Nudging资料同化对北极海冰密集度预报的改进

北极夏季海冰的快速减少使得北极航道提前开通成为可能。为了给北极冰区船运活动提供及时可靠有效的海冰预报保障,急需提高海冰预报水平。本文基于麻省理工大学通用环流模式(MITgcm),使用牛顿松弛逼近(Nudging)资料同化方法将德国不莱梅大学的第二代先进微波辐射成像仪(AMSR2)海冰密集度资料同化到模式中,建立了北极海冰数值预报系统。设计试验对比3种不同Nudging系数计算方案的改进效果,结果表明选择合适参数后,不同方案均能显著改进海冰密集度初始场。通过设计有无Nudging同化的两组预报试验,结合卫星遥感海冰密集度及中国第五次北极科学考察期间"雪龙"船的走航海冰密集度观测数据,定量分析了Nudging同化方案对北极海冰密集度的24~120 h预报结果的改进效果。结果表明,Nudging同化对120 h内全北极海冰密集度的空间分布和移动单点目标的海冰密集度预报结果均有显著改善;但在海冰变化很小的情况下,Nudging同化试验的24~120 h预报结果均劣于惯性预报结果,说明基于Nudging同化的数值预报系统还需进一步提高预报技巧。     

北极海冰密集度数值预报及验证评估研究

本文系统地评估了国家海洋环境预报中心于我国第七次北极科学考察期间开展的北极海冰密集度数值预报结果。该预报系统基于麻省理工大学通用环流模式，并采用牛顿松弛逼近（Nudging）资料同化方法，计算输出未来1~5 d的北极海冰密集度预报产品。本文将数值预报结果同卫星观测的海冰密集度、再分析资料和"雪龙"号第七次北极考察期间观测的海冰密集度数据进行了对比分析。结果表明，预报的北极海冰密集度小于卫星观测值，24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为-2.7%、-3.1%和-3.2%；数值产品的预报技巧好于气候态结果和惯性预报，但是在海冰出现快速融化或冻结时，基于Nudging同化的数值预报技巧仍有不足。另外，相比船测数据，数值预报结果在海冰边缘区的偏差相对较大，24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为8.8%、12.0%和14.5%。     

对地球系统模式FIO-ESM同化实验中北极海冰模拟的评估

本文评估了地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography-Earth System Model)基于集合调整Kalman滤波同化实验对1992-2013年北极海冰的模拟能力。结果显示:尽管同化资料只包括了全球海表温度和全球海面高度异常两类数据,而并没有对海冰进行同化,但实验结果能很好地模拟出与观测相符的北极海冰基本态和长期变化趋势,卫星观测和FIO-ESM同化实验所得的北极海冰覆盖范围在1992-2013年间的线性变化趋势分别为-7.06×105和-6.44×105 km2/(10a),同化所得的逐月海冰覆盖范围异常和卫星观测之间的相关系数为0.78。与FIO-ESM参加CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)实验结果相比,该同化结果所模拟的北极海冰覆盖范围的长期变化趋势和海冰密集度的空间变化趋势均与卫星观测更加吻合,这说明该同化可为利用FIO-ESM开展北极短期气候预测提供较好的预测初始场。     

HY-2卫星扫描微波辐射计数据反演北极海冰漂移速度

本文基于最大互相关法,利用海洋二号（HY-2）卫星扫描微波辐射计37 GHz通道多时相垂直极化亮温数据,获取了北极海冰漂移速度。采用2012年和2013年国际北极浮标计划海冰现场观测数据,对利用微波辐射计亮温资料反演的冬季北极海冰漂移速度进行了定量验证,结果表明:流速和流向均方根误差分别为1.12 cm/s和16.37°,从一定程度上说明了HY-2卫星扫描微波辐射计亮温数据反演海冰漂移速度的可行性。此外,使用美国国防气象卫星F-17搭载的专用微波成像仪91 GHz通道垂直极化亮温,采用高斯拉普拉斯滤波方法进行处理,结合最大互相关法反演的海冰漂移速度,优于法国海洋开发研究院海冰漂移速度产品。     

两种准实时遥感海冰密集度产品在中国第五次北极考察期间的适用性评估

比较了AMSR2和SSMIS产品在2012年中国第五次北极考察期间的差异,并利用雪龙船在北极走航观测的海冰密集度资料初步评估了两种卫星产品在北极东北航道和高纬航道的适用性。结果表明:两种产品在海冰边缘区域反演的海冰密集度差异较大,且在高纬度区域AMSR2反演的密集度普遍大于SSMIS;两种产品对海冰外缘线的反演基本相同,说明两种算法对海冰和海水的区分基本一致;在去程低纬航线上分辨率较高的AMSR2数据的平均偏差为0.14±0.11,而分辨率较低的SSMIS数据为0.17±0.11;在回程高纬航线上AMSR2数据的平均偏差为0.11±0.10,而SSMIS数据为0.11±0.12。SSMIS数据在高值区明显的低估了海冰密集度值,说明其在高值区的反演上存在系统性偏差,AMSR2数据和走航观测数据更相符。SSMIS数据在高值区偏差大的原因可能与其反演算法对海冰表面出现的大量融池的辨别能力较差有关。     

基于Nimbus-7和DMSP卫星资料的北极海冰变化特征分析

利用1979—2012年Nimbus-7和DMSP海冰密集度资料对北极海冰进行研究。EOF分析结果表明整个北极海域海冰密集度变化具有非常强的季节变化特征,海冰最多的月份在1—4月、最少的在7—10月,其中鄂霍次克海和日本海、白令海等海域夏季无冰。北极海冰变化的总体趋势是减少,喀拉海和巴伦支海的减少速度最快,只有白令海海冰密集度呈增加趋势。北极区域海冰面积异常变化的主要周期一般在1 a左右,喀拉海和巴伦支海的主周期较长,为18.5 a。     

近40年北极海冰范围变化特征分析

随着全球变暖,北极海冰正在发生快速变化。文中使用北极地区1972年1月—2012年12月海冰密集度卫星遥感资料,计算了北极海冰范围,讨论了北极海冰范围的各月年变化趋势,并分析了北极海冰范围与北半球温度异常、大气中CO2浓度的关系。分析结果表明:近40年北极海冰呈显著减少趋势,9月份减少最快;北极海冰的减少滞后于北半球2—4月的异常高温;北极年海冰范围与大气中CO2浓度为负相关,相关系数r为-0.94,说明大气中CO2浓度的增长影响了包括气温在内的气候变化要素,而导致北极海冰消退。     

MODIS渤海海冰遥感资料反演

鉴于渤海海冰监测和预报对海冰卫星遥感数字化产品的迫切需求,本文利用MODIS的1B级数据进行渤海海冰参数反演,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚数值产品,作为渤海海冰监测和海冰数值预报初始场的重要信息来源,以及海冰预报质量检验的参考依据之一。反演结果表明,其各通道对海冰性质有很好的反映,资料信号比较稳定,对不同密集度和厚度的冰有较好的区分,相对NOAA/AVHRR和HY-1A资料有更好的实际应用价值;Terra/MODIS和HY-1A/COCTS海冰遥感反演结果对比也为HY-1A系列卫星海冰遥感的改进和提高提供有益的启示。     

融冰季节北极破碎冰区热通量的初步研究

利用航空遥感数字影像的解析结果和实测气象，海洋和海冰资料，定量研究了夏季融冰期北极破碎冰区的热通量，计算了海洋对大气的热贡献，结果表明，在北极夏季海冰融化时，短波辐射远远大于感热和潜热通量，是表面热通量的决定因素，海洋对大气的热贡献主要由长波辐射决定，在观测期间，海洋对大气的热贡献为38～104Wm^-2，这部分热量的大小与海冰的密集度有关，当海冰密集度小于0.8时，海洋对大气的热贡献随海冰密度度的增大而减小，而当海冰密集度超过0.8以后，该热通量将随海冰密集度的增大而增大。     

夏季北极密集冰区范围确定及其时空变化研究

研究夏季北极密集冰区的范围变化是了解北极海冰融化过程的重要手段。密集冰区与海冰边缘区之间没有明确的分界线, 海冰密集度在两者之间平滑过渡, 确定密集冰区范围就需确定一个密集度阈值。文中依据分辨率为6.25 km的AMSR-E遥感数据, 发现不同密集度阈值所围范围在密集冰区边缘处的减小存在由快变慢的过程, 同时与周围格点的密集度差异变化在该处最为显著, 对这两个特征进行统计分析, 获得的阈值同为89%, 具有明确的物理意义和合理性。以此为基础, 运用腐蚀算法剔除海冰边缘区, 同时结合连通域法排除小范围密集冰的影响, 进而确定密集冰区的范围。结果表明, 2002-2006年密集冰区覆盖范围较大, 年际变化较小, 2007年以后明显减小, 2010年与2011年相继出现最小值, 其中2011年的范围最小值仅为2006年的64%。密集冰区范围的变化不同于海冰覆盖范围, 是具有独立特性的海冰变化参数, 反映出高密集度海冰区域的变化特征。海冰的融化与海冰边缘区的变化是导致密集冰区范围发生变化的两个主要因素, 受动力学因素的影响, 海冰边缘区发生伸展或收缩, 发生密集冰区与海冰边缘区互相转化。本文提出了一种研究北极海冰变化的新思路, 密集冰区覆盖范围的减小表明北极中央区域高密集度海冰正持续减少。     

基于HY-2A/SCAT数据极地海冰检测方法研究

本文基于HY-2A/SCAT数据,采用贝叶斯算法、线性判别算法、支持向量机算法、基于主成分分析(Principal component Analysis,PCA)的BP神经网络算法对极地地区的海冰进行检测,并将检测结果与SSMIS海冰密集度数据进行比较。结果表明:四种检测算法得到的海冰边界介于SSMIS 0%～30%海冰密集度边界之间。在高风速条件下,海冰和海水的后向散射特征区分不明显可能造成冰水误判,以2013年9月16日北极海冰检测为例,贝叶斯算法检测结果误判最少,其次为基于PCA的BP神经网络算法,线性判别和支持向量机两种算法误判率较高。考虑到检测算法的运行效率和冰水误判率,选择贝叶斯算法和支持向量机算法进行海冰面积的季节趋势分析,两种算法得到的海冰面积变化趋势都能反映季节性变化,且在海冰生长季支持向量机算法探测的海冰面积与SSMIS 15%密集度海冰范围保持较好的一致性。     

北极海面风场对海冰区域性和整体性变化的影响

北极海冰的快速减退是近年来全球变化最重要的现象,对全球气候产生显著影响。海表面风场是影响海冰变化的核心因素,但风场对各个海域海冰变化的贡献有很大差异,需要深入了解海表面风场对各个边缘海的贡献才能理解北极海冰变化的原因。本文采用SVD方法,分析海冰面积显著变化时的矢量风场与海冰密集度变化的关系,探讨风场对各个海域海冰的总体影响及对整个北极海冰变化的贡献。结果表明,各海区海冰密集度的变化都与海面风场有联系,但相关程度有明显差异,表明在有些海域风场起支配性作用,而在另一些海域其他因素的作用也很显著。对海冰产生影响的风场类型主要有三类:纬向风、经向风和气旋式风场。在波弗特海-拉普捷夫海这4个海域中,仅有1种类型的风场(纬向风或经向风)对海冰产生显著影响,同一海域海冰密集度呈现位相一致的变化。而在其他海域,有2种类型的风场(纬向风与气旋式风场,经向风与气旋式风场)影响海冰变化,同一海域的海冰密集度会呈现位相相反的变化。北极海冰的变化是一个整体,各个边缘海的海冰既有各自的变化特点,又有很好的整体协同变化特点。而2004年以来,加拿大海盆反气旋式风场与欧亚海盆弱的气旋式风场的整体结构呈现逐渐加强的趋势,有利于北极海冰的进一步减退。     

2017年夏季北极中央航道海冰观测特征及海冰密集度遥感产品评估

2017年夏季中国第八次北极科学考察期间，"雪龙"号极地考察船首次成功穿越北极中央航道，期间全程开展了海冰要素的人工观测。中央航道走航期间的平均海冰密集度和平均冰厚分别为0.64和1.5 m，海冰密集度时空变化大且以厚当年冰为主，高纬密集冰区的浮冰大小显著高于海冰边缘区。基于"雪龙"号的船基走航观测海冰密集度评估比较了国际上常用的5种常用的微波遥感反演海冰密集度产品，同走航目测海冰密集度点对点的比较，误差最大的为德国不来梅大学AMSR2基于Bootstrap算法的产品，平均误差和均方根误差分别为0.19和0.28；误差最小的为欧洲气象卫星应用组织基于AMSR2数据和OSHD和TUD两种不同算法的产品，平均误差分别为-0.02和0.01，均方根误差均为0.20。从日平均比较来看，AMSR2基于Bootstrap算法的误差最大，平均误差和均方根误差分别为0.15和0.20；AMSR2/OSI SAF（TUD）的误差最小，平均误差和均方根误差分别为0.0和0.11，OSI SAF产品更接近人工观测结果。     

基于CryoSat-2数据的2010-2017年北极海冰厚度和体积的季节与年际变化特征

北极海冰变化影响着全球物质平衡、能量交换和气候变化。本文基于CryoSat-2测高数据和OSI SAF海冰密集度及海冰类型产品，分析了2010-2017年北极海冰面积、厚度和体积的季节和年际变化特征，结合NCEP再分析资料探讨了融冰期北极气温异常和夏季风异常对海冰变化的影响。结果表明，结冰期海冰面积的增加量波动较大，海冰厚度的增加量呈明显下降趋势。融冰期海冰厚度的减小量波动较大，2013年以后融冰期海冰面积的减小量逐年增加。海冰体积的变化趋势和面积变化更相似，融冰期的减小速率大于结冰期的增加速率。融冰期北极海表面大气温度异常与海冰融化量正相关。夏季风影响海冰的辐合和辐散，在弗拉姆海峡海冰的输运过程中起关键作用，促进了北冰洋表层水向大洋深层的传输。     

北极中央区海冰低密集度现象研究

近年，北极中央密集冰区出现海冰低密集度的异常现象。为了探讨这一现象的成因，本文使用ERA-Interim再分析资料，定义了北极中央区海冰低密集度（LCCA）指数，研究了2009-2016年的6-9月北极中央区发生的海冰低密集度现象。分析表明，研究时段内在北极中央区发生了6次明显的海冰低密集度（LCCA峰值）过程。在这些过程中，局地气温异常并不是导致海冰低密集度现象发生最主要的因素；海冰低密集度区域的形态及冰速场分布均与大气环流场相对应；在LCCA指数峰值发生前均有气旋中心出现在北冰洋70°N以北并伴随向北移动，气旋引起海冰辐散，同时所携带的较低纬度的热量导致海冰迅速融化。在6次过程中，有3次为气旋影响配合北极偶极子（DA）型环流。LCCA指数与84°N平均向北温度平流和北极中央区海冰速度散度呈正相关。在LCCA指数峰值前，温度平流对海冰低密集度区域形成的影响大于海冰辐散的影响。     

北极秋季海冰减少与亚洲大陆冬季温度异常

本文使用SVD等诊断分析方法探讨北极秋季海冰密集度与亚洲冬季温度异常之间的关系。结果表明,近30余年来,北极秋季海冰减少伴随着亚洲大陆冬季温度降低,但青藏高原地区、北冰洋和北太平洋沿岸除外。北极秋季海冰密集度减小激发欧亚大陆和北冰洋北部两个区域位势高度的改变,这种异常的变化模态从秋季持续到冬季。位势高度异常的负值中心位于巴伦支海和喀拉海。位势高度异常的正值中心位于蒙古区域。与重力位势高度异常伴随的风场异常为亚洲冬季温度降低提供自北向南的冷气流。随着北极海冰的不断减少,其与亚洲大陆冬季温度降低之间的关系将为气候长期预测提供参考。     

大气环流优势模态对北极海冰变化的响应Ⅰ.北极涛动

利用美国冰雪中心海冰密集度数据,分析了1979-2012年北极海冰面积的时间变化特征,发现北极海冰具有显著的年代际变化特征,分别在1997和2007年前后存在两次年代际转型突变点,相应的大气环流优势模态——北极涛动(AO)也存在显著的时空变化。1979-1996年阶段海冰下降趋势较弱并以较强的年际振荡为主,AO模态较强且显示出低频振荡特征;1997-2006年阶段北极海冰快速减退趋势占优,同时伴随着较弱的年际振荡,AO模态减弱且振荡周期缩短;2007-2012年阶段海冰范围较快下降同时具有极强的年际振荡,方差变化是前两个阶段的2~3倍,AO不仅强度加强,空间结构也发生了变化,极涡中心分别向格陵兰岛和白令海峡一侧延伸,这种结构有利于极地冷空气入侵欧洲和北美。利用ECHAM5大气模式进行的数值试验结果也证实了较强振荡的海冰强迫对AO模态的改变具有决定作用。     

北极海冰变化特征分析

本文利用NASA的海冰密集度资料(时间为1978年10月～2002年9月,分辨率为1.0×0.25),计算并分析了1978～2002年的北极海冰面积、范围的时间变化趋势以及变化的空间分布。     

基于CryoSat-2卫星测高数据的北极海冰体积估算方法

近30年来,北极海冰正发生着剧烈的变化。海冰体积是量化海冰变化的重要指标之一。本文以2015年CryoSat-2卫星测高数据和OSI SAF海冰类型产品为基础。提取了浮冰出水高度、积雪深度、海冰密集度、海冰类型等属性信息,通过数据内插、投影变换、栅格转换、空间重采样等工作将海冰属性信息统一为25 km×25 km分辨率的栅格数据集。根据流体静力学平衡原理,逐个估算栅格像元对应的海冰厚度值,将其与对应的海冰面积相乘,估算了北极海冰密集度大于75%海域的海冰体积,并分析了海冰厚度和体积的月变化和季节变化特征。用NASA IceBridge海冰厚度产品对反演的海冰厚度进行验证。结果表明二者相关系数为0.72,有较高的一致性。北极海冰平均厚度春季最大,夏季最小,分别约为2.99 m和1.77 m,最厚的海冰集中在格陵兰沿岸北部和埃尔斯米尔半岛以北海域。多年冰平均厚度大于一年冰。冬季海冰体积最大,约为23.30×103 km3,经过夏季的融化,减少了近70%。一年冰体积季节波动较大,而多年冰体积相对稳定,季节变化不明显。     

“国际冰厚监测计划”简介

国际气候研究计划（WCRP）最近计划在南极和北极地区组织实施国际冰厚监测项目,该项目由世界气象组织（WMO）和国际科联（ICSU）组织实施。 海冰在气候变化中对控制高纬度地区大气和海洋中的热交换,驱动海洋中的温盐环流起着重要作用。海冰作为巨大的冷源对全球气候变化的影响已引起全球海洋学界和气候学界的极大关注。对海冰范围,密集度和厚度的长期观测是发展和试验全球大气-海洋-海冰耦合模式的重要基础。 海冰范围和密集度的观测,自1972年美国NOAA系列卫星和Nimbus系列卫星装载了甚高分辨率辐射仪（AVHRR）和微波辐射仪以来,比较成功地解决了海冰密集度和海冰外缘线的监测问题。但冰厚观测必须现场进行。冰厚也是确定热量收支和流变学重要的参数。所以是当今关于研究海冰自身变化及全球气候变化中的重要难题之一。目前仅有一些分散的零星海冰厚度观测资料,不能满足在全球冰-气-海耦合模式中的所需要求。