Недавнее сокращение площади морского льда в Арктике и рост судоходства требуют более точных прогнозов состояния морского льда. Однако низкое пространственное разрешение моделей земной системы, таких как Норвежская модель прогнозирования климата (NorCPM), ограничивает их способность определять мелкомасштабные ледовые объекты, критически важные для безопасной навигации в Арктике. Для устранения этого ограничения авторы применили подход с динамическим даунскейлингом в исследовании, охватывающем осенний ледостав 2023 года. В частности, ретроспективный прогноз NorCPM учитывает атмосферное воздействие для региональной сопряжённой модели «океан-морской лёд» Норвежской системы прогнозирования высокого разрешения панарктического океана и морского льда (NorHAPS), которая обеспечивает ретроспективные прогнозы протяжённости морского льда с высоким разрешением (3–5 км). Уменьшенные масштабы протяжённости морского льда демонстрируют улучшенную точность в течение всего периода прогнозирования, особенно заметно снижая связанное с переоценкой смещение вдоль Северо-Восточного и Северо-Западного проходов до середины-конца октября, особенно в пограничных ледовых зонах. Кроме того, NorHAPS обеспечивает более точное представление локальных разрывов и мелкомасштабных структур морского льда в ключевых регионах арктических проливов, таких как море Лаптевых, Канадский Арктический архипелаг и море Бофорта. Эти улучшения связаны с более реалистичным моделированием процессов замерзания морского льда, что снижает преждевременное замерзание, наблюдаемое в результатах NorCPM. В целом, полученные результаты показывают, что динамический даунскейлинг является эффективным методом уточнения результатов низкоразрешённых климатических моделей. Этот подход позволяет получать детальные прогнозы состояния морского льда, которые могут способствовать безопасным морским операциям в Арктике.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2025JD044571