2002年——2011年北极海冰时空变化分析

基于2002年-2011年AMSR-E海冰密集度数据, 分析了北极海冰的时空变化特征及其原因。结果表明海冰外缘线面积每年减小8.28×10⁴ km², 下降趋势最快的季节为夏季, 下降速度是1979年-2006年的两倍多, 而且海冰密集度也在降低。2003年、2004年的冰情相对较重, 2007年海冰面积最小。长期冰在2002年-2010年间减少了近30%, 减少的区域主要在波弗特海、楚科奇海、东西伯利亚海、拉普贴夫海、喀拉海以及由这些边缘海向北极方向延伸的北冰洋的广大区域, 长期冰减少的地方大部分为季节性海冰增加的地方。海冰面积与年平均气温之间有显著的负相关关系, 随着全球气候变暖的加剧, 这种减小趋势将会持续。     

2000—2015年北极夏季反照率变化及其与海冰密集度的关系

作为影响极区热平衡的关键因素,北极反照率会对北极气候与环境变化产生重要影响。采用CLARA-A2-SAL(The CM SAF Cloud,Albedo and Radiation)反照率产品分析2000—2015年北极夏季反照率月尺度和年尺度的时空变化,并探索北极反照率与海冰密集度的关系。结果表明,近15年间北极夏季反照率降幅达到12.20%,8月反照率下降趋势最显著,每10年减少0.040;随着海冰的融化,北极夏季反照率发生由高到低的变化;北极中央密集冰区与周边海域的反照率变化呈现出显著的空间差异性;北极反照率与海冰密集度呈稳定的正相关。研究北极反照率的时空变化及其影响因素可为解释海冰变化成因、预测北极海冰变化趋势提供参考。     

北极重要海峡气温—海冰密集度影响滞后效应分析

全球变暖导致北极海冰的面积与厚度逐步减小，这一趋势为北极通航提供了可能，北极航道在北极地缘环境格局中的战略地位日益提升。北极地区的重要海峡作为“冰上丝绸之路”运输的重要交通枢纽，其冰情变化在北极航道的开通中起到直接影响作用。本研究以北极地区东北航道和西北航道上14个重要海峡近35年的海冰密集度为研究对象，采用分布式滞后非线性模型，研究海冰表面气温对北极重要海峡海冰密集度变化的阈值和滞后效应。研究结果表明：（1）除白令海峡、尤戈尔斯基沙尔海峡和喀拉海峡以外，其他11个海峡气温对海冰密集度变化的影响都存在高温阈值，并且其阈值集中在-10℃附近；（2）高温对于海冰密集度变化的影响存在0—3月的滞后期，而低温的滞后期为0—4月；（3）14个海峡在非线性滞后模型中表现出不尽相同的滞后效应，存在空间异质性特征。滞后期内高温影响最为剧烈的是维利基茨基海峡，相对累积效应值为-3.34%（-5.6% — -1.1%）；（4）整体上看，东北航道滞后有效期与西北航道相比较长，东北航道受温度影响的滞后效应值比西北航道的要大，且在高纬环境地区，高温对海冰密集度的相对变化的影响较为明显。     

利用ICESat/GLAS数据研究北极海冰干舷高度

北极海冰变化受全球气候变化影响明显,海冰的变化不仅体现在面积上,而且也体现在厚度上。利用海冰干舷高度可以反演海冰厚度,冰、云和陆地高程卫星/地球科学激光测高系统(ice,cloud and land elevation satellite/geoscience laser altimeter system,ICESat/GLAS)提供了高精度的海冰高程信息。利用ICESat/GLAS测高数据,提取了2003~2008年部分时间段北极区域海冰的干舷高度,分析了2003~2008年间北极海冰季节性以及年际变化特征。结果表明,北极海冰干舷高度呈下降趋势,并且在2007年夏季减少趋势最为明显。对北极海冰在2007年迅速减少的原因进行了探讨,并利用仰视声呐实测数据对干舷高提取算法存在的系统性偏差进行了讨论与分析。     

北极一年海冰表面积雪深度遥感反演与时序分析

北极海冰表面的积雪深度是重要的地球物理变量, 是研究物质与能量平衡、计算海冰厚度的重要参数。为减小不同被动微波传感器观测数据的系统误差, 对国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program, DMSP)F17-SSMIS与F13-SSM/I重叠期亮度温度数据进行交叉定标, 建立4个频段48个月尺度定标模型, 并与传统年尺度定标模型进行比较和优选, 在此基础上估算并分析2003-2014年北极一年海冰表面积雪深度变化。结果表明:19H、19V、22V、37V频段1~5月的月尺度模型决定系数高于传统年尺度拟合模型; 2003-2014年, 北极一年海冰表面积雪深度总体呈现下降趋势, 同时积雪深度存在明显的周期性变化, 每年7月积雪深度最小, 9月最大; 东西伯利亚海、拉普捷夫海和巴伦支海海冰表面积雪深度呈现减少的趋势。     

基于Bootstrap算法的FY-3/MWRI北极海冰密集度反演

海冰作为全球气候系统的重要组成部分,不仅影响着大气与海洋环流,也是气候变化的重要指示器。海冰密集度是描述极地海冰极为重要的地球物理参数之一。本文基于风云三号卫星微波成像仪(MWRI)亮温数据开展北极海冰密集度反演研究,采用线性回归和阈值法确定了动态亮温系点值,利用天气滤波器和陆地污染修正法消除了天气和陆地对海冰密集度反演的影响,计算了2019年—2020年海冰范围和海冰面积并与同类产品进行了比对。结果表明,本研究获取的北极海冰密集度产品与NSIDC发布的海冰密集度产品有较高的相关性,海冰密集度的差异在冬季小于3%,夏季小于8%。利用SAR数据进行了不同产品的结果评估,结果表明本文算法的反演结果优于NASA Team算法,在冬季精度约有1%的提升,在夏季精度约有4%左右的提升。动态亮温系点值较好地反映了海冰辐射特性的季节变化。本研究为中国自主卫星的海冰密集度产品的业务化发布奠定了基础。     

北极遥感海冰密集度数据的比较和评估

本文利用2012年夏季中国第五次北极科学考察期间雪龙船在北极东北航道走航观测的海冰密集度数据(OBS-SIC),初步评估了7种基于被动微波遥感的海冰密集度产品(PM-SIC)。7种PM-SIC因传感器和反演方法不同,分辨率差异较大(4—25 km)。在海盆尺度的海冰范围反演上7种PM-SIC基本相同,但对小范围浮冰区的反演差异较大。与MODIS可见光图像对比发现,MASAM数据(4 km)对局部小区域海冰刻画较好,是研究近岸区域或海峡岛屿海冰覆盖范围或面积时的首选产品;7种PM-SIC纬向平均后对比分析显示,不同PM-SIC对网格内是否存在海冰的判断基本一致,但对网格内海冰所占的比例(密集度)判断差异较大。结合OBS-SIC按航线、区域、密集度大小3种不同情况对7种PM-SIC进行分类定量评估,结果表明基于AMSR2传感器的AMSR2/ASI和AMSR2/Bootstrap数据与OBS-SIC偏差较小,平均偏差约±1%,均方根偏差仅11%和12%;而SSMIS/NT数据的偏差最大,平均偏差约–15%,均方根偏差为21%,其严重低估了网格内的海冰密集度值;因此具有更高分辨率的AMSR2/ASI数据(6.25 km)是关注海冰密集度大小时的首选产品。     

FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E海冰密集度比较及印证

本文对2011-07-01—2011-09-30风云三号B星(FY-3B)搭载的微波成像仪MWRI(Microwave Radiometer Imager)和Aqua卫星搭载的微波扫描辐射计AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System)观测数据获取的海冰密集度产品进行比较及印证。首先,逐日比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E区域平均海冰密集度;其次,逐月比较FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E月平均海冰密集度;最后,使用Aqua卫星搭载的中等分辨率成像光谱辐射计MODIS数据进行印证。MWRI和AMSR-E比较结果为(1)MWRI与AMSR-E逐日区域平均海冰密集度变化趋势一致,MWRI海冰密集度均高于AMSR-E,7—9月MWRI与AMSR-E逐日平均偏差月平均值分别为8.55%、7.67%、2.58%,逐日标准差月平均值分别为12.16%、12.08%、10.43%,二者差异逐月减小。(2)MWRI与AMSR-E月平均海冰密集度差呈现逐月递减趋势,7—9月MWRI与AMSR-E逐月平均偏差分别为7.37%、6.53%、1.51%,逐月标准差分别为4.61%、4.36%、3.64%,MWRI与AMSR-E差异逐月减小的原因是二者在密集度较低的边缘区域差异较大,而夏季随着边缘区域海冰的融化,二者差异逐渐减小。MWRI和AMSRE海冰密集度与MODIS印证结果为:(1)密集度小于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏高,AMSR-E更接近MODIS,MWRI高估,误差较大。(2)密集度大于等于95%情况下,MWRI与AMSR-E海冰密集度均比MODIS偏低,AMSR-E偏低更多,MWRI结果更好。     

基于形态学的海冰外缘线自动提取

海冰外缘线是一个描述北极海冰快速变化的重要指示参数,对近岸冰区航行保障和海冰灾害预警具有实际意义。本文首先基于形态学中的方法分别识别数据中的主体冰域、主体水域和碎冰区。其次利用可变图像闭运算方法将较大碎冰与主体冰区合并,最后再利用连通域方法提取海冰外缘线。该方法可适用于任何冰水二值数据集,包括海冰密集度产品数据、卫星图像、航拍图像以及其他冰水混合数据。本文基于AMSR-E海冰密集度数据,利用此方法提取了北冰洋10个区域的海冰外缘线,与15%海冰密集度等值线比较表明,本文方法能够保留较大面积的碎冰区域,并将其与主体冰域合并处理,因此所提取的海冰外缘线在衡量大尺度海冰范围方面更为合理。     

极区海冰密集度AMSR-E数据反演算法的试验与验证

海冰密集度是极区海冰监测的重要参数,目前分辨率最高的微波海冰密集度产品为德国Bremen大学发布的针对AMSR-E 89 GHz频段数据利用ASI算法反演的网格数据。为实现中国极区遥感产品从无到有的战略步骤,本文针对AMSR-E 89GHz频段微波数据的ASI算法,进行了插值算法、系点值和天气滤波器一系列试验。针对北极海区,着重对影响反演结果的主要参数——纯冰和纯水的亮温极化差异阈值,即系点值(P₁和P₀)进行了2009年全年的统计分析。研究表明,2009年北极纯冰和纯水的代表区域P₁和P₀年平均值分别为10.0 K和46.67 K;2 K以上的系点值差异引起的海冰密集度差别较为显著;同样的系点值差异在不同极化差异P取值范围对海冰密集度的影响也不同。通过统计确定的系点值推算并修正了海冰密集度反演公式,对2009年全年北极海冰密集度进行了反演,并与Bremen大学产品进行了比较。继而对白令海和楚科奇海12个晴空下MODIS可见光样本数据进行反演,以验证AMSR-E冰密集度反演结果,并对误差原因进行了分析。本研究反演结果与MODIS样本比对的误差略小于Bremen大学的反演产品,空间平均误差为3.84%,空间平均绝对误差10.83%。     

面向极地海冰变化监测的卫星遥感技术研究进展

介绍了遥感传感器技术的发展,着重探讨了其在观察极地地区进行观测的适用性。极地地区与全球气候变化之间的关系和相互作用是气候变化研究的焦点。海冰的广泛覆盖对大气、海洋和极地地区特别是对其他地方的、其他进程的陆地和海洋生态系统产生重大影响。海冰覆盖了极地海洋广阔的区域,而两极地区的海冰受气候变化影响而产生的变化却不同,北极海冰面积减少趋势明显而南极海冰面积却有上升趋势。本研究回顾了海冰遥感领域的相关文献,评估不同传感器监测海冰物理特性的优势和劣势。分析了传感器的规格和获取的数据,概括了它们如何发展以满足用户不断增长的需求。同时,讨论了不同的遥感技术和观测方法及其在监测海冰变化方面的适用性。本文利用不同的数据集对海冰特性进行进一步的研究,总结了用于海冰监测的数据集以监测这些实地很难到达的区域。     

中分辨率成像光谱仪的海冰密集度遥感反演

海冰信息在船舶运输、天气预报和全球气候预测等领域都起着重要作用。一直以来微波遥感是卫星监测海冰密集度的主要手段,目前基于可见光遥感的中分辨率海冰密集度产品还较少,其中只有NOAA发布了相关业务化产品,但其所采用的算法对低密集度海冰反演准确性仍存在提升空间。本文在Liu提出的算法基础上进行改进,提出了最邻近像素法确定纯冰典型反射率的改进算法,使用MODIS数据作为数据源计算海冰密集度,并使用30 m空间分辨率的Landsat 8 OLI数据作为验证数据进行对比验证。结果表明改进算法可以提高低密集度海冰的反演准确性,改善Liu算法存在过高估计的不足,在海冰密集度0—50%的情况下,Liu算法的平均偏差为13%,标准偏差为38%,改进算法的平均偏差为5%,标准偏差为32%;在海冰密集度0—100%的情况下,Liu算法的平均偏差为4%,标准偏差为32%,改进算法的平均偏差为-3%,标准偏差为28%。针对冰水过渡、碎冰覆盖等低密集度海冰区域,改进算法准确性更高。     

南极海冰边界AMSR-E密集度产品精度检验

根据海冰船测目视观测标准在MODIS影像上提取模拟的海冰边界,并利用相应的MODIS海冰密集度验证AMSR-E海冰密集度产品在海冰边界的精度。研究结果表明,海冰边界像素上,AMSR-E海冰密集度的平均值与15%阈值存在显著差异,且AMSR-E与MODIS海冰密集度的相关性很弱(R2≤0.2),基于ASI的海冰反演算法在夏季低估边界海冰密集度。考虑整个冰区(包括多年冰、一年冰、新冰和开阔海域)的截线分析显示,AMSR-E与MODIS海冰密集度存在较好的线性关系(夏季R2=0.82,冬季R2=0.81),AMSR-E海冰密集度在20%~30%区间的误差最大。     

从航空数字影像提取北极海冰形态参数的方法研究

在 1999年 7月至 9月的中国首次北极科学考察中 ,对北极密集冰区进行了航空数字相机遥感观测 ,获得一批高分辨率的不同类型海冰数字影像。探讨了利用数字影像分析海冰形态参数的方法。利用这些方法不仅可以分析海冰边缘、密集度、冰水比例等常规参数 ,而且可以获得卫星遥感尚无法探测的一些海冰形态的新参数 ,这些参数将增加对不同类别海冰的认识 ,对于研究北极融冰过程和冰区的海气相互作用提供有价值的手段和分析方法。给出的方法可以应用到中国渤海海冰和其它海域海冰的研究。     

基于卫星测高后向散射系数的极区海冰分布特性研究

海冰对气候变化非常敏感,了解极地海冰分布范围和表面属性不仅对于极地环境非常重要,对全球温度趋势估计和建立全球气候模型非常关键。ENVISAT卫星可覆盖至南北纬81.4°,其携带的RA2雷达高度计为极地海冰研究提供了周期性的主动微波海冰探测途径。本文用ENVISAT雷达高度计探测的Ku波段后向散射系数对2011年南极和北极各月份的海冰覆盖特征（范围和海冰表面属性）进行了详细研究,利用海水和海冰的不同散射特征,设置后向散射系数阈值为13db可成功分离海冰和海水。除夏季外,雷达高度计和美国冰雪数据中心基于辐射计获取的极区海冰覆盖边界高度符合。因北极中央区域（81.4°N以北）没有轨迹覆盖,本文只估计了南极海冰的覆盖面积,夏季海冰的覆盖范围面积比辐射计探测结果偏大,这和雷达高度计对离散薄冰较强的观测能力关,在海冰密集分布的其他季节结果则有很好的符合,其中冬季面积平均差异为0.17 Mkm2。分析了南极和北极海冰的分布特征差异,和南极相比北极冬季海冰表面较粗糙干燥,而夏季海冰表面湿度较大。本文研究结果表明ENVISAT雷达高度计可准确的探测包括海冰覆盖和海冰表面属性变化在内的海冰季节性演变过程,可在海冰监测、极地科考等领域中发挥重要作用。     

利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度的算法

本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度。选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究。本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46%和6.82%,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势。     

北极区域SMAP与SMOS亮度温度数据交叉对比与定标

SMAP和SMOS卫星均能提供L波段被动微波亮度温度观测数据，能够获取海冰厚度、海冰密集度和冰面积雪厚度等参数，在北极海冰监测中具有重要作用。本文以北极海洋区域为研究区域，选取2015年—2020年SMAP L1B和SMOS L1C大气层顶表观亮度温度数据，研究SMAP固定入射角为40°的亮度温度和SMOS入射角为37.5°—42.5°亮度温度均值之间的一致性，并分析了极化、海冰类型、季节对一致性的影响，以SMAP亮度温度为基准，采用线性公式逐月对SMOS数据进行定标并得到各月份交叉定标的斜率和截距，并对定标精度进行评估。研究结果表明：（1） SMAP亮度温度整体上低于SMOS亮度温度，水平和垂直极化分别低2.0—3.0 K和3.0—4.5 K，均方根误差分别为4.5—6.0 K和5.0—6.0 K；在冬季，多年冰区域的偏差和均方根误差最小，一年冰次之，开阔水域最大；在夏季，海冰的偏差和均方根误差与开阔水域相近。（2）交叉定标的斜率和截距具有明显的季节特征，且不同月份定标系数的年际变化较小，可以根据月份获取稳定的定标系数。（3）定标后SMOS的亮度温度与SMAP的亮度温度具有较好的一致...     

北极与中国首次北极科学考察

中国首次北极科学考察于１９９９年７月１日至９月１日进行,整个考察计划６０天。这是我国首次以政府行为的方式进行北极科学考察。此次科学考察航线为上海—日本海—白令海—楚科奇海—加拿大海盆—北极永久海冰区（沿西经１７０°至北纬８２°）—楚科奇海—白令海—日本海—上海。科考队员及船员共８０多人参加此次科学考察。武汉测绘科技大学党委副书记、中国南极测绘研究中心主任鄂栋臣教授赴北极考察。作为我国首次南极科学考察的主要参加者,他将再次参加我国首次北极科学考察。一、北极自然地理概况　　北极地区通常指北极圈（北纬…     

SSM/I极地亮温资料中的4个月振荡现象

SSM/I仪器采用圆锥扫描方式,避免了AMSU-A等跨轨迹横扫仪器观测资料中存在的临边效应,其观测资料更加适用于空间特征分析。因此,利用1998年—2008年SSM/I仪器极地观测亮温资料,经谱分析、小波分析以及经验正交函数(EOF)分析,验证了南、北极地区的4个月振荡(后简称FMO)现象,揭示了南、北极地区FMO现象的时空分布特征。结果显示:(1)SSM/I 19V/H,37V/H通道在南、北极的亮温观测中有显著的FMO现象,北极亮温值FMO峰值出现在3月、7月和11月上旬,南极FMO峰值出现在4月、8月和12月中旬;(2)北极的FMO增强年为1999年、2002年和2006年;南极为1998年、2001年、2005年和2008年;(3)从12月到次年5月,当海冰面积基本不变时,亮温值随表面温度变化而变化;6到10月,表面温度基本不变时,亮温值随海冰面积变化而变化。当海冰FMO和表面温度FMO均位于相对较大值时,亮温的FMO达到峰值;当海冰FMO和温度FMO都相对较小时,则亮温的FMO到达谷值,其中海冰的影响较大;(4)北极大部分地区呈现同位相的FMO现象;南极不同区域间有显著差异:威德尔海(Weddell Sea,20°W—60°W,60°S—75°S)与拉扎列夫海域(Lazarev sea,20°W—30°E,60°S—70°S)FMO位相相反;90°W到180°W的绕极海域内60°S到70°S纬度带与70°S到80°S纬度带的FMO位相相反。综上,SSM/I对极地的观测亮温中有显著的FMO现象,其振荡强度存在年际变化。地表亮温的FMO主要受到表面温度变化和海冰凝结融化过程的共同作用。在空间特征上,北极大部分地区呈现同位相的FMO现象;南极不同区域间有显著差异。     

多源数据检验南极AMSR-E海冰密集度产品精度

根据船测方法在MODIS影像上提取模拟船测海冰密集度,并与船测数据联合验证AMSR-E海冰密集度产品。结果表明,AMSR-E海冰密集度与模拟船测海冰密集度的一致性高于其与船测海冰密集度,且相同时间、相同尺度下的海冰密集度之间一致性较高,不同时间、相同尺度下的海冰密集度之间存在不同程度的差异。