एक आर्कटिक समुद्री बर्फ‐महासागर डेटा एसिमिलेशन सिस्टम में ऊपरी महासागरीय विशेषताओं को नियंत्रित करने के लिए समुद्री सतह तापमान अवलोकनों का उपयोग

सार: समुद्री बर्फ डेटा एसिमिलेशन आर्कटिक समुद्री बर्फ के विकास के पूर्वानुमानों में काफी सुधार कर सकता है। पिछले कई समुद्री बर्फ डेटा एसिमिलेशन अध्ययन महासागरीय अवस्था चरों को समाहित (assimilate) किए बिना किए गए थे, भले ही समुद्री बर्फ का विकास गतिकीय और ऊष्मागतिकीय दोनों रूप से महासागरीय स्थितियों से निकटता से जुड़ा हुआ है। लोकलाइज्ड एन्सेम्बल एरर सबस्पेस ट्रांसफॉर्म कलमन फिल्टर की विधि के आधार पर, उपग्रह से प्राप्त समुद्री बर्फ की सांद्रता और समुद्री बर्फ की मोटाई को एक आर्कटिक समुद्री बर्फ-महासागर मॉडल में समाहित किया जाता है। एक नए संयोजन के रूप में, समुद्री सतह के तापमान (SST) डेटा को भी समाहित किया जाता है। SST का अतिरिक्त समावेशन न केवल महासागर की मिश्रित परत में सिम्युलेटेड महासागरीय तापमान में काफी सुधार करता है, बल्कि सीमांत समुद्री बर्फ क्षेत्र में समुद्री बर्फ के किनारे की स्थिति, समुद्री बर्फ के विस्तार और समुद्री बर्फ की मोटाई की सटीकता में भी सुधार करता है। ऊपरी 1,000 m में सिम्युलेटेड संभावित तापमान में सुधार का श्रेय उन क्षेत्रों में बढ़ी हुई ऊर्ध्वाधर संवहन प्रक्रियाओं को दिया जा सकता है जहाँ समाहित अवलोकन संबंधी SST बिना समावेशन वाले सिम्युलेटेड SST की तुलना में अधिक ठंडा है। समुद्री बर्फ के किनारे की स्थिति और समुद्री बर्फ की मोटाई के सिमुलेशन में सुधार मुख्य रूप से SST डेटा समावेशन द्वारा सिम्युलेटेड SST और संबंधित युग्मित महासागर-समुद्री बर्फ प्रक्रियाओं में त्रुटियों (biases) को कम करने के कारण होता है। हमारा शोध बताता है कि समुद्री बर्फ और महासागर के बीच जटिल परस्पर क्रिया के कारण, महासागरीय डेटा का समावेशन संख्यात्मक ध्रुवीय समुद्री बर्फ पूर्वानुमान प्रणालियों का एक अनिवार्य घटक होना चाहिए।