With the ongoing climate change economic activity in the Arctic steadily increases and it is expected to grow further in the coming years. However, harsh weather conditions of the present-day Arctic place strong demands for accurate and timely weather forecasts, which nowadays are obtained by means of numerical weather prediction. Sea ice covers a considerable part of the Arctic Ocean and numerical weather prediction systems operating in the region require a reliable and computationally-efficient representation of the sea ice cover in the model. Traditionally, simplified one-dimensional parameterisation schemes are applied for this task. However, implications of utilising such schemes in the context of contemporary high-resolution regional operational numerical weather prediction are not well studied. The present work aims to assess these effects through a series of numerical experiments in the operational-like environment. A new one-dimensional parameterisation scheme, allowing for varying level of complexity, implemented in the HARMONIE-AROME numerical weather prediction system, is used as the main research tool. The findings show that applying an over-simplified parameterisation scheme can result in considerable deterioration of the ice surface temperature field in the model. Errors in the modelled ice surface temperature influence the turbulent exchange between the ice surface and the model atmosphere, and, as a result, the near-surface atmospheric variables, such as the screen-level air temperature. Thus, improving the ice surface temperature in the model results in a positive impact on the atmospheric forecast of these parameters. Therefore, a sea ice scheme within an operational numerical weather prediction system should preferably include an explicit representation of the snow layer to accurately represent the surface energy budget of sea ice. Applying a sea ice data assimilation procedure to assimilate a near real time satellite ice surface temperature product in HARMONIE-AROME further reduces the root mean square error of the ice surface temperature and improves the screen-level air temperature forecast over Svalbard and Franz Josef Land archipelagos, however the positive effect in the ice surface temperature is short-lived and greatly reduced already after three hours of model forecast. Spatial resolution of contemporary regional numerical weather prediction systems allows some of the fine-scale features of the sea ice cover to be explicitly represented in the model. Numerical experiments show that introducing irregular structures within the marginal ice zone of the model ice cover results in both local and non-local responses in the atmospheric model. These findings indicate potential benefits of applying high-resolution ice cover in regional numerical weather prediction systems, for example, as a surface perturbation in ensemble prediction systems.Klimatförändringarna gör att ekonomisk aktivitet i Arktis ökar och förväntas öka ytterligare under kommande år. Krävande väderförhållanden ställer stränga krav till pålitliga väderprognoser i god tid. Prognoserna tillhandahålls genom en numerisk vädermodell. En stor del av Norra ishavet är täckt av havsis och vädermodeller för området behöver en pålitlig och beräkningsmässigt effektiv representation av havsisen i modellen. Traditionellt sett har förenklade en-dimensionella parametriseringar använts, men det kan vara mindre lämpligt i moderna modeller med finare upplösning. Denna avhandling undersöker detta i en operationell väderprognosmiljö genom en serie numeriska experiment. En ny en-dimensionell rutin som möjliggör varierande grad av komplexitet är implementerad i en regional vädermodell och utgör huvudverktyget i forskningen. Resultaten visar att införandet av en alltför förenklad representation av havsis kan leda till betydlig försämring av isens yttemperatur i modellen, som också påverkar aspekter av atmosfären nära marknivån, t.ex. lufttemperaturen. Förbättringen av temperaturen på isytan ger således en positiv påverkan i väderprognosen av atmosfären för dessa parametrar. En havsisrutin i en vädermodell bör därför innehålla en explicit representation av snölager för att ge en korrekt beskrivning av havsisens yta. Användning av observationer i havsisrutinen har också en positiv effekt på isytans temperatur och förbättrar lufttemperaturen nära havsnivån över Svalbard och Franz Josefs land, men effekten är störst i början av prognoserna. Den rumsliga upplösningen i nutida regional vädermodellsystem gör det möjligt att representera fler och fler egenskaper hos havisen explicit. Numeriska experiment visar att genom att implementera finskala-struktur i havsismodellen påverkas atmosfären inte bara direkt över havsisen men också på mer avlägsna platser. Dessa resultat visar också potentiella fördelar med högupplöst havsis i regionala vädersystem, till exempel som ytterligare en källa till variabilitet i ensembleprognossystem
