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。     

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8.28×104km2,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。     

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。     

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。     

利用FY-3B MWRI遥感数据反演南极海冰表面积雪厚度

海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-...     

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。     

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。     

基于CryoSat-2的北极海冰类型分类

海冰类型是北极海冰监测中的重要变量,详细的海冰类型信息对冰情评估、气候预测和冬季海上交通管理等具有重要意义.CryoSat-2卫星携带先进的合成孔径雷达高度计,具有观测尺度大、能够全天时全天候观测的优势,是研究两极海冰变化的一种方法.本文使用CryoSat-2卫星SAR模式下波形数据识别北极海冰类型,采用阈值法、K-N...     

基于多源遥感数据的北极新冰提取及范围时序变化分析

本文利用多源遥感数据从不同空间尺度对2004年至2012年间北极地区新冰进行了提取并对其范围变化进行了分析。统计分析结果表明,北极海冰总体覆盖面积与北极近地表气温的变化呈反比;新冰覆盖面积的变化与海冰总面积的变化相比较缓慢;北极各个区域新冰覆盖范围的变化与各区域近地表温度的变化有较大的关联。     

Surface roughness signatures of summer arctic snow-covered sea ice in X-band dual-polarimetric SAR

ABSTRACT

Surface roughness of sea ice is primary information for understanding sea ice dynamics and air–ice–ocean interactions. Synthetic aperture radar (SAR) is a powerful tool for investigating sea ice surface roughness owing to the high sensitivity of its signal to surface structures. In this study, we explored the surface roughness signatures of the summer Arctic snow-covered first-year sea ice in X-band dual-polarimetric SAR in terms of the root mean square (RMS) height. Two ice campaigns were conducted for the first-year sea ice with dry snow cover in the marginal ice zone of the Chukchi Sea in August 2017 and August 2018, from which high-resolution (4 cm) digital surface models (DSMs) of the sea ice were derived with the help of a terrestrial laser scanner to obtain the in situ RMS height. X-band dual-polarimetric (HH and VV) SAR data (3 m spatial resolution) were obtained for the 2017 campaign, at a high incidence angle (49.5°) of TerraSAR-X, and for the 2018 campaign, at a mid-incidence angle (36.1°) of TanDEM-X 1–2 days after the acquisition of the DSMs. The sea ice drifted during the time between the SAR and DSM acquisitions. As it is difficult to directly co-register the DSM to SAR owing to the difference in spatial resolution, the two datasets were geometrically matched using unmanned aerial vehicle (4 cm resolution) and helicopter-borne (30 cm resolution) photographs acquired as part of the ice campaigns. A total of five dual-polarimetric SAR features―backscattering coefficients at HH and VV polarizations, co-polarization ratio, co-polarization phase difference, and co-polarization correlation coefficient ―were computed from the dual-polarimetric SAR data and compared to the RMS height of the sea ice, which showed macroscale surface roughness. All the SAR features obtained at the high incidence angle were statistically weakly correlated with the RMS height of the sea ice, possibly influenced by the low backscattering close to the noise level that is attributed to the high incidence angle. The SAR features at the mid-incidence angle showed a statistically significant correlation with the RMS height of the sea ice, with Spearman’s correlation coefficient being higher than 0.7, except for the co-polarization ratio. Among the intensity-based and polarimetry-based SAR features, HH-polarized backscattering and co-polarization phase difference were analyzed to be the most sensitive to the macroscale RMS height of the sea ice. Our results show that the X-band dual-polarimetric SAR at mid-incidence angle exhibits potential for estimation of the macroscale surface roughness of the first-year sea ice with dry snow cover in summer.     

基于NOAA/AVHRR数据的北极反照率反演及其变化研究

极地海冰反照率直接影响极区的热收支,反照率的变化对地气系统热量收支平衡及气候变化等的研究具有重要意义。本文采用由美国国家海洋与大气管理局NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)发射的NOAA卫星携带的先进的甚高分辨率辐射仪AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) Level-1B (L1B) 数据,经宽带反射率转换、各向异性校正、大气订正、云检测等处理,得到4 km宽带晴空地表反照率产品。将AVHRR反照率与北冰洋地表热收支SHEBA (Surface Heat Budget of the Arctic Ocean)实验数据进行印证,印证结果显示在冰雪冻结期二者平均偏差为-0.07,标准偏差为0.05。本文处理了2008年—2010年的AVHRR数据,结合第4次北极科学考察现场观测数据研究了北极冰面月平均反照率的变化,从降雪和冰脊两个方面分析了反照率的变化,结果显示反照率在冰雪融化过程中变化约为0.3,变化较大且较为迅速,表面粗糙的多年冰海域和较为平滑的一年冰海域的反照率在雪融化时期变化约为0.2且变化相对缓慢。研究结果表明,由冰雪融化引起的反照率变化较为快速且幅度较大,是引起北极反照率变化的主导因素。     

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。     

Simulation of the Ku-band Radar altimeter sea ice effective scattering surface

A radiative transfer model is used to simulate the sea ice radar altimeter effective scattering surface variability as a function of snow depth and density. Under dry snow conditions without layering these are the primary snow parameters affecting the scattering surface variability. The model is initialized with in situ data collected during the May 2004 GreenIce ice camp in the Lincoln Sea (73/spl deg/W; 85/spl deg/N). Our results show that the snow cover is important for the effective scattering surface depth in sea ice and thus for the range measurement, ice freeboard, and ice thickness estimation.     

基于CryoSat-2数据的海冰厚度估算算法比较

以北极为研究区,使用CryoSat-2数据,利用现有海冰厚度卫星测高研究中4种主流算法(Laxon03算法、Kurtz09算法、Yi11算法和Laxon13算法)分别对北冰洋海冰厚度进行估算,并将估算结果与研究区IceBridge机载激光测高冰厚数据进行了比较,探索各算法海冰厚度估算的差异,寻找最优的估算算法,为估算长时序海冰厚度提供基础和参考。结果表明,4种算法估算的海冰厚度空间分布较为一致,但不同算法估算的结果差异较大,可达0.476 m;4种算法估算结果大小依次为Laxon03算法、Yi11算法、Laxon13算法、Kurtz09算法;4种算法估算的平均海冰厚度差异,在北极波弗特海海域最大,其次是北极中心海域、格陵兰和挪威海;Laxon13算法估算结果相对于IceBridge观测结果与其他算法相比,具有最小的平均偏差和均方根误差,是卫星测高估算海冰厚度的最优算法。     

Satellite mapping of Baltic Sea Secchi depth with multiple regression models

Secchi depth is a measure of water transparency. In the Baltic Sea region, Secchi depth maps are used to assess eutrophication and as input for habitat models. Due to their spatial and temporal coverage, satellite data would be the most suitable data source for such maps. But the Baltic Sea’s optical properties are so different from the open ocean that globally calibrated standard models suffer from large errors. Regional predictive models that take the Baltic Sea’s special optical properties into account are thus needed. This paper tests how accurately generalized linear models (GLMs) and generalized additive models (GAMs) with MODIS/Aqua and auxiliary data as inputs can predict Secchi depth at a regional scale. It uses cross-validation to test the prediction accuracy of hundreds of GAMs and GLMs with up to 5 input variables. A GAM with 3 input variables (chlorophyll a, remote sensing reflectance at 678 nm, and long-term mean salinity) made the most accurate predictions. Tested against field observations not used for model selection and calibration, the best model’s mean absolute error (MAE) for daily predictions was 1.07 m (22%), more than 50% lower than for other publicly available Baltic Sea Secchi depth maps. The MAE for predicting monthly averages was 0.86 m (15%). Thus, the proposed model selection process was able to find a regional model with good prediction accuracy. It could be useful to find predictive models for environmental variables other than Secchi depth, using data from other satellite sensors, and for other regions where non-standard remote sensing models are needed for prediction and mapping. Annual and monthly mean Secchi depth maps for 2003–2012 come with this paper as Supplementary materials.     

Recent Trends of Arctic and Antarctic Summer Sea-Ice Cover Observed from Space-Borne Scatterometer

Long term variations in Sea ice distribution strongly influence the atmosphere and ocean in the polar regions. In the recent period significant variations in sea ice cover have been observed in both the hemispheres. In the past, studies have been carried out that report the trends either at the Arctic/Antarctic level or at sector level. However, only a few studies have concentrated on the investigation of trends at grid level using scatterometer data. The present study focuses on the investigations of the sea ice trend at 1 × 1 degree grid level over the period 2000–2007 using QuickSCAT 0.2-degree resolution Scatterometer data. It was observed that in the Arctic overall monthly trend is negative in all the sectors, with the Arctic level decline of 3.26% per year. In the Antarctic, region-wise different trends have been observed. Negative trend is observed in the Amundsen- Bellingshausen Seas and also in the Indian Ocean sector near the continental Ice shelves. It was highlighted that significant trends exists within the pockets of marginal seas.     

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。