如冰间水道和海冰边缘），而动力降尺度能将低分辨率的全球预测结果转化为高分辨率的区域预测结果，有望提高面向应用的海冰精细结构预测能力。但到目前为止，动力降尺度对南北极S2S海冰预测的影响研究仍较为缺乏。
最后，人工智能已经展现了其在海冰预测领域的巨大潜力，我们需要重视开展人工智能在海冰预测领域的应用研究。
问：请问您是如何在科研过程中找到海冰作为研究对象并逐步深入研究的？
答：
我本科是大气科学专业，2004年本科毕业后到国家海洋环境预报中心极地研究预报室工作，从事极地气象观测和预报研究。我一直对极地研究饶有兴趣，因为极地气候系统非常复杂，但与之相关的研究仍存在许多空白。2008年我非常幸运地参加了我国第3次北极科考，我想这是一个重要转折点，因为船上有多位著名的极地海冰专家，如海大的赵进平老师、大连理工的李志军老师、大气所的刘骥平老师以及芬兰气象局的程斌老师等，我跟几位老师在船上朝夕相处，聆听了他们精彩的报告，也请教了很多与极地海冰和气候变化相关的问题，了解到北极海冰数值预报研究的前沿性和迫切性，因此在这次考察期间下定决心，要做极地海冰数值预报研究。从北极回来之后，我开始在吴辉碇、张占海、刘骥平等老师的指导下，在职攻读硕士学位，论文方向就是“北极海冰数值预报研究”。
问：能分享一下您多次参加极地科考的感受吗？
答：
我很喜欢到极地，特别是在南极越冬考察。所谓南极越冬，就是越过冬天、时间一年以上的考察。我在南极越冬过两次，第一次的南极越冬经历是最难忘的。虽然极地条件很艰苦，像外部环境的恶劣，比如说冬天的极夜、频繁出现的暴风雪天气；物质上的匮乏，比如吃不到新鲜的蔬菜水果；精神上的考验，比如长期见不到家人，难以和外界的朋友交流，等等。但这种艰苦环境也有助于磨练人的意志。因为极地特别安静、祥和，在此环境下，你的心灵也会随之平静下来，有安静的环境让你去独立思考，有充裕的时间让你去规划一些喜欢做但一直没有时间做的事情，比如说看书、学习和做系统性的研究。此外，极地科考还有一些在其他地方得不到的额外福利：在南极，你会经常看到企鹅、海豹、毛海狮，而在北极也会见到北极熊等。当你看着这些震撼人心的自然景象、这些可爱的动物们时，你会忍不住感慨大自然的神奇与壮观，进而更加坚定从事极地研究的决心。