编者荐语：
穆穆院士团队将条件非线性最优边界扰动方法运用到复杂大气环流模式（CAM4）中，通过数值求解北极海冰密集度影响冬季乌拉尔阻塞事件的非线性最优化问题，从次季节尺度研究了北极海冰对乌拉尔阻塞事件可预报性的影响。
以下文章来源于和风沐雨光华复旦 ，作者戴国锟
作为研究亮点论文
《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》
在全球变暖的背景下，北极海冰快速融化，冬季乌拉尔阻塞事件频繁发生。乌拉尔阻塞事件通常伴随着欧亚大陆极端事件的发生，因而受到国内外学者的广泛关注。不少研究指出，在季节和年际尺度上乌拉尔阻塞与北极海冰有着密切的联系，然而鲜有学者从次季节尺度研究北极海冰对乌拉尔阻塞的影响。
近日，复旦大学大气与海洋科学系穆穆院士团队针对持续时间较长的强乌拉尔阻塞事件，将条件非线性最优边界扰动方法运用到复杂大气环流模式（CAM4）中，通过数值求解北极海冰密集度影响冬季乌拉尔阻塞事件的非线性最优化问题，从次季节尺度研究了北极海冰对乌拉尔阻塞事件可预报性的影响。研究发现，在4候时间尺度上，使得乌拉尔阻塞的预报具有最大不确定性的海冰密集度扰动主要集中在格陵兰海、巴伦支海和鄂霍次克海（图a）。进一步的研究表明（图b-d），北极海冰扰动首先通过非绝热过程影响大气低层温度，随后通过热平流、热对流等过程影响乌拉尔区域及其上下游的纬向西风，最终影响第4候乌拉尔阻塞的形成。
上述研究成果有助于理解次季节时间尺度上北极海冰影响中纬度大气的物理机制，并且为通过北极海冰目标观测与集合预报，提高乌拉尔阻塞的次季节预报水平，提供了理论指导。相关研究成果发表在国际学术期刊《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》上，并被选为该期刊当期的研究亮点论文。有关介绍发表在美国地球物理学会5月12日出版的EOS上。
本研究由中科院海洋研究所马学英博士，复旦大学大气与海洋科学系穆穆教授，戴国锟青年副研究员，中科院大气物理研究所韩哲副研究员，李春香副研究员及中国气象科学研究院姜智娜研究员共同完成。研究得到了国家自然科学基金重大项目、青年项目和面上项目的共同资助。
图(a)引起冬季乌拉尔阻塞事件最大不确定性的海冰密集度扰动，(b)海冰扰动引起的第1候对流层低层温度响应（单位： ），(c)海冰扰动引起的第4候500 hPa纬向风响应（单位：gpm），(d)海冰扰动前后阻塞指数随时间的演变（黑线为海冰扰动前的阻塞指数，红线为海冰扰动后的阻塞指数，蓝线为阻塞是否发生的参考线）。
文章信息：Ma, X., Mu, M.*, Dai, G., Han, Z., Li, C., & Jiang, Z. (2022).
Influence of Arctic sea ice concentration on extended-range prediction of strong and long-lasting Ural blocking events in winter. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 127(5), e2021JD036282. https://doi.org/10.1029/2021JD036282.
