BCC_CSM对北极海冰的模拟：CMIP5和CMIP6历史试验比较

王松，苏洁*，储敏，史学丽

( 1. 中国海洋大学 海洋与大气学院，山东 青岛 266100；2. 物理海洋教育部重点实验室，山东 青岛 266100；3. 中国高校极地联合研究中心，北京 100875；4. 中国气象局国家气候中心，北京 100081)

1 引言

作为地球寒极的北极是北半球气候系统稳定的重要基础之一。海冰变化在海-气-冰耦合气候系统中扮演了极其重要的角色。20世纪70年代以来，北极海冰快速变化，尤其是夏季快速减退[1-3]。1979-2014年，9月海冰覆盖范围的减小速率为86 000 km2/a[4]，而一般认为北极海冰范围（Sea Ice Extent，SIE）会继续减小，在2030年可能出现夏季无冰的北极[5]。Rothrock等[6]在2008年综合研究多种数据后得出，1975-2000年春季北极海冰减薄了1.25 m。Kwok和Rothrock[7]在 ICESat（覆盖至 86°N）卫星数据基础上得出，北极海冰厚度从1980年的3.64 m减小至2008年冬天的1.89 m，减薄了1.75 m。快速变化的北极海冰对北极大气、全球气候、北极生态系统、北极交通运输、资源开采等产生了重要影响[8]。

除了观测，数值模式也是研究北极问题的重要工具，其中既有专门描述海冰过程的模式，也有包含海冰过程的多圈层耦合的气候系统模式[9-12]。耦合模式比较计划（CMIP）作为气候（变化）科学的一个基础平台，其模拟结果为历次IPCC评估报告提供科学数据基础；评估耦合模式中北极海冰的模拟表现不仅对探究北极海冰变化规律以及全球气候变化影响有重大意义，对气候系统模式的渐趋完善也有重要参考意义。已有的研究表明，耦合模式在模拟海冰面积大小以及变化趋势等方面仍然存在很大的不确定性[5,13-14]。邱博等[15]评估了CMIP5试验阶段国内外不同气候模式对北极海冰的模拟性能，发现气候系统模式大多能够较好地模拟出北极海冰的季节变化特征，但是大多数模式模拟的夏季海冰偏少，而年均海冰面积大小与观测差别也较大。国内已有学者对不同模式模拟海冰的性能以及误差成因开展了研究工作，王秀成等[16-17]研究表明气候系统模式FGOALS_1.1对极地海冰有一定模拟能力，但仍存在较大偏差。舒启等[18]基于CMIP5的历史实验评估了地球系统模式FIO-ESM对北极海冰的模拟能力,指出该模式能够很好地模拟出多年平均海冰覆盖范围的季节变化特征，模拟的气候态月平均海冰覆盖范围均在卫星观测值±15%范围以内；该模式能够较好地模拟1979-2005年期间北极海冰的衰减趋势，但仍小于观测衰减速度。朱清照和闻新宇[19]对参加CMIP5试验计划的6个中国气候系统模式模拟的历史与未来北极海冰模拟结果进行了评估，结果显示中国的模式对SIE模拟结果与国际CMIP5模式的平均水平相比还存在一定差距，从对海冰本身的模拟以及海冰偏差带来的气候影响两个角度来看，北京师范大学的BNU-ESM在中国的模式中水平相对较高。

BCC_CSM是由中国气象局北京气候中心（Beijing Climate Center，BCC）发展的新一代气候系统模式。作为中国参与CMIP模拟试验的一个重要模式成员，BCC模式开展并共享的CMIP5试验模拟结果为IPCC第五次评估报告提供了有价值的参考[20]。许多学者基于BCC_CSM模式CMIP5计划下的实验结果对北极海冰的模拟表现进行了研究，指出了该模式对北极海冰的模拟能力仍存在许多问题和不足，例如年平均海冰面积模拟误差最大的区域位于鄂霍次克海、白令海和巴伦支海等海区；海冰面积夏季偏小，是所有中国模式中最小的，冬季偏大；年平均海冰厚度整体偏薄，海冰流速偏大[15,19,21-22]。此外有研究还指出BCC_CSM模拟的向下净辐射能量偏低使得海温异常偏低，是导致北半球冬季海冰模拟偏多的主要原因[21]。

CMIP5模拟试验之后，BCC_CSM模式进行了大气、陆面、海洋、海冰等各圈层分量模块的方案改进与参数优化等研究工作，形成了更新的版本并参与CMIP6模拟试验[23]，目前CMIP6的DECK试验部分已经完成并通过网络发布共享，Wu等[24]全面介绍了BCC_CSM模式从CMIP5到CMIP6试验计划的研究进展。本文利用BCC_CSM模式在CMIP5和CMIP6阶段的历史试验结果，分析模式对北极海冰的模拟效果，重点比较SIE和海冰厚度两个方面，并分析这种差异产生的可能原因，为进一步完善该模式提供相关依据。

2 模式及试验简介与数据

BCC_CSM是全耦合的全球气候模式，包含大气、海洋、海冰和陆面4个分量模式，各分量模式之间相互作用，通过各界面的动量、能量和水分等通量的交换来耦合，耦合过程通过耦合器实现[25-26]。参加CMIP5试验的BCC模式有两个不同分辨率的版本，BCC_CSM1.1（T42，约 300 km）和 BCC_CSM1.1m（T106，约 110 km）[27]。CMIP6 试验阶段的模式版本有 3个，BCC-CSM2-MR（T106），BCC-CSM2-HR（T266）和 BCC-ESM1（T42），其中大部分试验是采用 T106 版本[24]。

本文主要关注BCC_CSM1.1m和BCC-CSM2-MR两个相同分辨率的历史试验结果。如前所述，从CMIP5到CMIP6试验阶段，BCC_CSM模式系统进行了各分量模式方案及参数的改进更新。表1给出两个模式版本中各分量模式的信息，可以看出BCC_CSM 1.1m与BCC-CSM2-MR两版本的大气和陆面模式分量都有版本的更新。针对SIS模式湍流通量参数化方案中风应力及湍流通量存在的模拟偏差的问题，海冰模式改进了冰面湍流通量的参数化方案，利用Lu等[28]提出的方法，考虑了冰表面冻结、融化过程以及冰表面温度对粗糙度的影响，改进了参数化方案中稳定度和粗糙度函数；改进了辐射传输和边界层等过程参数化方案；对海冰反照率相关参数进行了优化；在此基础上对部分参数的取值进行了试验和调整；海洋模式基本保留了CMIP5模式的版本[24]。

CMIP历史试验是检验模式对当代气候模拟性能的一个重要试验，它是在模式控制试验的基础上，根据给定的强迫条件（如温室气体、气溶胶、臭氧和太阳辐照度等）进行的数值试验，其模拟时段是从1850年开始到当前年份（CMIP5试验为2012年，CMIP6试验为2014年）。

表1 CMIP5与CMIP6试验阶段BCC_CSM模式各分量模式信息Table 1 Component mode information of BCC_CSM mode in CMIP5 and CMIP6

本文选用BCC_CSM1.1m和BCC-CSM2-MR两个版本的1980-2012年逐月模拟结果，变量主要包括海冰密集度（Sea Ice Concentration, SIC）、冰厚、冰速、海表面温度、海表环流、近地面气温、向下长波辐射、净长波辐射、向下短波辐射、净短波辐射、潜热和感热通量、冰下热通量。

所使用的观测和再分析资料包括：（1）美国冰雪数据中心（National Snow and Ice Data Center，NSIDC）的SIC[29]；（2）欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)的ERAInterim再分析资料提供的变量，包括：气温、海表面温度、反照率、向下短波辐射、净短波辐射、向下长波辐射、净长波辐射、感热/潜热通量、SIC[30]；（3）泛北冰洋模拟和同化系统（Pan-Arctic Ice-Ocean Modelling and Assimilation System, PIOMAS）模式输出的冰厚[31]；（4）全球简单海洋资料同化系统/海冰再分析（Simple Ocean Data Assimilation Ocean/Sea Ice Reanalysis，SODA3）的海洋热通量[32]。

3 结果分析

3.1 海冰密集度

图1给出的是模拟和观测的1980-2012年北半球3月和9月平均SIC的空间分布及变化趋势。从图中可以看出，9月海冰主要限于北冰洋盆地和加拿大北极群岛以北（图1b-1），冬季海冰能到达50°N以南，覆盖整个北冰洋及周边大部分海域（图1a-1）。BCC_CSM两版本基本能模拟出北极海冰的分布情形，且CMIP6的模拟与观测更为接近。CMIP5 9月在北极中央区模拟的SIC较观测小（图1b-1，图1b-2），从海冰覆盖范围看也是如此，且太平洋扇区海冰覆盖范围明显偏小；3月，CMIP5模拟的海冰总体较观测偏多、密集度偏大，在海冰分布外缘（巴芬湾、东格陵兰海、巴伦支海、鄂霍次克海、白令海）这种差异尤为明显（图1a-1，图1a-2）。CMIP6 9月模拟的SIC较观测偏大（图1b-1，图1b-3），覆盖范围在东北航道沿线较观测明显偏大；3月的SIC在东格陵兰海、巴伦支海也较观测偏大。两个模式结果相比较，CMIP6更接近观测，3月在巴芬湾南部、格陵兰岛南部CMIP6改善明显。

观测资料显示，9月北极盆地及周边海域SIC的变化趋势均为负值，在海冰分布外缘尤为明显（图1d-1)；3月白令海、北美大陆以北SIC呈增加趋势，其余边缘海区呈减小趋势。CMIP5模拟出了9月份减小的趋势但幅度偏低，以及3月份在海冰分布外缘减小的趋势。从趋势上来看，CMIP6与CMIP5的结果较为相似，但模拟的9月份SIC减小趋势与观测更为接近。比较来看，CMIP5与CMIP6两者模拟的SIC的长期变化趋势与观测是一致的。

3.2 海冰范围

一般情况下，如果一个格点的SIC大于15%则认为该区域有海冰覆盖，依据这个标准计算得到SIE。BCC两个版本基本再现了北极SIE的季节变化，且CMIP6较CMIP5更接近观测（图2a）。CMIP5模拟的SIE季节变化过大，这一点在以前的分析中已提及[15,21]，具体为在7-10月模拟的SIE较观测偏小，其余月份偏大。比较来看，夏季CMIP6模拟的SIE较CMIP5偏大，冬季CMIP6模拟的SIE较CMIP5偏小，无论冬季还是夏季CMIP6对SIE的模拟都有不同程度的改善，尤以夏季明显。

从SIE的年际变化比较可知（图2b，图2d），9月时两个版本模拟的SIE的年际变化与观测结果相去甚远，去趋势处理后，CMIP5与观测之间的相关系数为0.06，CMIP6与观测之间的相关系数为-0.13。冬季的表现也不理想，去趋势处理后，CMIP5与观测之间的相关系数为-0.34，CMIP6与观测之间的相关系数为0.18。就SIE的年际变化来看，两版本的表现差强人意。从SIE长期变化趋势看，CMIP6较CMIP5稍好，CMIP6在冬夏季都模拟出了与观测大致相同的变化趋势（减小趋势）。

图1 观测和模拟的1980-2012年北极地区3月和9月的平均海冰密集度分布及变化趋势Fig. 1 Observed and simulated average sea ice concentration distribution and trend in March and September of 1980-2012 in the Arctic region

2007年9月北极SIE突然减少为4.32×106km2，较2005年少23%[33]，北极海冰剧烈变化始为大众所知。CMIP5在2007年模拟出SIE极大值，而CMIP6模拟出了这一极小值过程，但还是高出观测值不少。目前观测到的最小的SIE发生在2012年，比2007年少18.5%，CMIP6也模拟出了这一极小值过程但比观测结果偏大，CMIP5同样模拟的是极大值。根据以往的研究，2012年北极海冰不同寻常的变化很可能与2012年8月4-8日在北极中央海盆活动的超级气旋有关[34]。模式不能很好地模拟到这一突变，可能是与模式不能模拟出突然爆发的超级气旋有关。

3.3 海冰厚度

伴随着SIE的变化，海冰厚度也在发生显著变化。第五次IPCC的报告中指出，20世纪80年代以来的北极海冰厚度是减小的[35]，这一结论被多种观测途径（潜艇、电磁探测、卫星测高）所证实。覆盖北冰洋全场的海冰厚度资料很稀少，Cryosat2数据[29]和SMOS数据[35]是来自卫星遥感的观测数据，但时段偏短（Cryosat2数据时间为2010年至今；SMOS数据时间为2012年至今），与BCC_CSM结果重合的时段只有2010-2012年。因此本文利用时空连续性较好，且与观测较为一致的PIOMAS模式同化数据[31]来评估模式的冰厚模拟结果。

由冰厚空间分布及其趋势（图3）可以看出，4月与9月两个版本模式模拟的冰厚均较PIOMAS严重偏薄，大致偏薄1.5 m左右，CMIP6的模拟较CMIP5略厚（图3a-4，图3b-4），且9月冰厚空间分布略有改善。从冰厚空间分布的变化趋势看，无论是4月还是9月CMIP5模拟的冰厚减小率都远小于PIOMAS，但CMIP6的冰厚变化趋势（图3c-3，图3d-3）在空间分布和量值上都较CMIP5（图3c-2，图3d-2）有所改进。

图2 北极海冰范围的季节变化（a），3 月（b）和 9 月（d）的年际变化以及 CMIP5、CMIP6 分别与观测（SSMI）的海冰范围差值（c）Fig. 2 Seasonal cycle (a) and internal changes in the extent of the Arctic sea ice in March (b) and September (d), c is the difference between CMIP5 and CMIP6 and observation (SSMI) respectively

空间平均冰厚的变化显示，4月CMIP5与CMIP6的模拟结果（图4a）非常接近，且年际变化幅度很小，平均冰厚约1.5 m，较PIOMAS模拟低0.5～1.0 m，两者的长期变化率分别为-0.06 m/（10 a）和-0.08 m/（10 a）较 PIOMAS 模拟的小（-0.21 m/（10 a））。9月CMIP5与CMIP6模拟的平均冰厚都不足1 m（图4b），较PIOMAS模拟低0.2～1.5 m，年际变化较明显，但长期变化趋势（CMIP5 为-0.03 m/（10 a）；CMIP6 为-0.09 m/（10 a））远不如 PIOMAS 明显（-0.28 m/（10 a））。两版本相比较，CMIP6 对夏季冰厚模拟得到一定程度的改善，这一点从图4b和图4c中都可明显看出。

4 模式误差及改进的成因分析

由第3节可以得出，CMIP5计划下BCC_CSM在SIC、SIE及海冰厚度的模拟方面与观测都存在误差，最突出的问题表现为两个方面：（1）模拟的SIE季节性变化过大，具体表现为夏季偏小冬季偏大；（2）海冰厚度全年都偏小，夏季尤其明显。CMIP6较CMIP5在第一个方面有明显的改进，在第二个方面也有所改进。因此，接下来我们将围绕这两个方面对模拟误差及CMIP6改进的原因进行具体的分析。

4.1 海冰范围季节变化过大及改进的原因

海冰的生消变化不仅取决于局地的热力平衡，也受大气和海洋运动影响下的热平流输送及海冰漂移的影响。本文将从冰面、冰底的热收支入手来进行成因分析，同时讨论海洋环流带来的热平流输送对海冰模拟结果造成的可能影响。由图2可知，CMIP5模拟的SIE偏小的极大值发生在8-9月，较观测偏小2.5×106km2；11月至翌年6月较观测偏大，且与SSMI卫星遥感的误差在各月基本一致，这里取12月至翌2月作为代表分析误差存在的原因，12月至翌2月偏大约3.3×106km2。CMIP6在8-9月较观测偏大0.7×106km2，12月至翌2月较观测偏大约1.5×106km2。基于此，我们选取夏季（8-9月）和冬季（12月至翌2月）分析CMIP5的SIE存在较大误差及CMIP6改进的成因。

4.1.1 夏季海冰范围

海冰生消的热力因子主要为海洋热通量和冰面热收支。图5为再分析数据和模拟的8-9月北极冰表面和冰底的热通量分量，包括垂直方向总热收支、海洋热通量、冰表面热收支、湍流通量、净辐射通量、净长波辐射、净短波辐射、反照率的空间分布。以上各分量正值都表示海冰得到热量，其中净辐射通量为净短波辐射与净长波辐射之和，湍流热通量是感热和潜热之和，冰表面热收支为净辐射通量和湍流热通量之和，垂直方向总热收支为冰表面热收支与海洋热通量之和（除了海洋热通量来自SODA3数据，其他都来自ERA-Interim再分析数据）。

图3 PIOMAS和BCC模拟的1980-2012年平均海冰厚度的分布与长期变化趋势Fig. 3 Distribution and long-term trend of average sea ice thickness in 1980-2012 simulated by PIOMAS and BCC

图4 PIOMAS和BCC模拟的4月（a）和9月（b）区域平均海冰厚度的年际变化和逐月变化（c）Fig. 4 Internal and monthly (c) changes in average sea ice thickness in April (a) and September (b) regions simulated by PIOMAS and BCC

图5 再分析数据及模拟的8-9月垂直方向总热收支、海洋热通量、冰表面热收支、湍流通量、净辐射通量、净长波辐射、净短波辐射、反照率的分布Fig. 5 Distribution of vertical total heat budget, ocean heat flux, surface heat balance, turbulent flux, net radiation flux, net long-wave radiation, net short-wave radiation, and albedo in August and September from reanalysis data and simulation results

从垂直方向总热收支来看，在海冰覆盖区域，CMIP5较ERA/SODA分析数据明显偏大（图5a-1，图5a-2），导致CMIP5模拟结果海冰融化程度偏大、SIE偏小。进一步详细分析可知，CMIP5模拟的海洋热通量较ERA/SODA 偏大（图5b-1，图 5b-2），而冰表面热收支为负值且总体小于ERA（图5c-1，图5c-2），表明海洋热通量是造成模拟误差的主要原因。尽管冰表面热收支在总的垂向热量平衡中贡献不大，但进一步分析湍流通量和辐射通量两项得出，CMIP5模拟的净辐射通量较ERA大（图5e-1，图5e-2），而湍流通量较ERA小（图5d-1，图5d-2），表明辐射通量对CMIP5较大的热收支也有贡献。而分析影响辐射通量的净短波辐射和净长波辐射两项可知，CMIP5较大的辐射通量主要是净短波辐射的影响（净长波辐射较小）（图5g-1，图5g-2）。CMIP5较ERA小的反照率对其较大的净短波辐射有贡献（图5h-1，图5h-2），且CMIP5较ERA大的向下短波辐射对其较大的净短波辐射也有贡献（图略）。因此，导致CMIP5模拟出较小SIE的主要原因是较大的海洋热通量和向下短波辐射及较小的反照率。

从垂直方向冰面和冰底的总热收支看，CMIP6在冰区较CMIP5小（图5a-4），较小的热量意味着融冰较少导致CMIP6模拟的SIE较CMIP5大，说明局地热力平衡是CMIP6模拟改善的原因。结果显示，CMIP6模拟的海洋热通量较CMIP5小（图5b-4），而冰表面热收支对垂直方向的总热收支的改进起到相反的作用（图5c-4），因此，海洋热通量是导致模拟改善的主要原因。进一步分析影响冰表面热收支的湍流通量和辐射通量两项得出，CMIP6模拟的净辐射通量较CMIP5小（图5e-4），而湍流通量较CMIP5大（图5d-4），表明净辐射通量对CMIP6较小的热收支也有贡献。继而分析影响净辐射通量的净短波辐射和净长波辐射两项可知，CMIP6较小的净辐射通量主要是净短波辐射的影响（净长波辐射较大）（图5g-4）。CMIP6较CMIP5大的反照率和较小的向下短波辐射对其较小的净短波辐射有贡献（图5h-4）。因此，导致CMIP6较CMIP5 SIE模拟结果改进的主要原因主要是较小的海洋热通量，虽然CMIP6表面的热收支在除了拉普捷夫海（Laptev Sea）附近外的大部分海区较CMIP5大，不利于夏季SIE的改善，但与ERA数据（图5c-1）相比，CMIP6的表面热收支实际上是较CMIP5有改善的，这主要得益于辐射通量和湍流通量都有所改善，其中比CMIP5较大的反照率及较小的向下短波辐射是对SIE增加有贡献的。

综上，8-9月CMIP5海洋热通量偏大是导致其SIE偏小的主要原因，虽然偏大的向下短波辐射和偏小的反照率有利于SIE偏小，但总的冰面热收支在大部分区域是负值，对SIE的偏小并没有贡献；CMIP6海洋热通量的改善（变小）是SIE改善的主要原因，较小的净短波辐射和较大的反照率也有贡献。反照率和净短波辐射的改善应该与冰面反照率的参数优化及大气云物理过程的改善有直接关系，对海洋热通量的影响是间接的。

4.1.2 冬季海冰范围

图6给出的是冬季（12月至翌年2月）垂直方向总热收支、海洋热通量、冰表面热收支、湍流通量、净长波辐射的分布。从垂直方向总热收支的比较来看，CMIP5较 ERA略小（图6a-1，图 6a-2），导致 SIE偏大。CMIP5海洋热通量较SODA小（图6b-1，图6b-2），而冰表面热收支与ERA很接近（略小）（图6c-1，图6c-2），可以得出海洋热通量是造成模拟误差的主要原因。考查影响冰面热收支的湍流通量和净辐射通量两项得出，CMIP5较小的湍流通量对其较小的热收支有贡献（图6d-1，图6d-2）。由于冬季的太阳辐射几乎为0，净辐射通量反映的主要是净长波辐射，CMIP5较ERA大的净长波辐射对其较小的热收支没有贡献（图6e-1，图6e-2）。考虑到CMIP5较小的湍流通量可能是其较大的SIE所导致，因此，造成CMIP5较大SIE的主要原因是较小的海洋热通量。

CMIP6的垂直方向总热收支大于CMIP5（图6a-4），冬季较大的热量意味着生成的海冰较少，导致CMIP6模拟的SIE较小。可以看出，CMIP6较CMIP5大的垂直方向总热收支由海洋热通量和冰表面热收支共同作用所致（图6b-4，图6c-4），表明两者对CMIP6的改善都有贡献。进一步分析影响冰面热收支的湍流通量和净辐射通量两项得出，CMIP6模拟的净辐射通量（冬季数值上约等同净长波辐射）和湍流通量都较CMIP5大，表明净辐射通量和湍流通量对CMIP6较大的冰面热收支都有贡献。因此，造成CMIP6较小SIE的主要原因是较大的海洋热通量和由较大湍流通量和净长波辐射共同作用下引起的较大冰面热收支。

综上所述，冬季时CMIP5模拟的海洋热通量较小是其SIE较大的主要原因，总体上，CMIP6对SIE模拟的改善是由于海洋热通量和冰面热收支的改善。但我们注意到，冬季CMIP5对SIE的模拟误差主要来自巴芬湾、挪威海、巴伦支海海区[21]，CMIP6模拟SIE得到改善的区域主要位于北大西洋一侧的巴芬湾海区，但在巴芬湾南部、格陵兰岛南部CMIP6的垂直方向总热收支小于CMIP5（图6a-4），这与CMIP6在该区域较CMIP5少的海冰是不一致的。所以，仅从海洋热通量、冰表面热收支不能完全解释CMIP6 SIE的改善，CMIP6模拟的SIE较小还有其他因素影响。

图6 再分析数据及模拟的冬季（12月至翌年2月）垂直方向总热收支、海洋热通量、冰表面热收支、湍流通量、净长波辐射的分布Fig. 6 Distribution of vertical total heat budget, ocean heat flux, surface heat balance, turbulent flux, net radiation flux, net long-wave radiation from December to February from reanalysis data and simulation results

为了进一步分析冬季CMIP6在北大西洋海区SIE得到改善的成因，我们计算了该海区冬季SIE、海表温度、近地面气温、净短波辐射、净长波辐射、净辐射通量、热通量、垂直方向总热收支的区域平均值。图7显示，CMIP6的净短波辐射大于CMIP5，但在考虑净长波辐射和湍流通量后（图7e，图7g），CMIP6的冰面热收支在大部分年份比CMIP5小（图7h）。因此，再次确认了冰表面热收支解释不了CMIP6对SIE的改善。CMIP6的海洋热通量有部分年份大于CMIP5（图7i），但从垂直方向总热收支来看，CMIP6并不是一致性的偏大（图7j）。因此，也可以确认垂直方向总热收支也不能很好解释CMIP6模拟的SIE较小。

图8为冬季大西洋一侧海冰外缘区域的SIC、净辐射通量、湍流通量、冰面热收支、海洋热通量、垂直方向总热收支的空间分布。在SIC得到显著改善的巴芬湾，CMIP6的净辐射通量较小（图8b-4），冬季高纬度地区净短波辐射很小，意味着CMIP6通过长波辐射损失了较多热量；此外CMIP6通过湍流热通量也损失较多热量（图8c-4），从而不利于海表温度的上升，大面冰面热收支同样解释不了巴芬湾更高的海温。在巴芬湾更高纬度海区由于CMIP6较大的海洋热通量影响（图8e-4），CMIP6小部分海区的垂直方向总热收支较大（图8f-4），但巴芬湾南部、格陵兰岛南部CMIP6的垂直方向总热收支依然小于CMIP5（图 8f-4）。

图7 冬季大西洋海区平均海冰范围(a)、海表温度(b)、近地面气温(c)、净短波辐射(d)、净长波辐射(e)、净辐射通量(f)、湍流通量(g)、冰面热收支(h)、海洋热通量(i)、垂直方向总热收支(j)的年际变化Fig. 7 Interannual variation of average sea ice extent (a), sea surface temperature (b), near-surface temperature (c), net short-wave radiation (d), net long-wave radiation (e), net radiation flux (f), turbulent flux (g), ice surface heat balance (h), ocean heat flux (i), and vertical total heat budget (j) of the Atlantic region in winter

垂向热收支无法解释CMIP6冬季大西洋一侧海冰外缘线位置的改善，说明该区域SIE的改善不是局地的热力效应，很可能是温度平流的作用。因此我们考虑海流的平流作用。从冬季大西洋海区表面环流和海表温度空间分布（图9）可以看出，在此区域内CMIP6较CMIP5有更强的向北北大西洋海流，通过温度平流带来南部温暖的海水使海表温度升高，尤其巴芬湾南部升温明显，从而限制了更多海冰的生成。

前人的研究指出冬季CMIP5模拟的SIE较大是净辐射能量偏低使得海温异常偏冷造成的[21]，本文注意到CMIP5偏小的海洋热通量是导致其冬季SIE较大的直接原因；与CMIP5相比，CMIP6海洋热通量和冰面热收支都较大，对SIE改善有所帮助，但仍不能完全解释北大西洋一侧，尤其是巴芬湾冰外缘线位置的改善，而表层海洋流场模拟的改善使北大西洋更多暖水北上，特别是暖水进入巴芬湾才是冬季SIE改善的更重要的原因。

4.2 夏季冰厚偏薄及改进的原因

由3.3节可知，CMIP5和CMIP6模拟的冰厚都较观测偏小，但CMIP6表现稍好，其模拟的冰厚较CMIP5厚，尤其夏季表现显著。我们选取CMIP5与CMIP6冰厚差异最大的6-8月分析CMIP5冰厚较小及CMIP6冰厚改善的原因。

图8 冬季大西洋海区的海冰密集度、净辐射通量、湍流通量、冰面/水面热收支、海洋热通量、垂直方向总热收支的空间分布Fig. 8 Spatial distribution of sea ice concentration, net radiation flux, turbulent flux, ice/water surface heat balance, ocean heat flux, and vertical total heat budget of the Atlantic region in winter

图9 冬季大西洋海区海表面环流和海表温度空间分布Fig. 9 Spatial distribution of sea surface circulation and sea surface temperature in the Atlantic region in winter

图10 6-8月垂直方向总热收支、海洋热通量、冰面热收支、湍流通量、净辐射通量、净长波辐射、净短波辐射、反照率、向下短波辐射的分布Fig. 10 Distribution of vertical total heat budget, ocean heat flux, ice surface heat balance, turbulent flux, net radiation flux, net long-wave radiation, net short-wave radiation, albedo, and downward short-wave radiation from June to August

从垂直方向总热收支的比较来看，CMIP5大于ERA/SODA（图 10a-1，图 10a-2），较大的热收支融化更多的海冰，解释了海冰厚度偏薄。同时注意到，CMIP5的海洋热通量大于SODA3（图10b-1，图10b-2），且冰表面热收支在冰内区大于ERA，SODA再数据的海洋热通量呈微小负值，这并不合理，进一步分析表明负值主要出现在6月和7月，利用浮标数据剩余能量法计算的北极冰下热通量在6月、7月应为微小正值。鉴于尚无其他可利用的大面海洋热通量数据，我们假设SODA数据的分布是可以接受的，微小的正值和负值在量值上差别并不大，仍然可以推测CMIP5 模拟的海洋热通量较实际明显偏大（图10c-1，图10c-2）。由此得出，是较大的海洋热通量和冰表面热收支的共同作用导致CMIP5垂直方向总热收支较大。进一步分析影响冰表面热收支的各项因子得出，CMIP5较大的净短波辐射是导致其冰表面热收支较大的原因（图10g-1，图10g-2），净短波辐较大的原因是反照率和向下短波辐射的共同影响（CMIP5的反照率较ERA小（图 10h-1，图10h-2），向下短波辐射较 ERA大（图10i-1，图10i-2）。因此，造成CMIP5海冰厚度偏薄的主要原因是海洋热通量和净短波辐射较大。

我们留意到，CMIP6的向下短波辐射比CMIP5小（图10i-4），同时CMIP6的反照率较CMIP5高（图10h-4），在两者的共同影响下CMIP6的净短波辐射较小（图10g-4）；即使加上较大的净长波辐射，CMIP6的净辐射通量也比CMIP5小（图10f-4，图10e-4）；再结合湍流通量的影响，CMIP6的冰面热收支比CMIP5小（图10c-4）；在更小的海洋热通量的共同影响下（图10b-4），CMIP6的垂直方向总热收支比CMIP5小（图10a-4），较小的垂直方向总热收支有利于维持更多海冰。因此，CMIP6较CMIP5小的向下短波辐射、较大反照率及较小的海洋热通量是其冰厚较厚的原因。

图11为6-8月75°N以北区域平均近地面气温、海表面温度、反照率、向下短波辐射、净短波辐射、向下长波辐射、净长波辐射、净辐射通量、湍流通量、冰表面热收支、海洋热通量、垂直方向总热收支的变化。从图11中可以得到与图10一致的结果。除此之外还可以看出各项的数值大小，6-8月CMIP6的向下短波辐射较CMIP5小20 W/m2以上（图11d），直接导致净短波辐射较小，加上CMIP5与CMIP6相差不大的湍流通量和CMIP6较小的海洋热通量的影响（图11i，图11k），CMIP6的总热量比CMIP5 小 30 W/m2左右（图11l）。再次说明，CMIP6较小的向下短波辐射和海洋热通量是导致其海冰较厚的原因。

综上，夏季时CMIP5之所以模拟的海冰厚度较薄，主要原因是海洋热通量和净短波辐射偏大；CMIP6模拟海冰厚度较CMIP5有一定改善的原因是较小的向下短波辐射、较大的反照率和较小的海洋热通量。其中，CMIP6向下短波辐射和反照率的改善应该与大气模块云物理过程及冰面短波辐射参数化方案的改进有密切联系，而冰面湍流通量方案的改进对湍流通量（图10d-1，图10d-2，图10d-3）的改善并不明显。

5 结论与讨论

本文比较了CMIP5与CMIP6计划下BCC_CSM模式对北极海冰的模拟能力，着重分析了模式在SIC、SIE和海冰厚度方面存在的模拟误差，以及CMIP6较CMIP5的改进之处，并讨论了产生模拟误差的可能原因和结果改进的成因，为模式的进一步完善提供科学依据。具体结论如下：

（1）BCC_CSM CMIP5模拟SIE季节变化过大的原因主要是海洋热通量模拟的误差造成的。CMIP5模拟的8-9月平均SIE偏小2.5×106km2，其中海洋热通量较观测数据偏大是主要原因，较大的净短波辐射和较小的反照率对CMIP5较大的热收支也有贡献。冬季（12月至翌年 2月）SIE 偏大3.3×106km2左右，海洋热通量较观测数据偏小是主要原因，特别是冰边缘区。

（2）BCC_CSM CMIP6较CMIP5在SIE季节变化方面有很大改善。夏季，改善的主要原因是CMIP6模拟具有较小海洋热通量、较小的净短波辐射及较大的反照率。冬季改善最明显的为巴芬湾海区，但仅从海洋热通量、冰表面热收支不能完全解释CMIP6对SIE偏大情况的改善。进一步分析指出，CMIP6在北大西洋海区模拟出与实际更接近的、较CMIP5偏强的向北环流，向北环流致使更多暖水流向高纬（特别是巴芬湾），限制了SIE的进一步扩大，从而显著地改善了大西洋一侧的海冰外缘线位置。

（3）对比PIOMAS模式的冰厚，CMIP两个版本模拟的冰厚全年都偏小，原因主要为净短波辐射偏大引起的冰面热收支偏大及海洋热通量偏大。CMIP6模拟的海冰厚度仍明显偏小，但夏季较CMIP5有所改善。改善的主要原因在于，CMIP6模拟的短波辐射和海洋热通量与观测数据更接近。

综上，海洋热通量、净短波辐射、冰面反照率的模拟对BCC_CSM模式下北极海冰的模拟性能至关重要；特别地，CMIP6版本巴芬湾海区海洋表层环流模拟的改善对冬季北极SIE的改进有重要影响。这些改善无疑与大气模块及海冰模块物理参数化的改进有关。虽然本文尚没有进一步通过敏感性试验的分析揭示各物理参数化的改进对北极海冰模拟的具体贡献，但由于两个版本的海洋模块并没有改变，因此可以推测，大气模块云物理过程和辐射、海冰反照率参数化方案通过向下短波辐射和反照率改善了冰表面热收支，对冰底海洋热通量也有间接的影响，至于影响表层环流的机制尚需进一步的模式试验才能确定。由本文分析可知，海洋热通量与观测数据的误差对海冰要素的模拟误差至关重要，因此，进一步的改进应关注海洋热通量方案。