Figure 1. Concentration de glace de mer (% en couleurs) et lisières de glace de mer dans les années 1980, années 1990, et 2000 (contours) dans l'océan Arctique le 1er juillet 2014 dérivées des données micro-ondes d'AMSR2 à bord du satellite GCOM-W de JAXA. Récemment, la région de la banquise arctique révèle une tendance à la baisse progressive, mais la glace de mer reste encore dans la mer de Sibérie orientale et la mer de Laptev au début de l'été (juillet). La route maritime du Nord typique est représentée par une ligne verte. Crédit :NIPR/JAXA/ADS
Le changement climatique a accéléré le retrait de la banquise dans l'océan Arctique. Cela a divers impacts négatifs, notamment l'acidification des eaux océaniques et une contribution potentielle aux hivers rigoureux dans les régions de latitude moyenne. Cependant, il a également ouvert de nouvelles opportunités pour la navigation maritime commerciale en été (Fig. 1). La route maritime du Nord pourrait réduire la distance de navigation entre l'Europe et l'Asie d'environ 40 pour cent, et la prévision précise des conditions de glace de mer est devenue un sujet de recherche majeur.
Une équipe de chercheurs dirigée par l'Institut national de recherche polaire (NIPR) et l'Université d'Hokkaido, Japon, ont maintenant étudié un système opérationnel à l'Institut météorologique norvégien pour la prévision à moyen terme (jusqu'à 10 jours à l'avance) de l'épaisseur de la glace de mer (SIT) au début de l'été dans la mer de Sibérie orientale, qui est situé sur la route maritime du Nord. Ils ont rendu compte de leur travail dans La cryosphère .
L'équipe a étudié la capacité du système de données glace-océan TOPAZ4 à nous aider à prédire la distribution de la SIT dans cette région. Étant donné que des informations précises sont cruciales pour l'exploitation des navires brise-glace, il est nécessaire pour déterminer le délai et l'exactitude de la prévision, et d'évaluer comment nous pourrions améliorer les prévisions à l'avenir.
Comparaisons entre TOPAZ4, d'autres modèles de simulation rétrospective, et les observations de la glace de mer ont montré que le système pouvait reproduire la distribution SIT au début de l'été dans la mer de Sibérie orientale. L'échelle de temps pour une prédiction précise de la SIT dans cette zone était jusqu'à 3 jours, avec une habileté diminuant brusquement par la suite (Fig. 2).
Figure 2. Compétence de prédiction de (a) épaisseur de glace de mer, (b) vitesse de glace zonale et méridienne, et (c) la vitesse du vent de surface zonale et méridienne dans la mer de Sibérie orientale, dérivé des données opérationnelles TOPAZ4 au début de l'été (juin-juillet) au cours de la période 2014-2016. Les barres d'erreur indiquent l'incertitude de la compétence de prédiction dans chaque délai. Crédit :Nakanowatari T. et al., 2018
Les difficultés à prévoir les caractéristiques météorologiques à grande échelle pourraient être un facteur majeur de cette diminution des compétences après 3 jours. Cette imprévisibilité découle de l'amplification de l'erreur de prévision pour des caractéristiques telles que les cyclones arctiques, Par conséquent, les travaux futurs visant à améliorer les compétences de prévision pour le SIT dans cette région devraient se concentrer sur la compréhension de la formation et du développement de ces phénomènes.
Malgré cette imprévisibilité, le système TOPAZ4 s'est avéré fiable pour la prévision SIT au début de l'été.
Figure 3. Trajectoire des deux pétroliers au-dessus de l'ESS sur la base des données AIS. Les routes traversent l'ESS depuis la mer de Laptev le 4 juillet 2014 jusqu'au port de Yamal le 31 juillet 2014, via le port de Pevek le 20 juillet 2014. La route vers l'avant est soulignée par des cercles verts. Le SIT (cm; couleurs) et le SIC (%; contours) moyennés sur la période de la route vers l'avant sont affichés. Crédit :Nakanowatari T. et al., 2018
Nous avons examiné les performances du modèle pour une situation en juillet 2014, dans lequel deux navires ont été bloqués en mer de Sibérie orientale pendant environ une semaine. Sur la base des données de suivi des navires provenant des données AIS, il a été constaté que la vitesse du navire diminue considérablement dans la zone côtière où la glace de mer épaisse (> 150 cm) est simulé (Fig. 3), et la vitesse du navire était clairement corrélée négativement avec la SIT simulée pendant tout le passage. Ces résultats soutiennent indirectement la fiabilité des données SIT moyennes quotidiennes de notre simulation. Une analyse plus complète est nécessaire en fonction de la vitesse d'un plus grand nombre de navires. Cela contribuera à améliorer le potentiel de la méthode pour aider à guider les navires le long de la route maritime du Nord.
