Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Model zmian powierzchni lodów morskich Arktyki (1979-2013) – zmienne sterujące w modelu „minimalistycznym” i ich wymowa klimatyczna

Marsz A. A.

Problemy Klimatologii Polarnej

|

2015

|

Nr 25

s. 249--334

PL

Praca omawia model zmian powierzchni zlodzonej Arktyki typu „białej skrzynki”, opierający się na dwu zmiennych niezależnych – wskaźniku oznaczonym jako DG3L, który charakteryzuje intensywność cyrkulacji termohalinowej (THC) na Atlantyku Północnym i wskaźniku D, który charakteryzuje cyrkulację atmosferyczną nad Arktyką. Objaśnienie konstrukcji obu wskaźników i wartości ich szeregów czasowych przedstawione jest w załącznikach Z1 i Z2. Okres opracowania obejmuje lata 1979-2013 i jest limitowany dostępnością danych o zmianach powierzchni lodów morskich w Arktyce. Model liniowy opierający się na tych zmiennych objaśnia ~72% wariancji rocznej powierzchni zlodzonej w Arktyce i powyżej 65% wariancji powierzchni zlodzonej w marcu (maksimum rozwoju powierzchni lodów) i wrześniu (minimum). Główną rolę w kształtowaniu tej zmienności odgrywa zmienność cyrkulacji termohalinowej, rola cyrkulacji atmosferycznej jest niewielka i wykazuje silną zmienność sezonową. Analiza tego modelu wykazała, że rzeczywiste zależności są nieliniowe, a zmiany pokrywy lodowej zachodzą w dwu odrębnych reżimach – „ciepłym” i „chłodnym”. Reżim „ciepły” funkcjonuje w sytuacji, gdy THC jest bardziej intensywna niż przeciętnie (wskaźnik DG3L > 0). Dochodzi wtedy do szybkiego spadku powierzchni lodów w okresie ciepłym – zwłaszcza we wrześniu i powolnego spadku rozmiarów pokrywy lodowej w marcu, cyrkulacja atmosferyczna w tym reżimie odgrywa istotną rolę w kształtowaniu zmian powierzchni lodów. Spadek natężenia THC poniżej przeciętnej (DG3L ≤ 0), z opóźnieniem około 6.letnim prowadzi, do przejścia do reżimu „chodnego”. W reżimie chłodnym następuje szybki przyrost powierzchni lodów w okresie ciepłym i bardzo powolny wzrost powierzchni lodów w marcu, rola cyrkulacji atmosferycznej w kształtowaniu zmienności pokrywy lodowej staje się nikła. Po dalszych kilku latach utrzymywania się reżimu „chłodnego” międzyroczne zmiany powierzchni zlodzonej stają się małe. Analizy związków między zmiennymi z przesunięciami czasowymi wykazały, że cyrkulacja atmosferyczna nad Arktyką stanowi funkcję THC. W rezultacie, za główną przyczynę zmian powierzchni zlodzonej Arktyki należy uznać rozciągnięte w czasie działanie zmian intensywności THC, które w rozpatrywanym okresie objaśnia ~90% wariancji rocznej powierzchni zlodzonej.

EN

The paper presents the assumptions and structure of statistical model reproducing the changes in sea ice extent in the Arctic, using the minimum number of steering variables. The data set of NASA's Goddard Space Flight Center (GSFC) nsidc0192_seaice_trends_climo/total-area-ice-extent/nasateam/ (Total Ice-Covered Area and Extent) was used as starting data in the calibration of this model. Its subsets characterizing the sea ice extent of the Arctic Ocean (ArctOcn), Greenland Sea (Grnland), Barents and Kara seas (BarKara) were used. Their sums create a new variable known as the ‘Proper Arctic’. This model also used the following subsets: Archipelago Canadian (CanArch), Bay and Strait Hudson (Hudson), and Baffin Bay and Labrador Sea (Baffin), the sum of which creates another variable the ‘American Arctic’. The sum of all the above mentioned subsets creates a variable defined as the ‘entire Arctic’. The study covered the period 1979-2013, for which the said data set is made up of uniform and reliable data based on satellite observations. The model was developed for moments of maximum (March) and minimum (September) development of sea ice extent as well as for the annual average sea ice extent. After presenting the assumptions of the model (model type ‘White box’), formal analysis of the type and characteristics of the model, the choice of steering variables (independent; Chapters 3 and 4) was made. The index characterizing the intensity of thermohaline circulation (THC) in the North Atlantic, referred to as DG3L and an index characterizing atmospheric circulation having significant influence on changes in sea ice extent, marked as D, were used as independent variables in this model. Physical fundamentals and rules for calculating the DG3L index are discussed in detail in Annex 1, and the D index in Annex 2. These Annexes also include time series of both indexes (DG3L – 1880-2015; D – 1949-2015). Research into delays between the impact of variables and changes in sea ice extent indicated that sea ice extent showed maximum strength of the correlation with the DG3L variable with a three-year delay and with D variable with zero delay. The final form of the model is a simple equation of multiple regression (equation [1]). The following equations are used for estimating the regression parameters for individual sea areas in those time series: the Proper Arctic – equation [1a, 1b, 1c]; the American Arctic – equations [2a, 2b, 2c] and for the entire Arctic - equation [3a, 3b, 3c]. Statistical characteristics of each model are presented in Tables 3, 4 and 5, and Figures 2, 3 and 4 respectively and show the scattering of values estimated by means of each model in relation to the observed values. All models show high statistical significance. The best results, both in terms of explanation of the variance of the observed sea ice extent, as well as the size of the standard errors of estimation of sea ice extent are obtained for changes in the sea ice extent of the entire Arctic. The reasons for this may be traced back to the fact that errors in the estimation of partial models ([1a, 1b, 1c] and [2a, 2b, 2c]) have different signs, which in a synthetic model partially cancel out each other. Moreover, if the variable DG3L three years before shows strong and evenly distributed in time action, the D variable characterizing atmospheric circulation shows clearly seasonal activity – it is marked only during the minimum development of sea ice extent (September), when the degree of ice concentration is reduced, allowing its relatively free drift. The model for the annual average of sea ice extent of the entire Arctic (in the accepted limits) explains 71.5% of the variance, in September 68%, and in March 65% of the variance (Table 5). The lowest values are obtained for the American Arctic, where the D variable, characterizing atmospheric circulation does not appear to have significant influence, so the model is a linear equation with one variable (DG3L). Nevertheless, also in this case, the variance of the annual sea ice extent in the American Arctic is explained exceeding 50%. Variability of THC (described by the DG3L index) explains ~67% of the variance of annual sea ice extent and variability of atmospheric circulation (described by the D index) explains ~6% of the variance of annual sea ice extent of the entire Arctic. It allows claiming that THC and atmospheric circulation are the essential factors that influence the variability of sea ice extent of the Arctic. Both of these factors are natural factors. Further analysis of the results presented by various models and especially those affected by the DG3L variable (Fig. 5) delayed by three years suggests that the linear model is not the most appropriate model reflecting the changes in the sea ice extent of the entire Arctic and its parts. The action of DG3L variable, accumulated over several years, is saved and this causes that a strong significant correlation with the sea ice extent is prolonged. The analysis carried out by means of the segmented regression showed that the variability of sea ice extent was different where THC is lower than the average (DG3L ≤ 0), or different where THC is stronger than average (DG3L> 0; see equation [4a, 4b]). When the index is zero or less than zero, the impact of THC on the increase in sea ice extent is limited and the influence of changes in atmospheric circulation on sea ice extent is very small. Conversely, when the THC becomes intense and imports increased amounts of heat to the Arctic, the influence of DG3L index on the decrease in sea ice extent rises, like growing impact of atmospheric circulation on variation of sea ice extent (see equations [5a, 5b]. The segmented regression equations with these two variables explain 88.76% of the observed annual variation of sea ice extent of the entire Arctic (equations [5a, 5b]).This means that the sea ice extent of the Arctic is variable in two distinct regimes – ‘warm’, when the DG3L> 0 and ‘cold’, when the DG3L ≤ 0. This is similar to the results of Proshutinsky and Johnson (1997), Polyakov et al. (1999) and Polyakov and Johnson (2000) and their LFO oscillation. Time limits of the transition intensity of the THC phases from the positive to negative and vice versa correspond to similar limits of LFO, suggesting that the two different systems have the same cause. Polyakov and Johnson (2000) and Polyakov et al. (2002, 2003, 2004, 2005) can see the main reason for the change in the LFO regime in the transition of atmospheric circulation from anticyclonic regime to cyclonic regime and vice versa. The analysis of the reason for the transition of regime of changes in sea ice extent from ‘warm’ to ‘cold’ and vice versa – THC or atmospheric circulation – has shown that the D index is a function of previous changes in DG3L index. Atmospheric circulation over the Arctic shows a greater delay in response to changes in THC than the sea ice extent – this occurs with a 6-year delay (see Table 6, Equation 6). This allows replacing the D variable in the equations describing the change in sea ice extent, directly by DG3L variable from 6 years before (see Equation [7a, 7b]).These simultaneous equations explain about 90% of the observed annual variance of the sea ice extent of the entire Arctic in the years 1979-2013. Most importantly, however, it can be stated, with a high degree of certainty, that the variability of THC of the North Atlantic steers both the changes in sea ice extent and Basic features of atmospheric circulation over the Arctic. The effects of other factors than THC, having influence on variability of sea ice extent and the basic processes of the climate in the Arctic, in the short time scales, leave not too much space/place. The transition from ‘cold’ to ‘warm’ regime in the development of the sea ice extent in the Arctic requires an increase in the intensity of THC. If the values of DG3L index are greater than 0 for a period not shorter than three years, the decrease in the sea ice extent will start, initially in the period of its minimum development (August, September). If the resultant values of the DG3L index have positive values for further three years, the atmospheric circulation will transform into a cyclonic circulation (D index goes to positive values). The role of atmospheric circulation during the ‘warm’ season in the Arctic having influence on the change (reduction) of the sea ice extent becomes significant. The ‘warm’ regime will remain as long as long after its start the situation in which the algebraic sum of DG3L values is greater than 0. If such a situation lasts long, or in case of accumulation of high values of DG3L index, the sea ice cover can disappear almost completely in the warm period. The transition from the ‘warm’ regime to the ‘cold’ regime demands fulfillment of reverse conditions – a consistent decrease in the values of DG3L index into negative values for at least another three year period. After three years this will result in rapid increase in sea ice extent during warm period, thereby increasing the annual average of sea ice extent. If in subsequent years the value of DG3L index remains lower than zero, after the next 3-4 years, the atmospheric circulation will become the anticyclonic circulation. After that there will be gradual, slow growth in sea ice extent, decrease in air temperature, increase in ice thickness and change in the age of the ice structure towards the increase in the multi-year ice. The ice cover in the Arctic will become "self-sustaining", reducing interannual variability. Major changes will occur in the ‘warm’ season, minor in other seasons. The maximum sea ice extent of the Arctic in the cold season, with current conditions in the ‘cold’ regime, can reach ~13.5-14.5 million km2, the average annual sea ice extent should be ~12 (± 0.5) million km2. This area, especially in the winter season, may be in fact higher, since the weakening of the THC must also lead to a decrease in air temperature in the hemisphere.

2

Badania polarne Akademii Morskiej w Gdyni

Marsz A. A., Styszyńska A.

Problemy Klimatologii Polarnej

|

2015

|

Nr 25

75--98

PL

W pracy omówiono tematykę badań prowadzonych przez pracowników Wyższej Szkoły Morskiej/Akademii Morskiej w Gdyni w wysokich szerokościach półkul północnej i południowej. W latach 1975-2015 pracownicy tej uczelni opublikowali łącznie 231 artykułów, komunikatów i sprawozdań oraz 14 pozycji książkowych o charakterze monograficznym dotyczących różnych aspektów badań polarnych. Wśród tych prac 142 pozycje dotyczyły Arktyki i 103 pozycje – Antarktyki. Podstawowa problematyka badawcza obejmowała zagadnienia zmienności i zmian warunków hydroklimatycznych w Arktyce i Antarktyce, kształtowania się warunków lodowych i problemów żeglugi w lodach oraz zagadnień uprawiania żeglugi w rejonach słabo rozpoznanych pod względem nawigacyjnym, w tym badań dotyczących batymetrii dna i geomorfologii wybrzeży. Artykuł zawiera jako załącznik bibliografię prac polarnych pracowników Wyższej Szkoły Morskiej i Akademii Morskiej w Gdyni.

EN

The paper discusses topics of research conducted by the staff of the Gdynia Maritime University in the high latitudes of northern and southern hemispheres. In the years 1975-2015 the employees of the university have published a total of 231 articles, communications and reports and 14 books of monographic covering various aspects of polar research. Among the 142 works related to the Arctic positions and 103 positions – Antarctica. The basic research problems included issues variability and change hydro-climatic conditions in the Arctic and Antarctic, the formation of ice conditions and navigation in ice problems and issues of navigation in areas poorly recognized in terms of navigation, including research on the bottom bathymetry and geomorphology coasts. The article includes as an annex a bibliography of works polar employees Gdynia Maritime University.

3

Przebieg wartości wskaźnika oceanizmu w rejonie Cieśniny Beringa w drugiej połowie XX i początku XXI wieku

Zblewski S., Marsz A. A.

Problemy Klimatologii Polarnej

|

2013

|

Nr 23

57--76

PL

Praca omawia zmienność wskaźnika oceanizmu (Oc) na obszarze Beryngii, stanowiącej obszary lądowe i akweny rozciągające się wokół Cieśniny Beringa, w latach 1951-2010. Wskaźnik Oc stanowi miarę stopnia oceaniczności i kontynentalizmu klimatu. Analizy wykazały relatywnie niewielkie zróżnicowanie przestrzenne rozkładu Oc. Obszary występowania klimatu suboceanicznego lokują się na SE części M. Beringa i NE części Zatoki Alaska, pozostałe obszary i akweny objęte są domeną klimatu kontynentalnego. Zmienność w czasie stopnia oceanizmu jest minimalna. Najsilniejsze i istotne statystycznie trendy występują na obszarze SW Alaski. Analiza skorelowania zmian wskaźnika Oc w funkcji czasu dzieli cały obszar na dwa autonomiczne rejony. Pierwszy lokuje się na obszarze S wybrzeży Alaski i w jej interiorze (bez wybrzeży Morza Beauforta) – występują w nim wyłącznie dodatnie trendy wskaźnika Oc, w przewadze silne i statystycznie istotne, a przebiegi zmienności Oc są ze sobą silnie skorelowane. Drugi rejon obejmuje pozostałe obszary i akweny. Stacje tej grupy charakteryzują się słabymi, nieistotnymi trendami o znakach zarówno dodatnich jak i ujemnych, a zachodzące w czasie zmiany Oc wykazują słabsze korelacje między stacjami. Korelacje przebiegów wskaźników Oc między stacjami obu rejonów są słabe i w przewadze nieistotne. Zróżnicowanie przestrzennego rozkładu zmienności wskaźnika Oc jest związane z zasięgiem atmosferycznego oddziaływania PDO (Pacific Decadal Oscillation). Zmienność PDO, poprzez zmiany głębokości i lokalizacji Niżu Aleuckiego regulującego intensywność adwekcji cieplejszego powietrza morskiego nad Alaskę, wymuszała po roku 1976 wzrost oceanizacji klimatu nad południowymi wybrzeżami i interiorem Alaski. Nad pozostałym obszarem przeważały w tym czasie adwekcje mas powietrza z północy. W rejonie Cieśniny i Morza Beringa oraz Morza Czukockiego zaznacza się wpływ zmian zasięgu lodów morskich na przebieg procesów zmian kontynentalizmu i oceanizmu klimatu.

EN

The work discusses the variability of oceanicity index (Oc) in the area of Beryngia, which covers land area and sea areas extending around the Bering Strait (Fig. 1) in the years 1951-2010. Oceanicity index is the measure of the degree of climatic oceanicity and continentality. The carried out analysis showed relatively little variation in spatial distribution of oceanicity in the analyzed area. Areas with sub-oceanic climate are located at the SE part of the Bering Sea and the NE part of the Gulf of Alaska (St Paul Isl., Kodiak, Homer stations), other land and sea areas are under the influence of continental climate with centers over Chukotka (Markovo, Enmuveen) and in the interior of Alaska (Fairbanks, Mc Grath, Big Delta).Variability in time of degree of oceanicity in the analyzed area is minimum – trends of Oc index are very weak and predominantly insignificant. The strongest and statistically significant trends are present over the area of SW Alaska (+0.006 Oc•year-1 in King Salmon, +0,005 in Homer, +0.004 inTalkeetna, +0.003 Oc•year-1 in Big Delta and Bethel).The analysis of correlation of changes in Oc index as a function of time divides the whole area into two autonomous regions – the first (B) is located in the area of the southern coast of Alaska and in the interior of Alaska (without the coast of the Beaufort Sea) and the other one (A) covers the remaining areas and waters. Only positive trends of Oc index predominantly strong and statistically significant are observed at the stations from group B and the courses of Oc variability are strongly and very closely correlated with one another. Stations of group A are characterized by weak, insignificant trends with both positive and negative signs and the changes in the time of Oc index show weaker correlations between stations. Correlations of courses of Oc index between the stations of group A and group B are weak and predominantly insignificant – changes in the two groups do not take place synchronously. This differentiation of spatial distribution of the Oc index variability is associated with range of the atmospheric influence of the PDO (Pacific Decadal Oscillation). Changes in the depth and location of the Aleutian Low regulating the intensity of advection of warmer maritime air over Alaska had influence on the variability of the PDO which after 1976 enforced an increase in oceanicity of climate over the southern coasts and the observed. At that time advection of air masses from the north prevailed, with varying intensity, in areas with stations assigned to group A. A visible influence of changes in sea ice extent on the process of changes in climatic continentality and oceanicity is observed particularly in the Strait and the Bering Sea and the Chukchi Sea.

4

Współczesne zmiany powierzchni lodów morskich na wodach wokółantarktycznych - problemy i niejasności

Marsz A. A.

Problemy Klimatologii Polarnej

|

2011

|

nr 21

7-38

PL

Praca charakteryzuje trendy zmian powierzchni zlodzonej na wodach wokółantarktycznych w latach 1979-2010. Stwierdza się występowanie dodatniego trendu rocznego powierzchni zlodzonej (+15.6ź103 km2źrok-1) o wysokiej istotności statystycznej (p < 0.001). Dodatnie trendy występują we wszystkich miesiącach roku, z tego trendy te są statystycznie istotne w okresie od maja do października. Najsilniejsze trendy dodatnie występują w okresie rozrastania się pokrywy lodowej (marzec-lipiec). W ujęciu regionalnym w czterech z pięciu sektorów Antarktyki trendy są dodatnie, z czego tylko w jednym – sektorze Morza Rossa – trend jest istotny statystycznie, w jednym sektorze (mórz Amundsena i Bellingshausena) – występuje statystycznie istotny trend ujemny. Analiza przyczyn występowania dodatniego trendu powierzchni zlodzonej na wodach wokółantarktycznych, pozwala wskazać jako główną przyczynę rozrostu pokrywy lodowej cyrkulację atmosferyczną. Te same procesy cyrkulacyjne są przyczyną zarówno ogólnego wzrostu powierzchni lodów na wodach wokółantarktycz-nych, jak jednoczesnego jej spadku w rejonie Morza Bellingshausena i wzrostu temperatury powietrza nad Półwyspem Antarktycznym. Zmiany cyrkulacji atmosferycznej następują pod wpływem zmian zasobów ciepła w SW części subtropikalnego Pacyfiku (~30°N, 170-160°W), które wymuszają zwiększoną lub zmniejszoną powtarzalność lokowania się górnego klina na długości geograficznej Morza Rossa i górnej zatoki na pograniczu mórz Amundsena i Bellingshausena. Zmiany temperatury wody powierzchniowej w tym rejonie objaśniają około 28% międzyrocznej zmienności rocznej powierzchni zlodzonej na wodach wokółantarktycznych, występujący w niej trend dodatni, spadek powierzchni zlodzonej na Morzu Bellingshausena i wzrost temperatury powietrza w rejonie Półwyspu Antarktycznego.

EN

This work describes trends in changes in sea ice extent in the waters in the vicinity of the Antarctica in the years 1979-2010. A positive trend in the annual ice extent (+15.6ź103 km2źyear-1) with high statistical significance (p <0.001) was observed. Positive trends occur in all months of the year and statistically significant trends are noted in the period from May to October. The strongest positive trends occur in the period when ice cover grows (March-July). Regionally, in four out of the five sectors of the Antarctica, trends are positive but only in one - the Ross Sea sector - the trend is statistically significant and in one sector (the Amundsen and Bellingshausen seas) there is a statistically significant negative trend. Analysis of the causes of the positive trend in the sea ice extent indicates that the primary role in the growth of ice extent is attributed to atmospheric circulation. The same circulation processes are responsible for both an overall increase in the ice extent in the region of the Antarctica and in the simultaneous decrease in the ice extent in the Bellingshausen Sea and the growth in air temperature over the Antarctic Peninsula. Changes in atmospheric circulation are influenced by heat resources in the south-western part of the subtropical Pacific (~ 30°N, 170-160°W). These heat resources cause that the same location of the upper ridge of high pressure at the Ross Sea longitude and the upper trough on the border of the Amundsen and Bellingshausen seas is repeated more or less frequently. SST changes in this region explain about 28% of the interannual variability of annual sea ice extent in the area of the Antarctic waters. They also explain the positive trend noted there and the decline in sea ice extent in the Bellingshausen Sea and increase in the air temperature in the region of the Antarctic Peninsula.

5

Zmiany pokrywy lodów morskich Arktyki na przełomie XX i XXI wieku i ich związek z cyrkulacją atmosferyczną

Marsz A. A.

Problemy Klimatologii Polarnej

|

2008

|

nr 18

7-33

PL

W pracy dokonano analizy wpływu cyrkulacji atmosferycznej na obserwowane w ostatnich latach XX i pierwszych latach XXI wieku zmiany powierzchni lodów morskich w Arktyce oraz zmian temperatury powietrza w sektorze wschodniosyberyjskim i pacyficznym Arktyki. Wprowadzono nowy wskaźnik charakteryzu-jący cyrkulację atmosferyczną w basenie Morza Arktycznego – zmodyfikowany dipol arktyczny (zDA), będący miesięczną różnicą ciśnienia między rejonem Morza Beauforta a rejonem Tajmyru. Występowanie dodatnich faz zDA porządkuje i przyspiesza dryf lodów z mórz Wschodniosyberyjskiego, Czukockiego i zachodniej części Morza Beauforta oraz centralnych części Morza Arktycznego w kierunku Cieśniny Frama. Po roku 1999 gwałtownie wzrosła częstość występowania ekstremalnie dodatnich faz zDA, wydłużył się również czas ich występowania. W latach 1979-2007 zmiany charakteru cyrkulacji atmosferycznej opisanej przez zDA objaśniają ~42% zmienności rocz-nej powierzchni lodów w Arktyce i 46% zmienności powierzchni zlodzonej we wrześniu, czyli miesiącu, w którym zaznacza się minimum rozwoju lodów morskich. We wschodnich sektorach Arktyki działanie zDA pociąga za sobą wzrost częstości i intensywności adwekcji z południa, co powoduje również wzrost temperatury powietrza. Oszacowano, że gwałtowny wzrost wartości zDA, jaki nastąpił w roku 2007 wymusił, wraz ze zmniejszeniem się powierzchni lodów morskich, wzrost temperatury powietrza na stacjach wybrzeża Morza Czukockiego o ~1.3°C, na Morzu Beauforta o ~1.5°C. Taki stan wskazuje, że obecnie obserwowany gwałtowny spadek powierzchni lodów morskich w Arktyce nie stanowi rezultatu działania efektu cieplarnianego, lecz wzrost temperatury powietrza i spadek powierzchni lodów stanowi rezultat zachodzących zmian w cyrkulacji atmosferycznej nad Arktyką.

EN

The observed, at the turn of the 20th and 21st centuries, rapid decrease both in sea ice extent and its area in the Arctic raise a question regarding the real spectrum of reasons influencing this process. A number of works indicate that the increase in the air temperature in the Arctic resulting from the greenhouse effect, is not responsible for the decrease in sea ice cover but the reduction of the ice cover is one of the main causes of the increase in temperature. The aim of this article is to analyse the influence of atmospheric circulation on the process of reduction of the sea ice cover area in the Arctic in the same period. The break of the so far observed correlations between the AO and air temperature (see Overland and Wang 2005, Graversen 2006, Maslanik et al. 2007) indicates that the reason for the decrease in sea ice area should be searched in the activity of other circulation patterns than AO. Starting with the Wu, Wang and Walsh notion of the Arctic Dipole and carrying out simulation of the directions and rate of the drifting ice, a conclusion can be drawn that a simple index being a modification of the ‘Arctic Dipole’ formulated by Wu et al. 2006 (notation zDA) can be used to describe the maximum effectiveness of the transport of ice from the Arctic and the ‘cleaning’ of the Pacific Arctic from ice (the East Siberian, Chukcha and Beaufort seas). This index can be calculated as a standardised difference between SLP between the Beaufort Sea centre and the Tajmyr centre (see Fig. 4). The presence of strong positive phases of zDA (see Fig. 5) is followed by a rapid increase in the export of ice from the Arctic and results in the decrease in the amount of many-year ice in the structure of the Arctic sea ice cover. The ice is then moved away from the coast of east Siberia and Alaska and equally fast moves along the great circle, along the Transarctic Current reaching the Fram Strait at the end. The presence of strong negative phase of zDA (see Fig. 5B) and the neutral phase (see Fig. 5C) creates favourable conditions for the increase in many-year ice in the sea ice cover and restricts the export of ice from the Arctic. In the period between 1949-2007 a gradual increase in time with the extreme positive phases of zDA (zDA . 1 .n) is observed, and the especially strong increase in the frequency of occurrence of extremely positive phases of zDA is noted in the years of the 21st century (see Fig. 6 and 7). The coefficient of correlation between sea ice extent in the Arctic in August and the number of months in a year with anomalously positive phases of zDA is equal –0.62 (p < 0.001, n = 27; 1979-2007). The same correlation with the annual ice area in the Arctic equals (–0.50, p < 0.008). The analysis of correlation of monthly differences in pressure (non-standardized) between the centre of the Beaufort Sea and the centre of the Tajmyr (notation DP) and the ice area in the Arctic indicates that statistically significant correlations occur if the periods they are averaged for, are longer (see Table 1). The condition is that the averaged period DP started earlier than the averaged sea ice area. The analysis of regression shows that in order to obtain a good model describing minimal (September) or mean annual sea ice extent in the Arctic the DP values from March, when the sea ice extent is the largest, should be taken into consideration as one of the independent variables. This gives explanation of the situation that for longer reduction of sea ice area during the summer season, atmospheric circulation favourable for ice export must appear with great advance (equations [1] and [2]). Changes in DP in the years 1979-2007 explain 42% of variances of mean annual sea ice area and 46% of minimal variances (September) in ice area in the Arctic. As the changes in sea ice area are controlled by the auto-regression process, the occurrence of the increased frequency of extremely positive zDA phases in the following years starting from 1988 (see Fig. 7), especially intensive in the years 2003, 2005 and 2007 resulted in the extreme record of minima of sea ice area, not noted before. The atmospheric circulation described with zDA index forces the flow of air from the south to the Beaufort, Chukcha, East Siberian and Laptev seas (see Fig. 5A and Fig. 14). This direction of advection should lead to the increase in surface air temperature (SAT) over the coasts of the above mentioned sea areas. Strong increases in annual SAT can be observed at the stations located on the coasts of the above mentioned seas. The monthly distribution of SAT values indicates especially strong increases in the months from the end of summer and autumn (see Fig. 10-12). The analysis of correlations between DP and monthly SAT at the stations located in that part of the Arctic (see Table 2) indicates the presence of generally weak correlations between the monthly values of DP and SAT. During winter season at the stations located in the western part of the analysed region (Laptev Sea: Kotielyj Island, Mys Shalaurov) the correlations are negative which means that with the increase in differences of pressure between the region of the Beauforf Sea and the region of the Tajmyr (increase zDA) SAT decreases there (in January these correlations are statistically significant). This state can be explained as resulting from advection of air cooled to a great extent over the Siberia. Positive correlations between SAT and DP can be observed at the remaining stations in December, January and February, i.e. in the period when the short wave radiation is scarce, almost null or null and the solid/fast ice reaches the coast line. There is no other explanation of this phenomenon then as the effect of advectional increase in temperature. Similar positive correlations between DP (and in this way also zDA) and the air temperature are observed over the entire analysed region in the summer months and at the beginning of autumn (July-September). At a number of stations in particular months these correlations are statistically not significant, reaching their maximum value at Vrangel Island (in August; r = +0.6; see Fig. 13). As the analysis indicates the summer and early autumn correlations are the direct effect of advection as well as indirect effect of zDA resulting in the area in the coastal waters free from ice. The increase in zDA is accompanied by the visible increase in SST in the summer and early autumn months, which consequently results in the increase in SAT in October. If the correlations between monthly temperature and DP are statistically significant then it is possible to carry out the analysis of regression. This analysis indicates that in the year 2007 in which zDA reached in the period from April to September extremely high values (see Fig.14), the increase in SAT which is influenced by atmospheric circulation, can be estimated as +0.9°C at Vrangel Island and +1.5°C in relation to mean many-year value at Barrow station. Thus, the influence of the atmospheric circulation defined by the zDA index in the Pacific sector of the Arctic indicates synergy – results both in the decrease in the sea ice area as well as in the increase in air temperature. Large restriction of sea ice area over summer season in these sea areas intensifies, in turn, the increase in SAT. The carried out analysis indicates that the observed changes in the area and age structure of the sea ice in the Arctic at the turn of the 20th and 21st centuries and during the first years of the 21st century are mainly connected with the activity of natural processes. The role of the greenhouse effect controlling the changes in sea ice cover of the Arctic, as the analysis shows, has been overestimated.