北極海の海氷システムにおける異常気象の影響下での海氷遷移時間

The tipping times in an Arctic sea ice system under influence of extreme events.

• Fang Yang
• Yayun Zheng
• Jinqiao Duan
• Ling Fu
• Stephen Wiggins

抄録

近年、北極海の海氷が急速に後退していることから、北極海の海氷被覆の変動を引き起こす異常気象が注目されている。このような異常気象を表現するには、非ガウスα安定レヴィ過程が適したモデルであると考えられている。非局所的なFokker-Planck方程式に基づく最大可能性軌道を、α安定なLévyノイズの下での非自律的な北極海氷システムに適用した。2種類のティッピングタイム、早期警報ティッピングタイムと災害発生ティッピングタイムを用いて、それぞれ常氷状態から季節的に氷のない状態へ、季節的に氷のない状態から常氷状態への遷移の可能性が最大となる臨界時間を予測した。その結果、異常気象の強さが増すと海氷融解の警報時間が短くなり、温室効果が強まるとその影響が強まり、警報時間の到来が大幅に早まることがわかった。一方、温室効果が強まった場合には、異常気象の強さと頻度の増加が、北極海では年間を通じて氷のない状態が維持されているという災害発生のティッピングタイムを早めることを発見しました。最後に、北極海の海氷状態の遷移を引き起こす可能性のあるレビー指数αとノイズ強度θの値を明らかにした。これらの結果は、極端なイベントの影響下での北極海の海氷変動を研究するための有効な理論的枠組みを提供するものである。

In light of the rapid recent retreat of Arctic sea ice, the extreme weather events triggering the variability in Arctic ice cover has drawn increasing attention. A non-Gaussian α-stable Lévy process is thought to be an appropriate model to describe such extreme events. The maximal likely trajectory, based on the nonlocal Fokker-Planck equation, is applied to a nonautonomous Arctic sea ice system under α-stable Lévy noise. Two types of tipping times, the early-warning tipping time and the disaster-happening tipping time, are used to predict the critical time for the maximal likely transition from a perennially ice-covered state to a seasonally ice-free one and from a seasonally ice-free state to a perennially ice-free one, respectively. We find that the increased intensity of extreme events results in shorter warning time for sea ice melting and that an enhanced greenhouse effect will intensify this influence, making the arrival of warning time significantly earlier. Meanwhile, for the enhanced greenhouse effect, we discover that increased intensity and frequency of extreme events will advance the disaster-happening tipping time, in which an ice-free state is maintained throughout the year in the Arctic Ocean. Finally, we identify values of the Lévy index α and the noise intensity ϵ in the αϵ-space that can trigger a transition between the Arctic sea ice state. These results provide an effective theoretical framework for studying Arctic sea ice variations under the influence of extreme events.