HY-2卫星反演海冰密集度在北极地区的适用性评估

评估了我国自主研发的海洋二号卫星(HY-2)海冰密集度产品在北极地区的适用性。与8种国际同类产品相比,HY-2产品的分辨率为25 km,属于低分辨率产品。HY-2产品2012年夏季的空间分布特征和其他产品差别不大,但在低密集度冰区和边缘区域的差异可达0.15～0.25。HY-2产品可以反映2012年7—10月海冰面积先减小后增大的规律,但最小海冰范围的出现时间比其他产品偏早,且平均值偏小。利用北极海冰数值预报系统进行的同化试验显示,HY-2产品可以有效改善海冰密集度的模拟结果,将平均偏差从控制试验的0.18～0.24减小为同化试验的0.05～0.08,改善效果和国际认可和常用的AMSR2/ASI产品相当。     

基于SMAP卫星雷达资料的海冰密集度反演技术研究

SMAP是美国于2015年初发射的一颗卫星,搭载了L波段的雷达。它采用圆锥扫描方式,具有固定的入射角、较大的幅宽和千米级的分辨率,在海冰监测方面具有独特的优势。本文利用SMAP卫星雷达资料分别与德国Bremen大学海冰密集度产品和美国国家冰雪数据中心（NSIDC）海冰密集度产品建立3.125 km和25 km匹配数据集,分析了L波段雷达后向散射系数、极化比和归一化极化差与海冰密集度之间相关性,建立基于人工神经网络的海冰密集度反演算法。为了验证SMAP卫星雷达资料反演海冰密集度的精度,本文选择德国Bremen大学和美国冰雪数据中心发布的海冰密集度产品分别与SMAP海冰密集度产品进行对比分析,SMAP海冰密集度与Bremen海冰密集度的偏差为0.07、均方根误差为0.14;与NSIDC海冰密集度的偏差为0.04、均方根误差为0.18,这表明SMAP海冰密集度产品与现有业务化海冰密集度产品具有很好的一致性。     

2010-2018年北极夏季中国北极科学考察航行期间被动微波遥感海冰密集度与船基目视观测资料的比较

为了更有效地将卫星数据应用于北极航行导航,被动微波（PM）产品的海冰密集度（SIC）与从中国北极科学考察中收集到的船基目视观测（OBS）资料进行了比较。在2010、2012、2014、2016和2018年的北极夏季总共收集了3667组目测数据。PM SIC取自基于SSMIS传感器的NASA-Team（NT）、Bootstrap（BT）以及Climate Data Record（CDR）算法和基于AMSR-E/AMSR-2传感器的BT、enhanced NT（NT2）以及ARTIST Sea Ice（ASI）算法。使用PM SIC的日算术平均值和OBS SIC的日加权平均值进行比较。比较了PM SIC和OBS SIC之间的相关系数,偏差和均方根偏差,包括总体趋势以及在轻度/普通/严重冰况下的情况。使用OBS数据,浮冰尺寸和冰厚对不同PM产品SIC反演的影响可以通过计算浮冰尺寸编码和冰厚的日加权平均值来评估。我们的结果显示相关系数的范围为0.89（AMSR-E/AMSR-2 NT2）到0.95（SSMIS NT）,偏差的范围为-3.96%（SSMIS NT）到12.05%（AMSR-E/AMSR-2）,均方根偏差的范围为10.81%（SSMIS NT）到20.15%（AMSR-E/AMSR-2 NT2）。浮冰尺寸对PM产品的SIC反演有显著的影响,大多数PM产品倾向于在小浮冰尺寸情况下低估SIC,而在大浮冰尺寸情况下高估SIC。超过30 cm的冰厚对于PM产品的SIC反演没有明显影响。总体来看,在北极夏季,SSMIS NT SIC与OBS SIC之间有着最好的一致性,而AMSR-E/AMSR-2 NT2 SIC与OBS SIC的一致性最差。     

长序列北极海冰覆盖数据集对比分析

国家卫星气象中心使用2011年至今的风云三号卫星数据开发了一套基于Nasa Team2（NT2）算法的北极海冰密集度数据集,并可实时业务更新。将该数据集与其他国家不同机构业务运行并实时更新多种同类型数据集进行横向对比分析,其中包括:（1）美国冰雪中心基于Nasa Team（NT）算法以及SSM/I、SSMIS数据制作的1978年至今25 km分辨率全球极区海冰覆盖数据集;（2）美国冰雪中心基于Boot Strap（BS）算法以及SSM/I、SSMIS数据制作的1978年至今25 km分辨率全球极区海冰覆盖数据集;（3）美国NOAA基于多种卫星资料、地面观测数据以及海冰模型制作的2004年至今4 km分辨率北半球海冰覆盖数据集（IMS）。对比表明,上述数据集在北极地区不同的时空范围内存在一定的偏差。以分辨率较高的IMS数据集为基准,对其他3种长序列数据集进行初步评价,总体最大偏差超过100×104 km2,其中,NT2数据集过估较明显。经过与IMS数据集多年各月监测最大值的对比订正,NT2数据集过估情况得到改善。在此基础上的分析结果表明,NT、BS、NT2等3种数据集与IMS数据集相比,过估区域主要分布在海岸线附近,夏季过估比冬季更加明显,少估区域与算法、月份相关性明显,夏季少估面积也较冬季更大。NT、BS、NT2等3种数据集之中,NT2数据集与IMS数据集偏差最小,NT数据集次之,BS数据集与IMS数据集偏差最大。结果表明使用风云三号卫星数据的北极海冰覆盖数据集精度与国外3种同类型数据集相当。     

“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。     

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SMAP卫星雷达资料的海冰检测技术

利用SMAP卫星雷达资料与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)发布的近实时逐日极区网格化海冰密集度数据建立匹配数据集,分析了海冰和海水的L波段雷达后向散射特性差异,建立了基于线性判别分析算法的海冰检测算法。选择Sentinel-1A SAR极地地区的海冰影像对SMAP卫星雷达资料海冰检测产品进行实验验证,结果显示二者的海冰边缘线一致,说明SMAP海冰检测算法具有较高的精度。利用SMAP卫星雷达资料制作了北极和南极地区海冰覆盖图,计算了海冰覆盖面积,通过与美国国家冰雪数据中心(NSIDC)海冰覆盖面积比较发现,SMAP检测的北极地区海冰面积略大于NSIDC,相对偏差为3.3%,SMAP检测的南极地区海冰面积略小于NSIDC,相对偏差为1.8%,表明二者的覆盖面积基本一致,证实了SMAP海冰检测算法的精度。     

基于FY-3C微波辐射计数据的极区海冰密集度反演方法研究

极区海冰影响大气和海洋环流,对全球气候变化起着重要的作用。海冰密集度是表征海冰时空变化特征的重要参数之一。本文研究了利用FY-3C微波扫描辐射计亮温数据反演极区海冰密集度的方法。经过时空匹配、线性回归,修正了FY-3C微波辐射计亮温数据。使用两种天气滤波器和海冰掩模滤除了大气影响所造成的开阔海域虚假海冰;使用最小密集度模板去除陆地污染效应。通过计算2016年、2017年极区海冰面积及范围两个参数,对得到的海冰密集度产品进行了验证,两年的海冰范围和面积趋势基本与NSIDC产品一致,平均差异小于3%。本研究结果为发布我国自主卫星的极区海冰密集度业务化产品奠定了基础,制作的产品可保障面临中断的40多年极区海冰记录的连续性。     

南极海冰快速下降历史事件的时空特征分析

卫星记录以来,南极海冰范围发生5次快速下降事件,研究这5次事件的时空特征,对进一步认识海冰快速下降事件的物理机制具有重要意义。基于海冰范围和海冰密集度的卫星数据,从时间和空间两个维度总结5次南极海冰快速下降事件的特征,再结合大气和海洋各项环境因素的再分析数据,探讨海冰快速下降的影响因素及其驱动过程。结果显示:南极海冰快速下降的空间分布存在季节性差异, 2021年8～12月以及2016年8～12月的春季南极海冰快速下降由别林斯高晋海、威德尔海、印度洋和西太平洋区域的海冰减少所主导; 2010年12月至2011年4月以及1985年12月至1986年4月的夏季南极海冰快速下降由威德尔海、罗斯海沿岸和西太平洋区域的海冰减少所主导;2008年4～8月的冬季南极海冰快速下降则由别林斯高晋海和西太平洋的部分区域的海冰减少所主导。探究影响海冰的环境因素发现,海表面温度和海表面净热通量对海冰减少的热力效应影响具有区域性差异。此外,南极海冰快速下降受阿蒙森低压的影响,相应的海表面风异常既通过经向热输运的热力效应导致海冰减少,也通过风的动力效应驱动海冰漂移使得海冰密集度降低。     

海冰密集度卫星遥感反演研究进展

海冰密集度是海冰的重要参数之一,在冰区导航、海上作业、海冰模式验证和气候模型改进等方面具有重要意义。卫星遥感具有覆盖范围广、重访周期短、成本相对低等优势,已成为获取海冰密集度的主要观测手段。本文从主被动微波遥感和光学遥感的角度,回顾了现阶段海冰密集度卫星遥感反演研究进展情况,包括海冰监测传感器、海冰密集度反演算法和海冰密集度产品等。结果表明,被动微波遥感是目前获取海冰密集度的主要方式,已发展出许多成熟的业务化算法;主动微波遥感数据已成为制作冰情图的主要数据源,海冰密集度反演算法由合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）图像分类向深度学习算法发展;光学遥感海冰密集度算法较为成熟,但受限于云层和夜晚限制,其反演结果多用于其他海冰密集度产品的验证。受传感器硬件限制,3种观测手段各有其长处与不足。为获得高精度、高时空分辨率的海冰密集度数据,开展多源数据融合研究是解决传感器性能瓶颈的有效手段。大数据时代,基于深度学习的海冰密集度卫星遥感反演技术快速发展,需要深度融入海冰密集度卫星遥感领域知识。海冰密集度卫星遥感反演应着力于海冰预报服务,致力于提高我国的海冰预报能力。     

MODIS数据在海冰遥感中的应用

MODIS数据作为中国可见光遥感的重要数据源之一,目前已经在许多领域获得了重要应用.国家卫星海洋应用中心从2000年开始接收处理MODIS数据,并同时为海冰预报提供海冰遥感图像服务.本文利用MODIS卫星遥感的原始数据,通过对数据进行地理定位、辐射定标等处理,形成MODIS数据的一级产品,并利用海冰实验的实测数据和海冰光谱分析,对一级产品进行定量化处理,获得了海冰厚度、密集度和外缘线等海冰数值产品,逐步应用于海冰的预报服务.     

“海洋1号”卫星在海冰监测和预报中的应用

“海洋1号A”卫星是我国发射的第一颗海洋卫星.2002~2003年冬季,该卫星首次应用于我国渤海海冰监测和预报.建立了从卫星1B级数据开始的海冰反演系统,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚与冰外缘线数值产品,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.介绍所发展的“海洋1号A”卫星海冰反演系统的流程、算法和反演参数,海冰反演结果,及其在渤海海冰监测和预报中的应用.     

南极海冰边缘区密集度的年际变化与西风的Ekman输运

为了揭示南极海冰年际变化的机制,利用南极海冰边缘区密集度和海面风资料,选择南极海冰边缘区海冰密集度年际变化较大的5个海区进行统计分析.研究表明：南半球冬季在这5个海区海冰密集度年际变化与南侧西风的年际变化有较密切的关系,南半球冬季南极海冰边缘区南侧西风形成向北的Ekman输运对海冰边缘区的海冰密集度有重要的影响,这种影响在南太平洋和南大西洋比在南印度洋东部更明显.     

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。     

1982—2001年与2002—2021年北极秋季海冰的时空变化及原因

基于北极海冰密集度、海冰范围、大气环流和海温数据,研究了1982—2001年与2002—2021年两阶段各20 a间北极秋季海冰的时空变化特征及其原因。结果表明,近20 a（2002—2021年）北极海冰密集度的下降中心由过去（1982—2001年）的楚科奇海及白令海峡一带,转移至亚欧大陆海岸的巴伦支海附近,且海冰范围每10 a减少量由0.44×10⁶ km²增长至0.72×10⁶ km²,减少速度加快约64%。秋季北极海冰范围与海水表面温度（Sea Surface Temperature,SST）、表面气温（Surface Air Temperature,SAT）及比湿（Specific Humidity）均呈显著负相关。2002—2021年的相关系数较1982—2001年有所提高,且与温度相关系数最高的月份提前了一个月。通过对海水表面温度、表面气温、比湿、气压场和风场的经验正交分解（Empirical Orthogonal Function,EOF）可知,1982—2001年间,北极地区的温度及比湿的上升中心集中在楚科奇海及白令海峡一带;2002—2021年间,上升中心则转移至巴伦支海一带。气压场和风场在前后两阶段也出现了中心转移的分布变化。北极地区大气与海洋环流各因素的协同变化影响着北极海冰的消融。     

HY1C/1D海表温度对Terra/Aqua产品的可替代性分析

通过卫星遥感获取的海表温度（SST）产品已经成为海洋和大气研究中的重要数据源,我国海洋水色遥感卫星（HY1C和HY1D）的海洋水色水温扫描仪（COCTS）具有两个热红外通道,可反演全球SST遥感产品。对比Terra和Aqua卫星的中分辨率成像光谱仪（MODIS）的SST产品,分析COCTS海表温度产品对MODIS相应产品的可替代性。比较了两种卫星的全球SST单日和月平均融合产品的图像空间结构,分析了匹配像元SST值的离散度,统计了HY1C/1D的误差结果,讨论了HY1C与HY1D产品的一致性、不同质量控制方案对SST产品影响以及遥感产品质量对昼夜SST变化研究影响等问题。结果表明,以2020年6月SST(Terra)为真值,HY1C白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为0.04℃、0.60℃、0.78℃和0.98,夜晚SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数分别为-0.16℃、0.78℃、0.95℃和0.86。以2020年6月SST(Aqua)为真值,HY1D白天SST的单日全球遥感产品的平均偏差、绝对偏差、均方根误差和相...     

预报中心信息管理室现有如下资料

1.《南极海冰图集及资料》。资料样本年限为1973～1986年。内容有:(1)南极海冰密集度分布图;(2)南极海冰面积指数;(3)南极海冰长期变动图.2.《南半球500百帕平均高度及距平图集》.运用1972年5月～1990年4月共18年美国NCAR华盛顿天气预报中心和欧洲中期天气预报中心发布的南半球逐日500百帕5×5经纬度网格点高度资料,计算了多年平均的候、旬、月高度场和逐年逐月的平均高度及距平,并参考常规资料分析绘制而成。     

南极普里兹湾邻近海域海冰生消发展特征分析

利用美国冰雪数据中心发布的2003-2008年高分辨率海冰密集度数据,分6个阶段对普里兹湾区域海冰季节性变化的空间分布特征进行了研究,并根据普里兹湾海区的地形和环流对这些特征的成因进行了分析.结果表明,普里兹湾海冰冻结过程和融化过程分别经历7个月和5个月,海冰融化速度最快月份是10月和11月,主要表现形式为海冰密集度的减少;海冰冻结速度4月和6月最快,海冰外缘线向北扩展.由于普里兹湾近岸达恩利角冰间湖、普里兹湾冰间湖和Barrier湾冰间湖的存在,海冰的融化呈现大洋区由北向南、近岸区由南向北的双向融化特征;而在普里兹湾口、弗拉姆浅滩和四女士浅滩均存在不易融化的冰舌,两者之间的低密集度海冰区,则对应于暖水侵入普里兹湾的通道.南极绕极流在流经凯尔盖朗海台中部时向北偏转,造成此处在盛冰期较其它经度的海冰外缘更靠北,可达57°S.南极辐散带的表层流场和上升暖流抑制海冰冻结和聚集,形成了低海冰密集度区域.     

南极普里兹湾邻近海域海冰生消发展特征分析

利用美国冰雪数据中心发布的2003—2008年高分辨率海冰密集度数据,分6个阶段对普里兹湾区域海冰季节性变化的空间分布特征进行了研究,并根据普里兹湾海区的地形和环流对这些特征的成因进行了分析。结果表明,普里兹湾海冰冻结过程和融化过程分别经历7个月和5个月,海冰融化速度最快月份是10月和11月,主要表现形式为海冰密集度的减少;海冰冻结速度4月和6月最快,海冰外缘线向北扩展。由于普里兹湾近岸达恩利角冰间湖、普里兹湾冰间湖和Barrier湾冰间湖的存在,海冰的融化呈现大洋区由北向南、近岸区由南向北的双向融化特征;而在普里兹湾口、弗拉姆浅滩和四女士浅滩均存在不易融化的冰舌,两者之间的低密集度海冰区,则对应于暖水侵入普里兹湾的通道。南极绕极流在流经凯尔盖朗海台中部时向北偏转,造成此处在盛冰期较其它经度的海冰外缘更靠北,可达57°S。南极辐散带的表层流场和上升暖流抑制海冰冻结和聚集,形成了低海冰密集度区域。     

基于温度链浮标获取南极普里兹湾积雪和固定冰厚度的研究

极地积雪和海冰厚度是气候变化的重要指标,也是船舶在冰区航行需要掌握的主要参数。2014和2015年在南极普里兹湾中山站附近布放了一种新式的温度链浮标,该浮标每天进行4次常规温度观测和1次加热升温观测,用于实时获取积雪和海冰剖面温度及厚度数据的研究。通过分析剖面温度曲线和升温曲线反映出的大气、积雪、海冰和海水4种介质的热传导特性差异,可利用人工识别的方法（人工经验法）获得大气/积雪、积雪/海冰和海冰/海水界面的位置。根据统计不同介质在升温响应和垂直温度梯度等方面的特性,找到合理阈值,可通过编写程序自动判断各界面的位置（自动程序法）。本文利用这两种方法来判断不同物质界面位置从而计算得到积雪和海冰厚度。与现场人工观测的海冰厚度相比,人工经验法的平均偏差和均方根偏差分别为2.1 cm和6.4 cm（2014年）以及4.3 cm和6.5 cm（2015年）,自动程序法的平均偏差和均方根偏差分别为-6.8 cm和6.4 cm（2014年）以及4.5 cm和 6.6 cm（2015年）;对于积雪,人工经验法与现场人工观测的平均偏差和均方根偏差分别为0.5 cm和 8.5 cm,而自动程序法的平均偏差和均方根偏差分别为4.7 cm和10.8 cm。自动程序法误差较人工经验法偏大,但考虑到整体冰厚和现场观测的误差,两种方法的结果均是可信的,精度是可以接受的。利用新式的温度链浮标实时获取南极普里兹湾积雪和海冰厚度是可行的。