雷达测冰图像数值化处理的研究

根据结冰海区石油开采、港口建设、船舶航运、海冰监测预报等不断发展的需要,雷达测冰技术得到了发展和应用.当雷达天线旋转一周时,雷达海冰图像记录仪将根据需要以0.1、0.2、0.5、1.0μs的采样速率分别进行工作[1].通过计算机终端可分别显示出1.5、3.0、6.0、12.0、24.0 n mile等雷达测冰16等级假彩色幅度分层分布图及地物图,并对海冰冰型分类、冰厚度(散射强度)、冰量计算、冰覆盖范围等作出定量处理[2],在30 min内给出雷达测冰数值图.从1987～1988和1988～1989年两个冬季的现场观测试验,获得了满意的结果.     

利用卫星遥感和再分析数据刻画2017-2018年格陵兰北部罕见冰间湖事件

以90%海冰密集度为阈值,基于卫星遥感数据,2017-2018年冰季在格陵兰北部识别了两次冰间湖事件,分别出现在冬季和夏季。冬季的冰间湖事件从2018年2月20日持续至3月3日,夏季的事件从8月2日持续到9月5日。AMSR2被动微波的海冰密集度产品表明,冬季和夏季冰间湖事件对应的最低海冰密集度分别为72%和65%。两次冰间湖事件都与格陵兰北部东西气压梯度异常引起的南风加强有关,而气压梯度的异常则与对流层中部极涡的扰动有关。冬季冰间湖事件期间,相对暖和的气温和频繁出现的冰间湖,导致冬季海冰生长不持续,海冰热力增厚较小,这为夏季海冰发生破碎并形成冰间湖创造了条件。南风减弱和新冰生成是冬季冰间湖消失的主要原因。对于夏季的冰间湖,导致其消失的主要原因则是从北部输入的浮冰增加。Sentinel-1 合成孔径雷达产品相对AMSR2被动微波观测产品更加适合于应用到冰间湖事件伴随的新冰生长,这与前者具有更高的空间分辨率有关。格陵兰北部是北冰洋多年冰的聚集地,该区域被认为是北冰洋海冰的“避难所”。因此区域在2017-2018年出现罕见的冰间湖事件,对于整个北冰洋海冰的快速减少具有重要意义,也助于北冰洋海冰,尤其是多年冰的消退。     

海冰模式和数值预报

根据渤海冰情,在海冰动力学和热力学研究基础上,提出一种海冰动力一热力模式。该模式包括平整冰、堆积冰和开阔水三要素,采用粘一塑性本构关系计算冰内应力。利用参数化方法处理变形函数和热力增长率。该冰模式与潮流模式耦合研究渤海冰－潮相互作用,并与ＥＣＯＭ－Ｓｉ海洋模式耦合进行预报试验。该冰模式与大气模式联接,或应用气象部门数值天气预报产品进行海冰业务数值预报。本文还给出了预报结果。     

基于卫星观测的2003-2013年北极海冰体积变化估算

北极海冰正处于快速减退时期,北极海冰体积变化是全球气候变化的重要指示因子。本文利用两种卫星高度计数据（ICESat和CryoSat-2）反演得到的海冰厚度数据,结合星载辐射计提取的海冰密集度数据以及海冰年龄数据,估算了近期的北极海冰体积以及一年冰和多年冰体积变化。CryoSat-2观测时段（2011-2013年）与ICESat观测时段（2003-2008年）相比,北极海冰体积在秋季（10-11月）和冬季（2-3月）分别减少了1 426 km3和412 km3。其中,秋季和冬季的一年冰的体积增加了702 km3和2 975 km3。相反,多年冰分别减少了2 108 km3和3 206 km3。多年冰的大量流失是造成北极海冰净储量下降的主要原因。     

海冰数值模拟进展

1 海冰的性质和热力学环境 海冰的特征主要表现在冰面积、厚度、密集度及冰的种类(多年冰、当年冰等)。这些属性是随着地理环境和时间的变化而变化的。海冰的面积和厚度有明显的季节性变化和年际变化。根据海冰观测情报分析,海冰的面积及其     

北极阿蒙森湾一年冰物理和光学性质的观测研究

利用加拿大环极冰间水道系统研究项目,作者对2007年11月24日至2008年1月26日北极群岛阿蒙森湾海域秋冬季节一年冰的物理和光学性质进行了观测研究。结果显示,观测期间的海冰厚度整体在27～108 cm范围内变化,积雪厚度仅为0～6 cm。海冰温度、盐度和密度在冰内的分布特征为:海冰表层最低温度为–22.4℃,底层最高温度为–2.2℃,冰内温度随深度单调增大;盐度变化范围为3.30～11.70,冰内盐度剖面呈现“C”形,即表层和底层盐度较大,而中间层盐度较小;海冰的平均密度略大,为（0.91±0.03）g/cm3。通过观测人造光源在海冰中的透射辐射谱分布,发现一年冰的光谱透射辐射在490 nm和589 nm处呈明显的双峰结构,但随着海冰厚度的增加,双峰结构逐渐减弱,体现了海冰对于不同谱段辐射能衰减作用的差异。在可见光范围内,裸冰和雪覆冰的吸收率最小值出现在490 nm,在443～490 nm范围内二者的吸收率随波长增大而降低,在490～683 nm范围内二者的吸收率随波长增大而升高,但雪覆冰的吸收率在可见光范围内基本保持不变,体现了雪覆冰吸收率的光谱独立性。一年冰的谱衰减系数随波长呈“U”字形分布,紫光和红光谱段的衰减系数较大,中间谱段的衰减系数较小,589 nm波长的衰减系数最小,为1.7 m–1。将谱衰减系数在可见光范围内积分,得到一年冰的积分漫射衰减系数约为2.3 m–1,略高于多年浮冰的漫射衰减系数1.5 m–1。阿蒙森湾一年冰与加拿大海盆北部多年浮冰辐射光学性质的差异,主要源于陆源物质输入引起的海冰内含物组分的改变,而不同组分对光谱的吸收和散射性质不同,进一步导致了光学性质的整体变化。     

2013年北极最小海冰范围比2012年增加的原因分析

北极海冰范围从1979年有卫星观测资料以来呈现明显下降趋势,尤其是9月份。2012年9月北极海冰范围达到有观测记录以来的最小值,而2013年9月比2012年同期增加了60%。增加的区域主要在东西伯利亚海区、楚科奇海和波弗特海区。本文应用距平和经验模态分解方法,分析了美国国家冰雪数据中心的北极海冰卫星数据、欧洲预报中心的夏季底层大气环流数据和上层海洋的温度,指出2013年北极最小海冰范围比2012年在北冰洋太平洋扇区增加的原因,是由于表面气温(SAT)降低、海平面气压(SLP)升高、气旋式风场异常、表面空气中水汽含量(SH)降低以及海表面温度(SST)降低5个条件形成的冰-SAT、冰-SST和冰-汽(SH)3个正反馈机制共同作用造成的。     

基于雷达海冰图像互相关的冰漂流场测量

我国的渤海和黄海北部在每年冬季都出现不同程度的冰情,它直接影响结冰海区的石油平台、船舶以及港口等设施的正常作业,对海冰的观测与预报随着上述海区的开发利用越发显得重要,利用航海雷达连续准确地跟踪海冰漂移运动轨迹,是当今观测、调查、研究冰漂流移动规律的有效方法之一,我国的科研人员利用雷达成像技术对渤海的冰情进行了长期的雷达海冰观测、研究,在由雷达海冰图像对海冰的物理特征的识别、分类以及冰漂流场测量方面取得了一些进展[1-4]。     

渤海莱州湾和黄河口附近海冰剪切强度的试验研究

剪切强度是海冰的基本力学性质,直接影响到冰区结构物冰荷载的确定以及海冰在动力演变过程中的破坏行为。采用侧限单面剪切试验对渤海莱州湾和黄河口的海冰进行了剪切强度测试,分析了温度、卤水体积、剪切应力率的影响。结果表明,海冰剪切强度随冰温的降低和剪切应力率的增大而呈线性增长,而与卤水体积的平方根呈幂函数降低。在此基础上,综合考虑卤水体积和剪切应力率的影响,对海冰剪切强度进行了双参数拟合,为研究海冰剪切破坏机理提供了参考依据。     

南极海冰和陆架冰的变化特征

利用美国冰中心和雪冰中心提供的海冰资料和我国南极考察现场的海冰观测资料,对南极海冰的长期变化进行了研究.研究表明20世纪70年代后期是多冰期;80年代是少冰期;90年代南极海冰属于上升趋势,后期偏多,区域性变化差别大,东南极海冰偏多,西南极海冰即南极半岛两侧尤其是威德尔海区和别林斯高晋海的冰明显偏少.东南极和西南极海冰的变化趋势总是反相的.90年代后期普里兹湾的海冰明显偏多,南极大陆陆架冰外缘线总体没有明显的收缩,有崩解也有再生的自然变化现象.西南极威德尔海的龙尼冰架和罗斯海冰架东部崩解和收缩趋势明显,东南极的冰架也有崩解和收缩,但没有西南极明显.陆架冰崩解向海洋输送的冰山对全球海平面升高有一定的影响.目前南极冰盖断裂崩解形成的冰山,向海洋输入的水量可使全球海平面上升约14mm.南极海冰没有随着全球气候温暖化而明显减少,而是按照东南极和西南极反相的变化规律进行周期性的变化、调整和制约.     

渤海潮波系统的数值模拟

利用二维非线性潮波方程组,讨论了渤黄海主要分潮(全日潮、半日潮及浅水分潮) 数值模拟中的有关问题。数值模拟中同时考虑了4个主要分潮(M2,S2,K1,O1)和两个浅水分潮(M4,MS4)。分析表明,在渤黄海潮波系统数值模拟中,稳定后选取14 d的数值模拟结果进行调和分析能够取得最佳(最合理)的调和分析结果。计算出调和常数的模拟值与实测值之差的绝对平均值:M2分潮的振幅差为4cm,迟角差为3.3°,S2分潮的振幅差为2cm,迟角差为4.2°,K1 分潮的振幅差为1cm,迟角差为3.7°,O1分潮的振幅差为2 cm,迟角差为5.5°。实验结果较好地体现了渤黄海潮波系统的特征。     

曹妃甸邻近海域的海冰状况与特征

曹妃甸邻近海域是渤海湾冰情严重海域之一.根据该海域的地理环境和大量的海冰卫星遥感、海冰航空监测、海冰船舶调查、岸站和海上平台等有关海冰监测资料及相邻海域的有关海冰监测资料,给出了该海域海冰的冰期、冰型和海冰时空分布变化等特征.另外,还给出了该海域一般年份和特殊年份的冰情状况.     

渤海海冰现场监测的数字图像技术及其应用

在渤海冰区油气开发中,海冰给平台结构、油气运输和施工作业带来很大影响.油气作业区海冰参数精确、连续、实时的现场监测对分析油气开发的可靠性、检验海冰数值模式、校正海冰卫星遥感数据具有重要意义.针对渤海油气作业区的海冰运动和分布特性,通过数字图像技术对海冰的厚度、运动速度和密集度三个参数的提取进行了算法开发和软件研制.在2...     

渤海海冰现场监测的数字图像技术及其应用

在渤海冰区油气开发中,海冰给平台结构、油气运输和施工作业带来很大影响。油气作业区海冰参数精确、连续、实时的现场监测对分析油气开发的可靠性、检验海冰数值模式、校正海冰卫星遥感数据具有重要意义。针对渤海油气作业区的海冰运动和分布特性,通过数字图像技术对海冰的厚度、运动速度和密集度三个参数的提取进行了算法开发和软件研制。在2009-2010年采用该海冰数字图像监测软件对渤海辽东湾JZ20-2油气作业区的海冰参数进行了全冰期的连续监测,获得了翔实可靠的海冰厚度、密集度和冰速等海冰监测资料。现场监测应用表明,该海冰数字图像监测软件具有操作性强、精确度高、可靠性好的优点。该监测技术进一步完善后可广泛应用于渤海油气作业区的海冰现场监测,成为海冰业务化现场监测的重要组成部分。     

渤海、黄海、东海海面热量平衡的平均状况——Ⅰ.资料处理和计算方法

渤、黄、东海海面热量平衡状况对该海域海洋水文和中国气候有着重要的影响。我们对该海域热量平衡各分量的年平均和年变化进行了计算,并分别就资料处理和计算方法、年平均状况、年变化特征等几个方面进行了分析。本文作为该项研究的第一部分,讨论了所用的资料和计算公式,提出了在稳定温度层结条件下的交换系数的校正方法。     

渤海、黄海、东海海面热量平衡的平均状况——Ⅰ.资料处理和计算方法

渤、黄、东海海面热量平衡状况对该海域海洋水文和中国气候有着重要的影响。我们对该海域热量平衡各分量的年平均和年变化进行了计算,并分别就资料处理和计算方法、年平均状况、年变化特征等几个方面进行了分析。本文作为该项研究的第一部分,讨论了所用的资料和计算公式,提出了在稳定温度层结条件下的交换系数的校正方法。     

1979-2012年北极海冰运动学特征初步分析

利用美国冰雪数据中心(NSIDC)发布的海冰速度和范围数据,本文分析了1979—2012年间北极海冰的运动学特征,以及北极海冰运动与分布范围演变之间的关系。结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)发布的2007和2012年高分辨率的气压场、风场数据,探讨了北极风场和气压场与海冰运动、辐散辐合和海冰面积的关系。结果表明,在1979-2012年间北极海冰平均运动速度呈显著增强的趋势,冬季海冰平均运动速度增加趋势明显强于夏季;北极、波弗特-楚科奇海域和弗拉姆海峡的冬、夏季海冰平均运动速度的增加率分别为2.1%/a和1.7%/a、2.0%/a和1.6%/a以及4.9%/a和2.2%/a。1979-2012年北极海冰平均运动速度和范围的相关性为-0.77,二者存在显著的负相关关系。北极冬季和夏季风场的长期变化趋势与海冰平均运动速度的变化趋势一致,冬季和夏季的相关系数分别为0.50和0.48。风场和气压场对海冰的运动、辐散及重新分布发挥着重要作用。2007年夏季,第234~273天波弗特海域一直被高压系统控制,波弗特涡旋加强,使得波弗特海域海冰聚集在北极中央区;顺时针的风场促使海冰向格陵兰岛和加拿大北极群岛以北聚合。2012年,白令海峡和楚科奇海域处于低压和高压系统的交界处,盛行偏北风,海冰从北极东部往西部输运,加拿大海盆的多年海冰因离岸运动而辐散,向楚科奇海域的海冰输运增加,受太平洋入流暖水影响,移入此区域的海冰加速融化,从而加剧海冰的减少。     

春季东海黑潮海表温度与风场的年代际变化特征

利用高分辨率遥感海表温度和海表面风场数据,通过经验正交分解(EOF)和合成分析等方法对春季(3—5月)东海黑潮海温暖舌和海表面风场的年代际变化特征进行分析。结果表明:春季黑潮海温暖舌存在明显的年代际变化特征,在1996/1997年发生由弱到强的位相转换,该年代际变化主要受到北太平洋涡旋振荡(NPGO)的调制。进一步研究表明,与气候态相反,春季黑潮海表温度和风场散度在年代际尺度上表现出显著的负相关关系,合成分析表明,该现象主要是由黑潮西侧东海陆架海域海温的异常增暖所造成。     

Arctic sea ice concentration and thickness data assimilation in the FIO-ESM climate forecast system

To improve the Arctic sea ice forecast skill of the First Institute of Oceanography-Earth System Model (FIO-ESM) climate forecast system, satellite-derived sea ice concentration and sea ice thickness from the Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS) are assimilated into this system, using the method of localized error subspace transform ensemble Kalman ?lter (LESTKF). Five-year (2014–2018) Arctic sea ice assimilation experiments and a 2-month near-real-time forecast in August 2018 were conducted to study the roles of ice data assimilation. Assimilation experiment results show that ice concentration assimilation can help to get better modeled ice concentration and ice extent. All the biases of ice concentration, ice cover, ice volume, and ice thickness can be reduced dramatically through ice concentration and thickness assimilation. The near-real-time forecast results indicate that ice data assimilation can improve the forecast skill significantly in the FIO-ESM climate forecast system. The forecasted Arctic integrated ice edge error is reduced by around 1/3 by sea ice data assimilation. Compared with the six near-real-time Arctic sea ice forecast results from the subseasonal-to-seasonal (S2S) Prediction Project, FIO-ESM climate forecast system with LESTKF ice data assimilation has relatively high Arctic sea ice forecast skill in 2018 summer sea ice forecast. Since sea ice thickness in the PIOMAS is updated in time, it is a good choice for data assimilation to improve sea ice prediction skills in the near-real-time Arctic sea ice seasonal prediction.