报告题目：北极海冰对极端乌拉尔阻塞延伸期可预报性的影响
报 告 人：戴国锟 副教授 复旦大学
报告时间：2025年8月4日（星期一）10:10—10:30
报告地点：数学科学学院114（小报告厅）
校内联系人：宋晓良 副教授 联系方式：84708351-8304
报告摘要：本研究基于大气模式CAM4，探讨了北极海冰密集度对乌拉尔阻塞事件延伸期可预报性的影响。以纬向环流为参考态，利用条件非线性最优扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation, CNOP）方法识别了能在延伸期尺度上将纬向环流激发为阻塞事件的最优北极海冰扰动。结果表明，格陵兰海、巴伦支海和鄂霍次克海的海冰减少可在20天内触发乌拉尔阻塞的发生。此外，研究还基于CNOP方法识别了对乌拉尔阻塞延伸期预报具有显著影响的最优北极海冰误差模态。结果表明，格陵兰海、巴伦支海和鄂霍次克海的海冰增加会减弱阻塞强度，而海冰减少则会增强其强度。进一步地，通过观测系统模拟试验发现，针对巴伦支海、格陵兰海和鄂霍次克海的海冰目标观测可显著提升乌拉尔阻塞的预报技能。数值结果表明，在160组试验中，约75%的成员显示出技巧的改进，阻塞指数平均预报误差减少约35%。上述结果为北极海冰目标观测设计提供了理论支撑，并为提升中纬度极端天气事件的延伸期预报技巧奠定了科学基础。
报告人简介：戴国锟，复旦大学大气与海洋科学系副教授，2017年毕业于中国科学院大气物理研究所。主要研究方向为高影响天气和气候事件的可预测性，深入探讨了大气初始不确定性、边界不确定性等因素对极端天气事件生成和预报的影响，并提出了有效的目标观测方案，以减小预报不确定性。已在国际SCI期刊上发表论文30余篇，主持了国家自然科学基金青年项目和面上项目各一项，作为核心骨干参与了国家自然科学基金基础科学中心项目、重大项目以及科技部重点研发项目等多个国家级科研项目。
