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北极海冰作为地球系统中的一部分，对全球气候系统都有着重要影响。北极海冰的加速融化不仅与全球变暖、极端天气以及气候变化密切相关，也会进一步影响人类生活和社会发展。因此，对北极海冰准确的认知和预测具有重要的社会价值和科学意义。由于观测的局限性，数值模式是一个探索海冰演变发展的可靠工具，但是目前模式对北极海冰的模拟还存在很大的不确定性，对海冰模式误差源的分析和研究有待加强。本文利用麻省理工学院通用环流模式(Massachusetts Institute of Technology General Circulation Model，MITgcm)构建的海洋-海冰耦合模式，从模式长期海冰模拟结果出发，具体评估模式对年际-季节海冰的模拟结果，并基于此详细分析了导致3月和9月海冰模拟误差的可能来源，并提出可改进海冰模拟的集合预报方法。
首先，利用MITgcm海洋-海冰耦合模式模拟了1991-2012年的北极海冰变化。通过与不同类型海冰观测资料对比，本文评估了模式北极海冰范围、海冰密集度和海冰厚度的长时间模拟结果，同时考虑了基于三种不同反演算法的卫星观测的不确定性。结果表明，MITgcm海洋-海冰耦合模式能很好地模拟北极海冰范围的趋势变化和季节-年际变化，均方根误差（Root Mean Square Difference，RMSD）分析揭示了模式对每年海冰范围季节振幅的模拟不足是导致模式和观测海冰范围RMSD的主要来源。通过具体分析模式在3月（冷季）和9月（暖季）的海冰模拟表现，发现模式能很好地再现北极海冰在两个代表性月份（季节）的空间分布及年际变化特征，但是低估了过去二十年海冰范围的下降趋势，特别是对9月的低估更明显。总体来说，模式模拟的海冰密集度和海冰厚度的空间型态和观测基本一致，模式模拟的海冰密集度的误差几乎处于观测的不确定性范围内，海冰厚度的误差集中在0.5m以下。模式模拟的9月海冰范围和观测的相关性(0.95)要高于3月海冰范围和观测的相关(0.83)。而海冰密集度分布的模拟，3月的模拟和观测的空间相关性优于9月。
其次，通过进一步对比观测和模拟海冰范围对大气强迫和海洋边界变量的响应差异，发现影响模式3月和9月海冰模拟的主要误差源显著不同。3月海冰模拟的主要误差源是来自模式对大气强迫响应的不足，当模式低估3月大气强迫对海冰模拟影响时，3月海冰密集度偏差主要出现在海冰边缘，且数值明显高于9月。而9月海冰模拟的主要误差源是来自模式对海洋边界强迫的响应不足，当模式低估了海洋边界对9月海冰模拟影响时，9月海冰密集度及其变化趋势的误差出现在北冰洋大部分边缘海域。这一对比结果揭示了海冰模拟的模式误差来源存在显著的季节变化，主要来自海冰模式对大气强迫和海洋边界条件的响应存在季节差异。
最后，为了能够更清晰地探索导致模式模拟误差的来源，本文利用集合随机扰动的方式定量分析了海洋初始温盐场、多源大气强迫和海洋边界不确定性对3月和9月海冰模拟的影响及其机制。试验结果首先揭示了对于该区域海洋-海冰耦合模式，3月海冰模拟的主要误差源包括初始场和大气强迫，9月海冰模拟的主要误差源包括大气强迫和海洋边界。对于初始不确定性的影响，本文基于海洋温盐的空间尺度和垂直关系，通过在背景场叠加带有物理特征且满足正态分布的随机扰动构建了初始扰动集合。相比蒙特卡洛随机取样的初始扰动场，这种具有空间物理特征的初始不确定性可以通过非线性垂直输送作用改进海洋温盐分布，从而有效改进3月模式海冰模拟结果。对于大气强迫信号不确定性的作用，其主要通过风应力项改进3月和9月海冰密集度和海冰范围模拟，而热力作用影响较小。对于海洋边界强迫不确性的影响，其主要体现在海洋边界影响海冰模拟的超前过程中，且主要集中在对9月海冰的模拟。与此同时，以上三种不确定性影响分析均表明，只有考虑了初始场和外强迫信号的空间物理特征的集合扰动方式才能有效地体现海冰模式对北极海冰模拟在不同季节的敏感性，同时也表明综合考虑不同季节主要误差源不确定性的集合扰动方式可以作为提高北极海冰的模拟和预测的有效方法。
首先，利用MITgcm海洋-海冰耦合模式模拟了1991-2012年的北极海冰变化。通过与不同类型海冰观测资料对比，本文评估了模式北极海冰范围、海冰密集度和海冰厚度的长时间模拟结果，同时考虑了基于三种不同反演算法的卫星观测的不确定性。结果表明，MITgcm海洋-海冰耦合模式能很好地模拟北极海冰范围的趋势变化和季节-年际变化，均方根误差（Root Mean Square Difference，RMSD）分析揭示了模式对每年海冰范围季节振幅的模拟不足是导致模式和观测海冰范围RMSD的主要来源。通过具体分析模式在3月（冷季）和9月（暖季）的海冰模拟表现，发现模式能很好地再现北极海冰在两个代表性月份（季节）的空间分布及年际变化特征，但是低估了过去二十年海冰范围的下降趋势，特别是对9月的低估更明显。总体来说，模式模拟的海冰密集度和海冰厚度的空间型态和观测基本一致，模式模拟的海冰密集度的误差几乎处于观测的不确定性范围内，海冰厚度的误差集中在0.5m以下。模式模拟的9月海冰范围和观测的相关性(0.95)要高于3月海冰范围和观测的相关(0.83)。而海冰密集度分布的模拟，3月的模拟和观测的空间相关性优于9月。
其次，通过进一步对比观测和模拟海冰范围对大气强迫和海洋边界变量的响应差异，发现影响模式3月和9月海冰模拟的主要误差源显著不同。3月海冰模拟的主要误差源是来自模式对大气强迫响应的不足，当模式低估3月大气强迫对海冰模拟影响时，3月海冰密集度偏差主要出现在海冰边缘，且数值明显高于9月。而9月海冰模拟的主要误差源是来自模式对海洋边界强迫的响应不足，当模式低估了海洋边界对9月海冰模拟影响时，9月海冰密集度及其变化趋势的误差出现在北冰洋大部分边缘海域。这一对比结果揭示了海冰模拟的模式误差来源存在显著的季节变化，主要来自海冰模式对大气强迫和海洋边界条件的响应存在季节差异。
最后，为了能够更清晰地探索导致模式模拟误差的来源，本文利用集合随机扰动的方式定量分析了海洋初始温盐场、多源大气强迫和海洋边界不确定性对3月和9月海冰模拟的影响及其机制。试验结果首先揭示了对于该区域海洋-海冰耦合模式，3月海冰模拟的主要误差源包括初始场和大气强迫，9月海冰模拟的主要误差源包括大气强迫和海洋边界。对于初始不确定性的影响，本文基于海洋温盐的空间尺度和垂直关系，通过在背景场叠加带有物理特征且满足正态分布的随机扰动构建了初始扰动集合。相比蒙特卡洛随机取样的初始扰动场，这种具有空间物理特征的初始不确定性可以通过非线性垂直输送作用改进海洋温盐分布，从而有效改进3月模式海冰模拟结果。对于大气强迫信号不确定性的作用，其主要通过风应力项改进3月和9月海冰密集度和海冰范围模拟，而热力作用影响较小。对于海洋边界强迫不确性的影响，其主要体现在海洋边界影响海冰模拟的超前过程中，且主要集中在对9月海冰的模拟。与此同时，以上三种不确定性影响分析均表明，只有考虑了初始场和外强迫信号的空间物理特征的集合扰动方式才能有效地体现海冰模式对北极海冰模拟在不同季节的敏感性，同时也表明综合考虑不同季节主要误差源不确定性的集合扰动方式可以作为提高北极海冰的模拟和预测的有效方法。