影响夏季北极航道航行的近地面气象要素时空变化特征分析

田忠翔，孙虎林*，李志强，宋晓姜，孟上，陈志昆，李敏，李丙瑞

( 1. 国家海洋环境预报中心 自然资源部海洋灾害预报技术重点实验室，北京 100081；2. 中国极地研究中心，上海 200136)

1 引言

北极海冰范围自1979 至今呈现明显的减少趋势[1–2]，其中夏季和秋季的减少速率最大[3]。进入21 世纪后，北极海冰更是呈现快速减少的趋势[4]，受北极偶极子（AD）和强气旋的影响，海冰面积多次出现极小值[5]，同时北极中央区也出现了海冰低密集度现象[6]。北极海冰厚度和体积也呈减小趋势，而且海冰体积的减小多归因于多年冰的减少[7–8]。另外，越来越多的研究发现北极海冰融化季节增长，而冻结时间缩短，尤其是北极边缘海区域[9–12]。整个北极海冰的融化开始时间以3 d/(10 a) 的速度提前，冻结开始时间以6 d/(10 a) 的速度延后[13]。

海冰的快速减少和变薄为北极航道的开通提供了有利条件，使得北极商业航行成为可能。北极航道包括东北航道、西北航道和中央航道（图1）。东北航道自白令海峡向西，沿俄罗斯北部，经过楚科奇海、东西伯利亚海、拉普捷夫海、喀拉海、巴伦支海和挪威海，抵达挪威北角。东北航道的通航时间具有明显的年际变化[14–16]。结合1979–2018 年海冰密集度和海冰厚度研究发现，对于普通商船来说，21 世纪10 年代的东北航道的通航窗口期位于7 月下旬至10 月下旬，通航窗口长达（92±15) d，而且呈现为（2.72±0.58） d/a的增长趋势[17]。西北航道西起白令海峡，经波弗特海，穿过加拿大群岛之间的海峡，抵达格陵兰岛西侧的巴芬湾。2002–2013 年间，西北航道全线开通的时间主要集中在8 月中上旬至10 月上旬，且具有很强的年际变化[14,16]。进一步联合海冰厚度的分布变化，发现2010 年代普通商船的通航窗口期为8 月上旬至10 月中旬，通航窗口期从20 世纪80 年代的（11±10） d延长到了21 世纪10 年代的（77±17） d，并以（2.15±0.58） d/a 的速度增加[17]。模拟结果显示，如果21 世纪中叶全球地面气温升高幅度达到2°C，西北航道的通航率可以达到100%[18]。中央航道为高纬航线，东起白令海峡，一直向北，经高纬海域后，到达斯瓦尔巴群岛，可以抵达挪威北角或冰岛。2009–2016 年6–9月，北极中央区的海冰发生了6 次低密集度事件[6]，使船舶穿越中央航道成为可能。基于CMIP6 的多模式集合结果发现，在不同的增暖情景下，最近几十年，所有类型船舶通航北极航道的时间呈增加趋势，而且在SSP5–8.5 增暖情景下，PC6 级船可在21 世纪70年代实现全年通航[19–22]。

图1 北极东北航道（紫色实线）、西北航道（红色实线）和中央航道（蓝色实线）Fig. 1 Arctic northeast passage (purple solid line), northwest passage (red solid line) and trans-Arctic passage (blue solid line)NE-I、NE-II 和NE-III 分别为北极东北航道的3 个航段，NW-I、NW-II 和NW-III 分别为北极西北航道的3 个航段，橙色圆点表示相应航段的起止点

北极海洋环境保护工作组（PAME）统计了2013–2019 年北极航运总体变化趋势，发现2019 年进入北极区域的船舶总数比2013 年增加了25%，总航行里程增加了75%，其中散货船的里程增加了160%[23]。在国家海洋环境预报中心的大力保障下，我国中远海特运集团自2013 年首次穿越东北航道，至2021 年共有56 艘次穿越东北航道。这说明北极航道的商业航行处于快速兴盛时期，另一方面，这也对北极气象、海冰和海洋的观测、预报提出了更高的要求。北极航道的地理位置和环境比较特殊，影响船舶航行的主要因素包括海冰、低温、大风和大浪，以及频繁出现的海雾[24]。目前，利用海冰资料进行北极航道，尤其是东北航道和西北航道适航性分析的报道较多[14–22]。虽然海冰是制约北极航道通航的重要因素之一，但随着北极海冰的快速减少，其影响程度逐渐减小，尤其是对于PC6 以上级别的船舶[17]。但随着北极开阔水域的增多，低温、强风、大浪和海雾等气象因子对船舶航行的影响程度却在逐渐增加，因此，北极航道区域的气象要素变化特征应该得到更多关注。北极海域的强风通常是由极地气旋引起的，强风不仅会促使开阔水域形成大浪，还会使海冰快速漂移，给船舶航行安全带来巨大隐患。然而，由于北极原位观测数据非常匮乏，导致北极气旋的预报水平低于中纬度的预报水平[25]。另外，虽然全球的预报机构都可以使用全球通信系统（GTS）的观测数据，但是不同的大气预报模式对观测数据的同化方案不同，使不同预报系统的初始场产生差异，最终导致气旋的预报水平不同[26]。我国国家海洋环境预报中心于2011 年基于Polar WRF 极地中尺度数值大气模式和3DVAR 资料同化方法建立了业务化北极数值天气预报系统，最高水平分辨率为3.3 km[27]。2021 年，国家海洋环境预报中心基于MITgcm 冰–海耦合数值预报模式和Polar WRF极地中尺度数值大气模式建立了北极区域气–冰–海全耦合数值预报系统（ArcIOAM），显著提高了北极海冰和大气的预报能力[28]。虽然我国的北极大气预报系统已经在北极科考船和商船的航行安全保障中发挥了重要作用[27]，但仍然具有一定的提高空间，尤其对于北极航道这种局地尺度的海域。与国外的极地数值预报相比，我国的数值预报系统面临的难题更多，主要包括精细化地形数据和高质量同化数据的获取。精细化地形数据对于航道区域的预报至关重要，尤其是在具有众多岛屿和海峡的西北航道。高质量的同化数据包括准确的卫星观测数据、船舶的实测数据、浮标数据、近岸的自动气象站数据以及探空数据等。这两个主要问题会大大限制我国北极数值天气预报水平的提高[29–31]。

我国自1999 年至2022 年已经开展了12 次北极科学考察，其中第5 次北极科学考察返程和第8 次北极科学考察去程期间穿越了中央航道，第5 次北极科学考察去程时穿越了东北航道，第8 次北极科学考察返程时穿越了西北航道（图2），获取了宝贵的夏季北极航道区域气象观测数据。除了这两个航次，以及第1、10 和12 次北极科学考察，其余7 次常规科学考察主要集中于北极太平洋扇区，其中70°N 以北海域为中央航道在太平洋一侧的重要航段，积累了中央航道太平洋扇区的大量现场气象资料。因此，本文首次综合利用大气再分析数据和我国北极科学考察积累的大量现场气象数据，分析各航道影响船舶航行的近地面气象要素时空变化特征，一方面，从近地面气象要素角度对夏季北极航道的适航性进行分析评估，以期对船舶未来在北极航行提供一定的指导参考，另一方面，对实测数据的统计分析也可以为北极大气数值模式的验证和改进提供一定的支撑。

图2 我国部分北极考察航次航迹Fig. 2 Track maps of some of Chinese Arctic research expeditions

2 数据

2.1 走航气象观测数据

我国北极科学考察的走航气象观测主要包括走航连续观测和人工正点观测。走航连续观测依托船载自动气象站开展，观测的气象要素包括风向、风速、气压、气温、相对湿度和能见度等。人工正点观测是随船气象人员按照国标《海洋调查规范 第3 部分：海洋气象调查》（GB/T 12763.3–2007）[32]和有关规范、技术规程的要求，在每日世界时（UTC）00 时、06 时、12 时和18 时中的3～4 个时次进行整点气象观测，记录船载自动气象站在整点时刻获取的海平面气压、气温、露点温度、相对湿度、风向、风速等数据，并进行能见度、天气现象、云量云状、涌浪等的人工观测。

我国第1～9 次北极科学考察依托“雪龙”号开展。“雪龙”号极地科考船在2002 年安装了Vaisala MILOS500 自动气象站，其主要传感器均为Vaisala 公司生产，包括HMP45D 温湿度传感器、PTB210 气压传感器和WMS301 风向风速传感器，各传感器在2005 年进行过更换。2013 年“雪龙”号船载自动气象站更换为基于美国坎贝尔公司CR3000 数采器的天诺自动气象站，其主要传感器包括Vaisala HMP155 温湿度传感器和PTB110 气压传感器、美国RM YOUNG 05108 机械风传感器和Campbell CS120 能见度仪。第11 次北极科学考察依托“雪龙2”号开展，其安装有Vaisala HMS（Helideck Monitoring System）自动气象站，主要传感器均为Vaisala 公司生产，包括HMP155温湿度传感器、PTB330 气压传感器、WAA252 风速传感器、WAV252 风向传感器、WMT700 超声风传感器和PWD22 能见度仪，各传感器安装时间为2019 年6 月。

Vaisala MILOS500、天诺CR3000 和Vaisala HMS船载自动气象站各传感器的性能指标均符合WMO CIMO 指南VI[33]和《海洋调查规范第3 部分：海洋气象调查》（GB/T 12763.3–2007）[32]中对自动气象观测仪器准确度和性能的要求。早期针对Vaisala MILOS500自动气象站，每年会携带足够准确的标准仪器对主要传感器进行现场比对，后来随着对极地观测数据质量的进一步重视，更换为天诺CR3000 自动气象站后每年都会对温湿度、气压、风向风速传感器进行拆除并送到专门机构进行标定。航次期间还会对自动气象站运行状况及故障情况进行较详细的记录，航次结束后会对出现故障的传感器进行检修或更换，以保证观测数据的准确性。

本研究过程中使用的观测数据主要为人工正点观测数据，为保证所使用的走航气象观测数据的真实准确，在数据处理阶段也进行了较为严格的质量控制，主要包括剔除超过气候极值的异常数据、数据时间连续性检查、数据时间变化性检查及数据记录格式错误更正等。

2.2 再分析数据

由于走航观测获取的数据时间跨度有限，为了获取影响北极航行的关键近地面气象要素在整个夏季的空间分布及其变化，本文使用了ERA5 再分析数据中的2 m 气温、10 m 风速和有效波高[34]。ERA5 由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布，是其第五代再分析数据。ERA5 使用了比较先进的四维变分（4DVar）同化技术，模式从地面至大气层顶0.01 hPa 共分为137 层，空间分辨率约为31 km。ERA5 可以提供逐小时的再分析数据，大气和海洋参数的空间分辨率分别为0.25°×0.25°和0.5°×0.5°。本文使用的 是1979–2020 年7–10 月的逐6 h 数据。

3 结果分析

本文首先利用大气再分析数据分析了夏季影响船舶通航北极航道的关键近地面气象要素的气候态时空分布变化特征和重点海域的年际变化特征，然后基于我国北极科学考察获取的走航气象观测数据进行个例分析，获取特定年份的北极东北航道、西北航道和中央航道的常规地面气象要素特征。

3.1 气候态时空分布特征

根据2 m 气温、10 m 风速和有效波高的空间分布，本文将东北航道分为3 个航段（图1），即白令海峡–楚科奇海（NE-I）、东西伯利亚海–拉普捷夫海–喀拉海（NE-II）和巴伦支海–挪威海（NE-III），将西北航道也分为3 个航段（图1），即白令海峡–波弗特海（NW-I）、加拿大群岛（NW-II）和巴芬湾（NW-III）。NE-II 航段可能存在浮冰和流冰，在该航段恶劣天气对船舶的影响可能更大，是东北航道中的关键航段。对于西北航道，NW-II 航段几乎常年有多年冰存在，是最为关键的航段。

3.1.1 2 m 气温

北极海冰范围在9 月份达到最小值，7–8 月处于快速融化期。图3a、图3d、图3g 和图3j 分别给出了1979–2020 年7–10 月平均2 m 气温的分布形式。根据2 m 气温的气候态月平均分布形式，8 月份北极气温最高，7 月份略低于8 月份。为了进一步分析各月份低温天气的影响，本文定义低温天气概率为当月所有低温日的占比，并进行统计分析。由于海水的结冰温度约为–1.8°C，本文选取–1.8°C 作为低温天气的阈值。只要当日有一个时次的2 m 气温低于–1.8°C，则记该日为低温日。图3b、图3e、图3h 和图3k 分别给出了1979–2020 年7–10 月平均低温天气概率分布。图3c、图3f、图3i 和图3l 分别给出了1979–2020年7–10 月低温天气概率变化趋势。

图3 1979–2020 年7–10 月平均2 m 气温分布（a, d, g, j）、平均低温天气概率分布（b, e, h, k）和低温天气概率变化趋势（c, f, i, l）Fig. 3 Spatial distribution of the average of 2 m air temperature (a, d, g, j), the average of the low temperature weather probability(b, e, h, k) and the tendency of the low temperature weather probability (c, f, i, l) in July to October from 1979 to 2020

7–10 月，东北航道3 个航段中，NE-III 航段气温最高，NE-I 航段次之，NE-II 航段最低。7–8 月，NE-II航段的平均气温可以达到0°C 以上，低温天气概率小于10%。然而，9 月份该航段的平均气温在–2～1°C，表现为俄罗斯沿岸海域的气温较高，可以达到0°C 以上，而远离陆地的海域气温较低。此时的低温天气概率也有同样的分布形式，近岸为10%～40%，远离陆地可达到50%～70%。值得注意的是，维利基茨基海峡虽然邻近大陆，但该区域9 月的平均气温已经下降到–3～–2°C，低温天气概率达到60%。10 月，整个NE-II 航段的平均气温下降至–2°C 以下，最低可达–10°C，大部分海域低温天气概率达到90%以上。对于NE-I 和NE-III 航段的平均气温均表现为随纬度的降低而增加，7–9 月的平均气温均在0°C 以上，而10 月，仅北部小部分海域的平均气温在–2～0°C。NE-I 和NE-III 航段北部在10 月份的低温天气概率最高达到70%，其他月份的低温天气概率均在30%以下。在全球变暖的大背景下，整个东北航道7–10 月的低温天气概率都呈显著的减小趋势，这与北极放大效应也是一致的。其中，9 月的NE-II 航段和10 月的NE-I 航段的低温天气概率是全北极减小最快的海域，减小速率高达25%/(10 a)。

西北航道平均气温的整体变化趋势与东北航道类似，即NW-III 航段气温最高，NW-I 航段次之，NW-II航段最低。NW-II 航段在7–8 月的平均气温可以达到0～2°C，低温天气概率为0；9 月下降至–3°C 左右，低温天气概率达到60%～80%；10 月进一步下降至–10°C 以下，低温天气概率达到95%以上。NW-I 航段表现为靠近陆地气温较高，7–8 月近岸的平均气温可达2°C 以上，低温天气概率基本为0；9 月下降至–1～1°C，低温天气概率最高达到40%；10 月下降至–7～–4°C，低温天气概率达到60%～90%。NW-III 航段7–8 月的平均气温为2～4°C，低温天气概率基本为0；9 月开始下降至0～3°C，最北部海域低温天气概率可达30%；10 月平均气温进一步下降至海水的冰点以下，达到–7～–2°C，同时，低温天气概率达到40%～100%，表现为纬度越高，低温天气概率越高的分布形式。与东北航道类似，整个西北航道在夏季的低温天气概率也都表现为减小趋势。NW-I 航段的减小速率相对较大，尤其在9–10 月。NW-II 航段中，仅部分海域在9 月份的减小速率达到15%左右，其余月份的减小速率较小。

中央航道作为一条高纬航线，受海冰的影响更多。由于海冰的存在，7–8 月平均气温维持在0°C 左右。9 月平均气温下降至–2°C，海冰开始逐渐生长。10 月平均气温可下降至–7°C 以下，同时伴随着海冰的快速生长。中央航道的低温天气概率表现为7 月最低，为0，8 月开始增大，达到20%左右，9 月快速增加至80%以上，10 月达到100%。受海冰分布的影响，仅80°N 以南中央航道海域的低温天气概率表现为较强的减小趋势，尤其在9–10 月。

3.1.2 10 m 风速

图4 给出了1979–2020 年7–10 月的平均10 m风速、平均大风天气概率和大风天气概率变化趋势的空间分布。如果某一日出现一次风力大于等于6 级的大风过程（风速≥10.8 m/s），则记为大风日。大风日在当月的占比定义为大风天气概率。7–10 月的月平均风速均较小，但仍能反映出北极航道两端航段风速较大、中间航段的风速较小的空间分布形式。

图4 1979–2020 年7–10 月平均10 m 风速分布（a, d, g, j）、平均大风天气概率分布（b, e, h, k）和大风天气概率变化趋势（c, f, i, l）Fig. 4 Spatial distribution of the average of 10 m wind speed (a, d, g, j), the average of the strong wind weather probability (b, e, h, k) and the tendency of the strong wind weather probability (c, f, i, l) in July to October from 1979 to 2020

对于东北航道和西北航道，大风天气概率分布形式与低温天气概率分布相反，均表现为第II 航段最小，第I 和第III 航段最大。NE-II 航段的大风天气概率从7 月的5%～10%逐渐增大，8 月仅拉普捷夫海达到15%，9–10 月整个航段均达到10%～20%，其中拉普捷夫海和喀拉海分别高达20%和30%。NE-I 和NE-III 航段的大风天气概率随时间的变化与NE-II 航段一致。7 月大风天气概率可达10%左右，8 月增加至10%～20%，9 月继续增大至30%，10 月则可达到50%以上。NE-III 航段的大风天气概率还表现出较强的经向分布特征，即纬度越低，大风天气概率越大。这与半永久性天气系统冰岛低压的发展有关。太平洋一侧的阿留申低压的加强，导致NE-I 航段的大风天气概率自8 月开始增大。7–9 月，整个东北航道的大风天气概率均呈微弱地增加趋势。10 月，NE-I 和NE-II 航段表现为显著的增加趋势，而NE-III 航段则表现为减小趋势。这种大风天气概率的变化形势可能与气旋活动的变化相关。

整个西北航道7 月的大风天气概率均在5%以下，之后逐渐增加。其中，NW-I 航段西部、NW-II 航段和NW-III 航段在10 月份的大风天气概率可分别达到40%、15%和30%。除8 月外，西北航道其余月份的大风天气概率均表现为增加趋势，尤其是NW-I和NW-III 航段。

中央航道从太平洋一侧的70°N 至斯瓦尔巴群岛附近的大风天气概率较低，10 月达到最高，均在15%以下。中央航道的低纬航段，受低压系统影响较大，大风天气概率可由7 月的5%增大至10 月的50%以上，其中以北欧海的大风天气概率最大。7–9 月，北极中心区的大风天气概率以减小趋势为主，而中央航道的其他航段以增加趋势为主。10 月，除了大西洋一侧的航段外，其余航段的大风天气概率均以增加趋势为主，尤其是楚科奇海。

3.1.3 有效波高

海浪是影响船舶航行的重要因素之一。图5 给出了1979–2020 年7–10 月平均有效波高、平均大浪天气概率和大浪天气概率变化趋势的空间分布。有效波高主要受天气系统影响较大，因此气候态月平均有效波高的空间分布形式与10 m 风速比较一致。为了更好地分析各月大浪的影响，本文对大浪概率进行了统计。大浪概率的定义与大风天气概率相似，即日最大有效波高大于2.5 m 的天数在当月的占比。

整体来看，整个60°N 以北海域的平均有效波高和大浪概率均表现为7 月最小，10 月最大。对于东北航道，NE-III 航段的平均有效波高和大浪概率最大，尤其是挪威海，NE-I 航段次之，NE-II 航段最小。NE-II航段7 月平均有效波高为0.5～1.0 m，8 月局部海域增大至1.5 m，9–10 月增大至1.0～1.5 m。该航段7–8 月大浪概率基本为0，9–10 月略有增加，但也在5%以下。也就是说，海浪对该航段的影响较小。NE-I航段平均有效波高由7 月的0.5～1.0 m，增大至8–9 月的1.0～1.5 m，10 月进一步增大至1.5～2.0 m。该航段的大浪概率从7–8 月的0～10%逐渐增大，9 月达到20%，10 月进一步增大到35%。NE-III 航段的平均有效波高和大浪概率都呈现为较强的经向分布形式，南部海域（挪威海）较北部海域（巴伦支海）的平均有效波高偏高0.5～1.0 m。巴伦支海7–8 月的平均有效波高为1.0～1.5 m，大浪概率为10%左右，9 月有效波高和大浪概率分布为1.5～2.0 m 和15%～35%，10 月两者分别增大为2.0～2.5 m 和30%～60%。整个东北航道大浪概率变化趋势空间分布与大风天气概率变化趋势相似，即7–9 月，整个东北航道的大浪概率均呈微弱地增加趋势，10 月NE-I 和NE-II 航段表现为显著的增加趋势，而NE-III 航段则表现为减小趋势。

西北航道的NW-II 航段位于加拿大群岛，由众多海峡组成，因此海浪较小，整个夏季的平均有效波高基本都在1.0 m 以下，大浪概率基本为0。NW-I 和NW-III 航段在同时期的平均有效波高和大浪概率比较一致，即7 月为0.5～1.0 m 和接近0，8 月局部海域增大至1.5 m 和5%左右，9 月大部分海域达到1.0～1.5 m 和10%左右，10 月约一半航段可达2.0 m 左右和30%。7–10 月，整个西北航道的大浪概率均表现为增加趋势，尤其是NW-I 和NW-III 航段。

由于海冰具有一定的消浪作用，中央航道高纬航段的大浪概率一直维持在5%以下。斯瓦尔巴群岛以南海域的平均有效波高分布与NE-III 航段相一致，大浪概率由7 月的0～15%增大到10 月的50%～80%。白令海峡至斯瓦尔巴群岛之间航段海冰边缘区的平均有效波高变化趋势与NE-II 航段比较一致，由7 月的0.5～1.0 m 逐渐增大到10 月的1.5～2.5 m。7–9 月，整个中央航道的大浪概率均呈微弱地增加趋势。10 月，除了挪威海西部，其余航段的大浪概率均以增加趋势为主，尤其是楚科奇海。

3.2 重点区域年际变化特征

根据3.1 节的统计分析，我们划分出4 个恶劣天气概率变化趋势一致且变化速率相对较大的重点海域（图6），进一步分析恶劣天气概率的年际变化。区域A 为3 个航道的起始航段，区域B 基本与NE-II 航段一致，区域C 为巴伦支海和挪威海，即NE-III 航段和中央航道大西洋扇区的低纬航段，区域D 为巴芬湾，即NW-III 航段。需要注意的是，本节统计的区域仅为图6 所示各区域内的海洋，不包含陆地。

图7 至图10 给出了7–10 月4 个重点海域的平均低温天气概率、大风天气概率和大浪概率距平的时间序列，以及线性变化趋势。7 月，整个北极的低温天气概率基本为0（图3b），因此4 个重点海域平均低温天气概率的年际变化较小。区域D 的低温天气概率年际变化最大，2000 年以前以正距平为主，2000 年之后以弱负距平为主，说明该海域的低温天气呈微弱的减少趋势。这与全球变暖的趋势一致。大风天气概率具有较大的年际变化，尤其在区域A 和C。4 个海域的大风天气概率均呈增加趋势，但只有区域A 和B 的显著性超过90%。由于7 月的海冰范围较大，只有开阔水域面积较大的区域C 的大浪概率具有与大风天气概率相似的年际变化。然而，其余3 个海域的大浪概率年际变化较小，且2000 年之后以正距平为主。这是因为海冰减少，海冰外缘线北移，开阔水域面积增加，大浪过程增多。

图7 1979–2020 年区域A（a）、B（b）、C（c）和D（d）内7 月平均低温天气概率、大风天气概率和大浪天气概率距平（实线）及线性变化趋势（虚线）。图中给出了显著性超过90%的线性拟合变化速率Fig. 7 The anomaly (solid lines) and the tendency (dashed lines) of the average of the low temperature weather probability, strong wind weather probability and the huge wave weather probability within region A (a), B (b), C (c) and D (d) in July during 1979–2020. These tendencies with a significance of more than 90% are given

图8 1979–2020 年区域A（a）、B（b）、C（c）和D（d）内8 月平均低温天气概率、大风天气概率和大浪天气概率距平（实线）及变化趋势（虚线）。图中给出了显著性超过90%的线性拟合变化速率Fig. 8 The anomaly (solid lines) and the tendency (dashed lines) of the average of the low temperature weather probability, strong wind weather probability and the huge wave weather probability within region A (a), B (b), C (c) and D (d) in August during 1979–2020. These tendencies with a significance of more than 90% are given

图9 1979–2020 年区域A（a）、B（b）、C（c）和D（d）内9 月平均低温天气概率、大风天气概率和大浪天气概率距平（实线）及变化趋势（虚线）。图中给出了显著性超过90%的线性拟合变化速率Fig. 9 The anomaly (solid lines) and the tendency (dashed lines) of the average of the low temperature weather probability, strong wind weather probability and the huge wave weather probability within region A (a), B (b), C (c) and D (d) in September during 1979–2020. These tendencies with a significance of more than 90% are given

图10 1979–2020 年海域A（a）、B（b）、C（c）和D（d）内10 月平均低温天气概率、大风天气概率和大浪天气概率距平（实线）及变化趋势（虚线）。图中给出了显著性超过90%的线性拟合变化速率Fig. 10 The anomaly (solid lines) and the tendency (dashed lines) of the average of the low temperature weather probability, strong wind weather probability and the huge wave weather probability within region A (a), B (b), C (c) and D (d) in October during 1979–2020. These tendencies with a significance of more than 90% are given

8 月，区域A、B 和D 的低温天气概率距平在2000 年由正距平变为负距平，并表现为显著的减小趋势。一方面，这跟全球变暖的大背景有关，尤其在北极放大效应的作用下，2 m 气温呈增加趋势；另一方面，海冰的快速减少使得开阔水域面积增大，海表温度高于冰点，使近地面气温更容易维持在–1.8°C以上。区域C 的8 月平均低温天气概率基本为0（图3e），几乎不存在年际变化。4 个海域的平均大风天气概率和大浪概率均呈微弱的增加趋势。其中，区域C 和D 的年际变化较大，区域A 和B 的年际变化较小。尤其区域A 和B 的大浪概率呈显著的增加趋势。海冰减少，开阔水域面积的增加，促进这两个区域的大浪过程增多。

与8 月相似，区域A、B 和D 在9 月的低温天气概率呈显著减小趋势，而且具有更大的减小速率。区域C 的低温天气概率基本上一直保持为0。这4 个海域在9 月基本都是开阔水域，大风天气概率与大浪概率的变化基本一致，都呈增加趋势，尤其是区域A、B 和D 的大浪概率增加趋势的显著性超过95%。区域A、B 和D 的大风天气概率和大浪概率的年际变化较小。

10 月，4 个海域的低温天气概率都呈显著的减小趋势，其中，区域A 的减小速率最大。10 月为北极海冰冻结初期，这4 个海域仍以开阔水域为主。因此，大风天气概率与大浪概率的变化基本一致。区域A 和B 的大风天气概率和大浪概率都呈显著的增大趋势，2000 年后都以正距平为主。值得注意的是，区域C 的大风天气概率和大浪概率都呈减小趋势，但不能通过显著性检验，这与该海域其他月份的变化趋势不同。大风过程通常是气旋引起的，而大浪过程与大风过程息息相关，因此区域C 的这种变化可能与气旋过程的变化有关。

3.3 基于走航气象观测的个例分析

由于大气再分析数据中不包含能见度数据，无法分析北极夏季频发的海雾分布特征。因此，为了进一步获取更加全面的影响船只航行北极航道的近地面气象要素的分布特征，我们对我国历史北极科学考察航次获取的常规地面气象要素进行统计分析。

3.3.1 2012 年7 月—东北航道

2012 年7 月21 日至8 月2 日（中国第5 次北极科学考察去程），“雪龙”号去往冰岛期间穿越了东北航道，这里东北航道的范围为从穿过白令海峡后第一次抵达70°N 至第一次抵达20°E 之间的航段，图11 为期间近地面气象要素走航观测结果。东北航道航行期间，平均海平面气压为1 005.7 hPa，最低气压为993.5 hPa，平均风速为7.7 m/s，最大风速为20 m/s。虽然2012 年7 月区域B 的大风天气概率和大浪概率均为较大的正距平，但此次北极科学考察期间共出现1 次浪高≥2.5 m 的大浪过程和2 次7 级或以上大风过程，风向以偏北至西北象限居多，大风过程中风向为西–西北和南–西南风。由于航线纬度相对较低，离岸较近，航程期间气温较高，相对湿度较低，平均温度为2.1°C，最低气温为–2.5°C，并出现1 次超过10°C的高温天气，平均相对湿度为89.3%；期间海雾较为频发，多次出现能见度（V）不足1 km 的浓雾过程，期间V≤1 km 的比例为28.9%。

图11 2012 年“雪龙”号穿越东北航道期间近地面气象要素走航观测结果Fig. 11 The results of the near-surface meteorological parameters obtained during Xuelong vessel crossing the Arctic northeast passage in 2012

3.3.2 2017 年9 月—西北航道

2017 年8 月31 日 至9 月10 日（中 国 第8 次 北 极科学考察），“雪龙”号穿越了西北航道，西北航道的范围取为从巴芬湾的70°N 至波弗特海的75°N 的航段，图12 为期间近地面气象要素走航观测结果。西北航道航行期间，平均海平面气压为1 009.9 hPa，最低气压为995.0 hPa，平均风速为7.2 m/s，最大风速为16 m/s，期间出现1 次7 级或以上大风过程，风向以西北风居多，大风过程中风向为西北和东–东北风，期间出现2 次浪高≥2.5 m 的大浪过程。航线纬度相对较低，离岸较近，且航程期间先后受高压和较强气旋影响，气温变化幅度较大，平均温度为0.8°C，最低气温为–5.7°C，最高气温为6.8°C；相对湿度较高，平均相对湿度为96.5%；期间海雾过程较少，能见度V≤1 km的比例为9.1%。

图12 2017 年“雪龙”号穿越西北航道期间近地面气象要素走航观测结果Fig. 12 The results of the near-surface meteorological parameters obtained during Xuelong vessel crossing the Arctic northwest passage in 2017

3.3.3 中央航道

1）2012 年8–9 月和2017 年8 月—穿越中央航道

2012 年8 月25 日至9 月6 日（中国第5 次北极科学考察返程），“雪龙”号从冰岛返回过程中穿越了中央航道，图13 为期间近地面气象要素走航观测结果。此次中央航道航行期间，平均海平面气压为1 014.1 hPa，最低气压为1 006.1 hPa，平均风速为6.7 m/s，最大风速为14 m/s，期间出现1 次7 级或以上大风过程，风向以偏南至偏西象限居多，大风过程中风向为偏南风和北–东北风，期间出现1 次浪高≥2.5 m 的大浪过程。由于航线纬度相对较高，航程期间气温较低，平均温度为–1.4°C，最低气温为–3.5°C，平均相对湿度为90.2%；期间海雾较为频发，多次出现能见度（V）不足1 km的浓雾过程，期间V≤1 km 的比例达到22.4%。

图13 2012 年“雪龙”号穿越中央航道期间近地面气象要素走航观测结果Fig. 13 The results of the near-surface meteorological parameters obtained during Xuelong vessel crossing the trans-Arctic northwest passage in 2012

2017 年8 月2 日至8 月18 日，“雪龙”号从浮冰区中穿越了中央航道，图14 为期间近地面气象要素走航观测结果。此次中央航道航行期间，平均海平面气压为1 003.5 hPa，最低气压为991.0 hPa，平均风速为8.2 m/s，最大风速为15 m/s，期间出现1 次7 级或以上大风过程，风向以西–西北风居多，大风过程中风向为西北风，期间没有出现大浪过程。由于航线纬度相对较高，航程期间气温较低，平均温度为–1.7°C，最低气温为–4.2°C，并多次出现低于–3°C 的低温天气，平均相对湿度为99.3%；期间海雾过程较少，能见度V≤1 km的比例仅为6.1%。

图14 2017 年雪龙号穿越中央航道期间近地面气象要素走航观测结果Fig. 14 The results of the near-surface meteorological parameters obtained during Xuelong vessel crossing the trans-Arctic northwest passage in 2017

2）其余航次7–9 月——中央航道–太平洋扇区

除第1 次、第5 次和第8 次北极考察外，其余7 次常规考察区域大致相同，均位于北极中央航道的太平洋扇区航段，考察时间都集中于7 月下旬至9 月上旬（表1），在时间和空间上具有较好地一致性，因此可以放在一起对气象要素进行统计分析。

表1 7 个常规航次70°N 以北气象观测日期和人工观测次数Table 1 Meteorological observation period and the number of manual observations in the area north of 70 °N during the 7 conventional expeditions

图15 为各常规航次70°N 以北考察海域近地面气象要素统计结果。气压、风速和大风过程方面，70°N 以北考察海域平均海平面气压的各航次平均值为1 011.5 hPa，各航次的最低气压平均值为988.2 hPa，各航次平均风速的平均值为7.0 m/s，各航次最大风速的平均值为16.6 m/s，平均每个航次出现7.4 次超过6 级和2.6 次超过7 级的大风过程。气压、风速和大风过程存在较为明显的年际变化。第3 次北极考察（2008 年）期间，海平面气压最高，近地面风速最小，大风过程最小。第7 次北极考察（2016 年）期间，海平面气压最低，尤其最低海平面气压显著偏低，近地面风速最大，大风过程最多。区域A 的大风天气概率在2008 年和2016 年8 月分别为负距平和正距平（图8a），与观测结果一致。

图15 7 个常规航次70°N 以北考察海域近地面气象要素统计Fig. 15 Statistics of the near-surface meteorological parameters in the area north of 70°N during the seven conventional expeditions

近地面气温、相对湿度和能见度方面，70°N 以北考察海域各航次平均气温的平均值为–0.67°C，各航次最低气温的平均值为–5.0°C，各航次平均相对湿度的平均值为94.5%，各航次能见度≤1 km 的比例平均为18.3%，说明浓雾总体出现较为频繁。温湿度和能见度的年际变化也比较明显，第4 次北极考察期间气温最高、相对湿度最低，第2 次北极考察期间气温最低，第9 次北极考察期间相对湿度最高，第2 次和第4 次考察期间浓雾最为频繁，第6 次考察期间浓雾相对较少。

大风和低能见度是影响船舶在北冰洋航行的两个最主要气象因素，为此对7 次常规考察70°N 以北中央航道太平洋扇区海域的风向风速和能见度情况进行了统计。图16a 为此区域实测风向风速数据的风玫瑰图，中央航道太平洋扇区70°N 以北海域平均风速为6.8 m/s，最大风速为19.0 m/s，考察期间多次出现8 级大风过程，没有明显的主导风向，总体以西至西北和南至西南的风居多，多个方向都可以出现大于等于15 m/s 的大风，说明影响该海域天气系统复杂，移动路径也较为多变。进一步对此考察海域的风向风速按照不同纬度进行了统计分析（图略），发现不同纬度带内平均风速差别很小，介于6.5～6.9 m/s，主导风向差别较多，且8 级大风过程主要出现在较低的70°～75°N 区域内，75°N 以北区域很少出现。图8b 为此区域实测能见度数据的概率分布图，能见度V≤1 km 的比例为18.6%，海雾出现频率比西北航道高而比东北航道低，可见此区域海雾出现也比较频繁，1 km＜V≤10 km 的比例约为40.3%，比西北航道和东北航道都高，说明此区域轻雾或降雪出现也较为频繁。同样也按照不同纬度对能见度进行了进一步分析（图略），发现不同纬度带内能见度概率分布差别不大，相对而言80°～85°N 区域内浓雾出现频率相对较低，近极点的85°～90°N 区域内良好能见度出现比例较高。

图16 7 个常规航次70°N 以北考察海域风玫瑰图（a）和能见度（V）概率分布（b）Fig. 16 The wind rose (a) and the percentage distribution of different visibility (V) (b) in the area north of 70°N during the seven conventional expedition

4 结论与展望

本文结合大气再分析数据和我国北极科学考察获取的走航气象观测数据，从不同时间尺度分析了影响北极东北航道、西北航道和中央航道通航的关键近地面气象要素—温度、风速、海浪和能见度的时空分布特征。一方面，本文获取的关键近地面气象要素时空变化分布特征，对未来船舶航行北极航道具有一定的指导意义；另一方面，利用实测数据开展个例分析，统计不同航道的近地面气象要素特征，也可为北极大气数值模式的验证和改进提供一定的支撑。

整体来看，7–8 月的天气条件对船舶航行北极航道影响最小，9–10 月低温、大风和大浪增多，对船舶航行的影响较大。低温天气主要发生在北极航道的中间航段，即东北航道的东西伯利亚海、拉普捷夫海和喀拉海，西北航道的加拿大群岛海域，以及中央航道的北冰洋。大风和大浪则主要发生在北极航道的两端，即东北航道太平洋扇区的白令海峡和楚科奇海、大西洋扇区的巴伦支海和挪威海，西北航道的波弗特海和巴芬湾，以及中央航道的楚科奇海和北欧海。

在全球变暖的大背景下，北极放大效应增强[35]，夏季北极航道的低温天气概率呈减小趋势，尤其在9–10 月。也就是说，未来船舶在夏季通航北极航道时，低温天气的影响会越来越小。7–9 月，除北极中心区的部分航段以外，其余北极航道海域的大风天气概率以增加趋势为主。10 月，挪威海、巴伦支海和北极中心区的大风天气概率表现为不显著的下降趋势，而其余航道海域以增加趋势为主。这可能与大气环流形式的变化和局地气旋活动的变化有关，需要进一步开展系统分析。大浪概率的变化趋势与大风天气概率相似，即除了10 月的挪威海和巴伦支海以外，其余时间和其余开阔水域均以增加趋势为主。本文划分的4 个重点海域的大浪概率在整个夏季也基本都呈显著增加趋势。这应该与北极海冰减少和大风过程增多有关。大气再分析和实测数据的分析都显示北极航道区域的低温、大风和大浪过程都具有较强的年际变化。

综合现有北极航道走航气象观测数据，对比发现东北航道大风和海雾均较频繁，西北航道能见度最好，中央航道的大风主要出现在纬度相对较低的海域，大风和海雾的发生频率居中，但轻雾或降雪较频繁。需要注意的是，我国仅在北极东北航道和西北航道各开展了1 个航次的观测，开展走航气象观测的时间和获取的数据都非常有限。虽然对有限的数据进行分析具有一定的现实意义，但今后仍然需要积累更多的观测数据开展系统分析，以获取可靠性更强的结论。

致谢：感谢中国历次北极科学考察队对走航气象观测工作的支持。