南极海冰密集度多源数据的交叉检验

通过研究交叉检验船测样点上的7种不同尺度的海冰密集度数据,发现相同时间和相同空间尺度的海冰密集度值吻合度最高,不同时间不同尺度的海冰密集度值的相关性较弱。由数据获取时间不同引起的密集度差异在高分辨率数据上体现明显。真实船测点与伪船测点之间的吻合度不高,受观测者主观因素、天气条件、影像处理质量和伪船测点提取方法的影响。虽然伪船测点方法在海冰边界研究中具有快速、大面积提取边界点的优势,但需要控制提取算法中的误差传播。     

利用船测数据以及Landsat-7 ETM+影像评估南极海冰区AMSR-E海冰密集度

利用第26次中国南极科学考察期间收集的海冰密集度船基观测资料以及由Landsat-7 ETM+得到的海冰密集度来验证AMSR-E南极海冰区海冰密集度产品的精度。AMSR-E海冰密集度与船基目视观测的海冰密集度存在着一定的线性关系(R²=0.816), 但两者匹配得并不是很好。与ETM+海冰密集度相比,AMSR-E数据趋向于低估海冰密集度,在25景晴空条件下的ETM+影像中,平均海冰密集度偏差(AMSR-E海冰密集度-ETM+海冰密集度)从-5.33%到-21.5%,而相应的均方根误差RMSE (Root Mean Squared Errors)从13.7%到33.8%。依据Landsat-7 ETM+ 海冰分类,AMSR-E数据海冰密集度最大的误差产生于新冰区。     

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。     

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。     

利用多源数据对海冰密集度反演的算法验证

海冰密集度对全球气候变化研究有重要的意义,其反演结果的验证工作也被广泛关注,但结合多源数据反演,同时对两种算法验证的研究较少的现状,该文利用ASPeCt船测海冰密集度数据对Bootstrap算法和NASA Team(NT)算法基于SSM/I数据估算的海冰密集度精度进行验证,并与MODIS影像反演获得的海冰密集度进行对比。研究结果显示两种海冰密集度算法获得的反演结果与ASPeCt船测值偏差分别为2.26%和7.27%,均方根误差分别为11.39%和12.32%。相比之下,MODIS结果与ASPeCt船测海冰密集度比较得到偏差为3%,均方根误差为5.21%。Bootstrap算法、NT算法与ASPeCt船测值比较的偏差和均方根误差显示两种算法精度相近;由于MODIS数据分辨率与ASPeCt船测数据相近,所以其反演精度较优;但因时空分辨率的限制,各种结果都具有一定的不确定性。     

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%。     

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。     

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。     

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。     

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。