Successive cold winters of severely low temperatures in recent years have had critical social and economic impacts on the mid-latitude continents in the Northern Hemisphere. Although these cold winters are thought to be partly driven by dramatic losses of Arctic sea-ice, the mechanism that links sea-ice loss to cold winters remains a subject of debate. Here, by conducting observational analyses and model experiments, we show how Arctic sea-ice loss and cold winters in extra-polar regions are dynamically connected through the polar stratosphere. We find that decreased sea-ice cover during early winter months (November–December), especially over the Barents–Kara seas, enhances the upward propagation of planetary-scale waves with wavenumbers of 1 and 2, subsequently weakening the stratospheric polar vortex in mid-winter (January–February). The weakened polar vortex preferentially induces a negative phase of Arctic Oscillation at the surface, resulting in low temperatures in mid-latitudes. The mechanism behind the severely cold winters experienced by the mid-latitudes of the Northern Hemisphere in recent years is not fully understood. Here, the authors combine observational analyses and model experiments to reveal a dynamic connection between Arctic sea-ice cover and the polar stratosphere.

The Arctic has warmed more than twice as fast as the global average since the late twentieth century, a phenomenon known as Arctic amplification (AA). Recently, there have been considerable advances in understanding the physical contributions to AA, and progress has been made in understanding the mechanisms that link it to midlatitude weather variability. Observational studies overwhelmingly support that AA is contributing to winter continental cooling. Although some model experiments support the observational evidence, most modelling results show little connection between AA and severe midlatitude weather or suggest the export of excess heating from the Arctic to lower latitudes. Divergent conclusions between model and observational studies, and even intramodel studies, continue to obfuscate a clear understanding of how AA is influencing midlatitude weather. Amplified warming in the Arctic has been linked to weather variability in the midlatitudes. This Review considers the evidence from both observations and modelling studies on this link for increasing severe winter weather, including cold temperatures and heavy snowfalls.

Arctic cyclone activity is investigated in the context of climate change and variability by using a modified automated cyclone identification and tracking algorithm, which differs from previously used algorithms by single counting each cyclone. The investigation extends earlier studies by lengthening the time period to 55 yr (1948– 2002) with a 6-hourly time resolution, by documenting the seasonality and the dominant temporal modes of variability of cyclone activity, and by diagnosing regional activity as quantified by the cyclone activity index (CAI). The CAI integrates information on cyclone intensity, frequency, and duration into a comprehensive index of cyclone activity. Arctic cyclone activity has increased during the second half of the twentieth century, while midlatitude activity generally decreased from 1960 to the early 1990s, in agreement with previous studies. New findings include the following. 1) The number and intensity of cyclones entering the Arctic from the midlatitudes has increased, suggesting a shift of storm tracks into the Arctic, particularly in summer. 2) Positive tendencies of midlatitude cyclone activity before and after the 1960–93 period of decreasing activity correlate most strongly with variations of cyclone activity in the North Atlantic and Eurasian sectors. 3) Synchronized phase and amplitude variations in cyclone activity over the Arctic Ocean (70°–90°N) and the Arctic marginal zone (60°– 70°N) play a critical role in determining the variations of cyclone activity in the Arctic as a whole. 4) Arctic cyclone activity displays significant low-frequency variability, with a negative phase in the 1960s and a positive phase in the 1990s, upon which 7.8- and 4.1-yr oscillations are superimposed. The 7.8-yr signal generally corresponds to the alternation of the cyclonic and anticyclonic regimes of the Arctic sea ice and ocean motions.

BackgroundRecently, in a cross-sectional study of 201 children in Araihazar, Bangladesh, exposure to arsenic (As) in drinking water has been shown to lower the scores on tests that measure children’s intellectual function before and after adjustment for sociodemographic features.ObjectivesWe investigated the effects of As and fluoride exposure on children’s intelligence and growth.MethodsWe report the results of a study of 720 children between 8 and 12 years of age in rural villages in Shanyin county, Shanxi province, China. The children were exposed to As at concentrations of 142 ± 106 μg/L (medium-As group) and 190 ± 183 μg/L (high-As group) in drinking water compared with the control group that was exposed to low concentrations of As (2 ± 3 μg/L) and low concentrations of fluoride (0.5 ± 0.2 mg/L). A study group of children exposed to high concentrations of fluoride (8.3 ± 1.9 mg/L) but low concentrations of As (3 ± 3 μg/L) was also included because of the common occurrence of elevated concentrations of fluoride in groundwater in our study area. A standardized IQ (intelligence quotient) test was modified for children in rural China and was based on the classic Raven’s test used to determine the effects of these exposures on children’s intelligence. A standardized measurement procedure for weight, height, chest circumference, and lung capacity was used to determine the effects of these exposures on children’s growth.ResultsThe mean IQ scores decreased from 105 ± 15 for the control group, to 101 ± 16 for the medium-As group (p < 0.05), and to 95 ± 17 for the high-As group (p < 0.01). The mean IQ score for the high-fluoride group was 101 ± 16 and significantly different from that of the control group (p < 0.05). Children in the control group were taller than those in the high-fluoride group (p < 0.05); weighed more than the those in the high-As group (p < 0.05); and had higher lung capacity than those in the medium-As group (p < 0.05).ConclusionsChildren’s intelligence and growth can be affected by high concentrations of As or fluoride. The IQ scores of the children in the high-As group were the lowest among the four groups we investigated. It is more significant that high concentrations of As affect children’s intelligence. It indicates that arsenic exposure can affect children’s intelligence and growth.

The decline of Arctic sea ice is an integral part of anthropogenic climate change. Sea-ice loss is already having a significant impact on Arctic communities and ecosystems. Its role as a cause of climate changes outside of the Arctic has also attracted much scientific interest. Evidence is mounting that Arctic sea-ice loss can affect weather and climate throughout the Northern Hemisphere. The remote impacts of Arctic sea-ice loss can only be properly represented using models that simulate interactions among the ocean, sea ice, land and atmosphere. A synthesis of six such experiments with different models shows consistent hemispheric-wide atmospheric warming, strongest in the mid-to-high-latitude lower troposphere; an intensification of the wintertime Aleutian Low and, in most cases, the Siberian High; a weakening of the Icelandic Low; and a reduction in strength and southward shift of the mid-latitude westerly winds in winter. The atmospheric circulation response seems to be sensitive to the magnitude and geographic pattern of sea-ice loss and, in some cases, to the background climate state. However, it is unclear whether current-generation climate models respond too weakly to sea-ice change. We advocate for coordinated experiments that use different models and observational constraints to quantify the climate response to Arctic sea-ice loss. Changes in Northern Hemisphere atmospheric temperature, pressure patterns and winds emerge as a consistent response to Arctic sea-ice loss in six coupled climate models.

Arctic climate system change has accelerated tremendously since the beginning of this century, and a strikingly extreme sea‐ice loss occurred in summer 2007. However, the greenhouse‐gas‐emissions forcing has only increased gradually and the driving role in Arctic climate change of the positively‐polarized Arctic/North Atlantic Oscillation (AO/NAO) trend has substantially weakened. Although various contributing factors have been examined, the fundamental physical process, which orchestrates these contributors to drive the acceleration and the latest extreme event, remains unknown. We report on drastic, systematic spatial changes in atmospheric circulations, showing a sudden jump from the conventional tri‐polar AO/NAO to an unprecedented dipolar leading pattern, following accelerated northeastward shifts of the AO/NAO centers of action. These shifts provide an accelerating impetus for the recent rapid Arctic climate system changes, perhaps shedding light on recent arguments about a tipping point of global‐warming‐forced climate change in the Arctic. The radical spatial shift is a precursor to the observed extreme change event, demonstrating skilful information for future prediction.

Abstract. Polar amplification – the phenomenon where external radiative forcing produces a larger change in surface temperature at high latitudes than the global average – is a key aspect of anthropogenic climate change, but its causes and consequences are not fully understood. The Polar Amplification Model Intercomparison Project (PAMIP) contribution to the sixth Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6; Eyring et al., 2016) seeks to improve our understanding of this phenomenon through a coordinated set of numerical model experiments documented here. In particular, PAMIP will address the following primary questions: (1) what are the relative roles of local sea ice and remote sea surface temperature changes in driving polar amplification? (2) How does the global climate system respond to changes in Arctic and Antarctic sea ice? These issues will be addressed with multi-model simulations that are forced with different combinations of sea ice and/or sea surface temperatures representing present-day, pre-industrial and future conditions. The use of three time periods allows the signals of interest to be diagnosed in multiple ways. Lower-priority tier experiments are proposed to investigate additional aspects and provide further understanding of the physical processes. These experiments will address the following specific questions: what role does ocean–atmosphere coupling play in the response to sea ice? How and why does the atmospheric response to Arctic sea ice depend on the pattern of sea ice forcing? How and why does the atmospheric response to Arctic sea ice depend on the model background state? What have been the roles of local sea ice and remote sea surface temperature in polar amplification, and the response to sea ice, over the recent period since 1979? How does the response to sea ice evolve on decadal and longer timescales? A key goal of PAMIP is to determine the real-world situation using imperfect climate models. Although the experiments proposed here form a coordinated set, we anticipate a large spread across models. However, this spread will be exploited by seeking “emergent constraints” in which model uncertainty may be reduced by using an observable quantity that physically explains the intermodel spread. In summary, PAMIP will improve our understanding of the physical processes that drive polar amplification and its global climate impacts, thereby reducing the uncertainties in future projections and predictions of climate change and variability.

Previous studies have extensively investigated the impact of Arctic sea ice anomalies on the midlatitude circulation and associated surface climate in winter. However, there is an ongoing scientific debate regarding whether and how sea ice retreat results in the observed cold anomaly over the adjacent continents. We present a robust "cold Siberia" pattern in the winter following sea ice loss over the Barents-Kara seas in late autumn in an advanced atmospheric general circulation model, with a well-resolved stratosphere. Additional targeted experiments reveal that the stratospheric response to sea ice forcing is crucial in the development of cold conditions over Siberia, indicating the dominant role of the stratospheric pathway compared with the direct response within the troposphere. In particular, the downward influence of the stratospheric circulation anomaly significantly intensifies the ridge near the Ural Mountains and the trough over East Asia. The persistently intensified ridge and trough favor more frequent cold air outbreaks and colder winters over Siberia. This finding has important implications for improving seasonal climate prediction of midlatitude cold events. The results also suggest that the model performance in representing the stratosphere-troposphere coupling could be an important source of the discrepancy between recent studies.