基于海冰密集度遥感数据的波弗特海海冰时空变化研究

采用美国冰雪数据中心(NSIDC)的日尺度与月尺度海冰密集度数据,将海冰密集度为15%作为阈值确定海冰外缘线位置,提取波弗特海海域的海冰外缘线,计算波弗特海的海冰密集度、海冰范围与海冰面积,然后通过海冰范围与海冰外缘线的年际变化与季节变化来分析波弗特海海冰外缘线退缩的时空变化特征与趋势。实验结果表明,1978—2015年波弗特海的海冰密集度、海冰范围与海冰面积整体变化趋势一致,减少趋势显著。37年来,海冰密集度平均每年减少约0.3%,海冰范围平均每年减少3 235 km2,海冰面积平均每年减少5 084 km2。海冰密集度在1979—1996年无明显减少趋势,1996—2015年减少趋势明显。波弗特海海冰范围一般在9月达到最小值,在11月至次年5月维持在最大值(全冰覆盖状态);海冰面积一般在9月达到最小值,在12月或者1月达到最大值。海冰范围最小值出现时间有延迟的趋势,全冰覆盖状态具有起始时间越来越晚、终止时间越来越早、持续时间越来越短的趋势,平均持续天数为212 d。     

基于改进FCLS算法的南极海冰密集度估算及算法比较

海冰具有良好的热力隔绝效应,它通过影响海洋和大气的热交换进而影响全球的气候变化。海冰密集度是极区海冰研究的重要指标之一。为实现高空间分辨率多类型海冰密集度的估算,本文将亮温极化梯度率和光谱梯度率引入基于全约束最小二乘法(fully constrained least squares,FCLS)的海冰密集度估算方法,并利用南极海冰过程与气候计划(Antarctic Sea Ice Processes and Climate,ASPe Ct)对改进方法的精度进行验证,然后与NASA Team2(NT2)算法和ARTIST Sea Ice(ASI)算法获得的海冰密集度结果进行了对比分析。结果显示,3种算法中本研究的方法精度最高,全年均方差13.8%,偏差为-0.7%;改进的方法对多年冰的估算精度优于一年冰。     

三种海冰密集度产品的北极海冰监测能力比较分析

选取国家海洋卫星应用中心提供的海洋二号B星扫描辐射计数据采用NASA TEAM算法反演的海冰密集度产品(简称HY2数据集),中国海洋大学提供的风云三号D星微波成像仪采用DT-ASI算法得到的海冰密集度产品(简称OUC数据集),以及美国冰雪中心提供的海冰密集度产品(简称NSIDC数据集)三种数据源对北极海冰监测能力进行比较分析。通过与德国不莱梅大学发布的海冰密集度数据产品(简称BRM数据集)和MODIS数据提取的海冰信息的比较发现:在低纬度区域(≤70°N),HY2与BRM数据集最为接近;在中纬度区域(70°N—80°N),OUC与BRM数据集的数据吻合程度最高;在高纬度区域(80°N—87°N),NSIDC数据集与BRM数据集最接近。在北极东北航道区域, HY2数据集适用于通航窗口期第一和第四航段内的海冰监测; NSIDC数据集适用于东西伯利亚海域以及临近窗口期时段的海冰监测;而OUC数据集则适用于北极东北航道大部分航段的海冰监测需求。     

楚科奇海阿拉斯加沿岸冰间湖的变化及其影响因素分析

利用2003—2011年AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System)日平均海冰密集度数据,对楚科奇海阿拉斯加沿岸冰间湖进行了分析。针对冰间湖的特点,在阈值法的基础上,通过统计冰间湖出现的频率,限定冰间湖的最大范围,区分各个冰间湖。通过计算阿拉斯加沿岸冰间湖的面积,结合NCEP-DOE(National Centers for Environmental Prediction-Department of Energy)再分析风场数据和白令海峡潜标观测的温盐和海流数据,初步探讨冰间湖发生和发展的规律。为了排除海冰外缘区对判断冰间湖的影响,研究仅限于白令海峡完全冰封的1—4月,可得到以下结论:阿拉斯加西北沿岸海域每年冬季都会出现5个冰间湖,多数时间为紧靠大陆边缘的沿岸冰间湖,巴罗角附近海岸在3月和4月会出现位于沿岸固定冰之外的裂缝冰间湖。冰间湖面积每天都发生变化,表现出天气尺度的变化特征,经历长达数日的发展和消失的过程,与风场的转换有密切关系。离岸风有利于沿岸冰间湖的扩展,但是该海域1—4月的盛行风为东北风和北风,对于多数冰间湖而言为沿岸风,不利于冰间湖的形成,因而冰间湖有时消失长达数十日。在偏北风的影响下,太平洋入流对北部冰间湖几无作用,而对南部冰间湖的空间分布有着重要影响。     

基于遥感影像的北极海冰厚度和密集度分析方法

基于2003年7月至9月中国第二次北极科学考察所获取的大量海冰影像资料,完成了走航期间74.11°N-79.56°N,144.17°W-169.95°W范围内海冰厚度和密集度的提取。本文总结了从船侧录像中提取冰/雪厚度以及从航拍图像中提取冰密集度的方法,并描述了提高所取参数可靠性应采取的分析技术和现场调查的处理措施。本文方法具有一定的普适性,可以应用到渤海海冰和极地海冰的研究中。     

面向航运服务的海冰密集度遥感产品对比研究

北极快速升温为北极通航窗口期延长提供了重大机遇,为北极航运和极区科考船只的空间信息提供服务,海冰边缘区浮冰遥感信息产品的可靠性非常关键.对比和分析了9种海冰密集度数据产品,并采用高分雷达数据开展面向海冰边缘区精度评估.结果表明,北极地区的9种海冰密集度产品相对其平均值的最大日偏差出现在夏季6—8月航道窗口期,其中采用被...     

基于Radarsat-2 SAR图像分类与HY-2微波辐射计反演获取北极海冰密集度的比较研究

在北极东北航道东西伯利亚海和楚科奇海交汇的关键区域,利用四景2012年北极夏季Radarsat-2 SAR海冰图像,通过图像分类提取了海冰密集度;同时采用NASA TEAM算法,基于海洋二号(HY-2)卫星扫描微波辐射计亮温数据反演了对应区域的海冰密集度;并引入美国冰雪数据中心(NSIDC)发布的SSMIS海冰密集度产品进行了对比研究。通过不同来源海冰密集度数据的分析发现HY-2、SAR和SSMIS的结果在4个研究区域上的分布趋势基本吻合;但在海冰边缘区,由SAR图像分类得到的海冰密集度高于HY-2和SSMIS的反演结果,说明了高分辨率的SAR图像在监测边缘区小尺寸浮冰上有优势。三种数据中,原始分辨率相同(25 km)的HY-2与SSMIS的结果最为相近,而HY-2同SAR的相关性与SAR同SSMIS的相关性一致。在冰边缘,HY-2的反演值偏低于SAR和SSMIS的结果,这是受该处较高水汽含量影响的结果,也是未来发展HY-2微波辐射计反演算法需要重点改进的地方。     

南极威德尔-斯科舍汇流区上层湍流混合特征及其与水团和环流的联系

利用中国第32次南极科学考察队于2015年12月至2016年1月在南极威德尔-斯科舍汇流区获得的湍流微结构、温盐深仪和下放式声学多普勒海流计观测资料,分析了该海域上层海洋(30～500 dbar)的湍流混合空间分布特征.结果显示,湍动能耗散率(ε)和湍扩散系数(Kρ)分布呈现明显的区域性特征,与当地的水团和环流分布密切...     

太阳活动11年周期与南极海冰的可能联系

本文利用1979—2018年NCEP-DOE再分析资料、Hadley中心提供的全球海冰密集度格点资料以及反映太阳活动11年周期变化的太阳黑子数资料,研究了太阳活动与南极海冰变化的可能联系和其中涉及的物理过程。结果表明,太阳活动偏强年,南极半岛-威德尔海海冰密集度增加,罗斯海外围海冰密集度减少,反之亦然。通过定义一个反映上述变化的南极海冰偶极子指数,我们发现其与南极涛动(Antarctic Oscillation,AAO)的变化具有显著的负相关关系,与AAO密切相联系的绕极急流的非对称性结构在这一过程中起到了关键作用。当AAO强度较强时,西风急流在南极半岛-威德尔海一带向南偏转,在罗斯海附近向北偏转,引起暖空气易于进入南极半岛-威德尔海,而更多的冷空气进入罗斯海外围,从而造成海冰分布的偶极子结构。而当AAO为负位相时,情况与上述相反。对流层AAO模态对太阳活动的响应,可能在太阳活动与南极海冰两者的联系中起到了桥梁作用。进一步的研究揭示出太阳活动影响AAO的信号很可能源于平流层温度的响应,再通过对流层的平均经圈环流的调整,大气质量得以重新分布,在太阳活动偏强年,对流层低层易于出现负的AAO型响应。     

南极海冰与我国夏季天气的关系

南极各区海冰变化不同,这种不同的变化必然对各区局地大气环流产生不同的影响,进而可能对全球气候系统产生不同的作用。本文利用Hadley中心提供的1968年1月-2002年12月全球海冰密集度格点资料,结合中央气象台的北半球500hPa、100hPa高度场资料以及中国160站降水、温度资料,利用诊断分析方法,分别对南极Ross海区和Weddell海区海冰与我国夏季天气的关系进行了研究。研究表明,南极Ross海区和Weddell海区海冰对我国夏季天气均具有指示意义。Ross海区是影响我国夏季东北地区降水的海冰关键区,若该区上一年9月海冰偏多,则来年6月我国东北降水偏少;Weddell海区是影响我国夏季东北温度的海冰关键区,若该区上一年9月海冰偏多,则来年6月我国东北温度偏低。     

基于统计与动力相结合的南极夏季海冰跨季节预测

选取美国国家环境预测中心气候预测系统(CFS)第二版预测的南大洋(40^oS—80^oS)夏季海温、海洋性大陆地区(100^oE—130^oE,10^oN—15^oS)春季海温以及南半球热带外(20^oS—90^oS)春季海平面气压3个预测因子,利用奇异值分析的方法提取相关信息,采用回归模型对南极夏季海冰场进行预测。从该模式对1983—2018年南极夏季海冰密集度异常值的回报效果看,模型的预测技巧较CFS原始预测有显著的提高。对单格点上预测与实测的时间相关系数提高到0.76;从交叉检验的结果来看,预测技巧较CFS同样有显著提高;从对南极海冰范围的预测来看,该模型的预测效果最好,明显优于CFS原始预测和持续性预测。这些结果表明,该模型具有较高的预测性能。     

南极中山站近岸海冰生态学研究 Ⅳ.海冰营养盐浓度的季节变化及其与生物量的关系

对１９９２年４月至１２月间中山站近岸海冰营养盐状况以及与生物量的关系进行了分析。为了能与海水中的营养盐进行对比,对海冰融化样的营养盐数据进行了同期冰下海水表层盐度的校正。结果显示,海冰中多数层次的硝酸盐浓度低于冰下表层海水的浓度,而磷酸盐和硅酸盐浓度则正好相反,亚硝酸盐浓度在观测期间均高于冰下表层海水的浓度。海冰营养盐浓度无明显的变化规律,呈现较大的波动,它可以是冰下表层海水的数分之一直至高出一个数量级,除显著的冰底水华期外并不构成冰藻生长的限制因素。海冰营养盐的分布与叶绿素ａ含量无明显的相关性。     

南极半岛地区气温与南极海冰涛动、ENSO的联系

使用南极半岛Orcadas等台站的气温多年观测资料 ,分析了南极半岛气温和周围海冰以及ENSO的初步联系。结果表明 ,南极半岛地区的气温变化可以反映南极海冰涛动的变化特征 :气温距平和南极半岛附近海冰距平存在密切的负相关 ,和罗斯海外围区域的海冰距平存在正相关关系 ,能够较好地反映出南极半岛气温与南极海冰涛动以及ENSO之间的紧密联系。当南极半岛地区气温偏低 (高 )时 ,南极半岛周围海冰偏多 (少 ) ,罗斯海外围海冰偏少 (多 ) ,赤道中东太平洋海温偏高 (低 ) ,可能出现ElNino(LaNina)。另外 ,南极半岛当年 1 0月的气温距平对预测次年 1月的Nino3区海温异常具有重要参考价值     

基于SIR-C数据的SAR极化特征参数区分海冰与海水的能力评价

利用1994年10月南极区域的6景SIR-C影像,评估了L波段和C波段下13种主要的SAR极化特征参数区分海冰、海水信息的能力。结果表明:L波段下有6种参数能较好地区分海冰和海水,它们是:散射熵、交叉极化比HV/VV、同极化比VV/HH、同极化相关系数ρHH-VV、HV极化后向散射系数、Alpha角;另外,HH极化后向散射系数、交叉极化比HV/HH具有一定的区分海冰和海水的能力;其余5种难以区分海冰和海水。C波段下有4种参数能较好地区分海冰和海水,他们是:散射熵、同极化相关系数ρHH-VV、HV极化后向散射系数、同极化比VV/HH;HH极化后向散射系数、交叉极化比HV/VV、Alpha角和VV极化后向散射系数这4种参数具有一定的区分海冰和海水的能力;其余5种难以区分海冰和海水。且总体来看,L波段区分海冰和海水的能力好于C波段。这为海冰探测的研究提供了有用的参考。     

基于多时序遥感数据的中山站附近地区海冰监测及雪龙船航迹特点分析

极地海冰是全球气候系统的重要组成部分,具有一定的季节和年际变化,它对极地科学考察有着重要影响。本文利用MODIS L1B级数据,经监督分类提取冰雪二值图并计算海冰面积,分析2000—2014年中山站附近地区的海冰的季节性和年际变化;结合Landsat影像及雪龙船航迹数据,分析2007—2012年雪龙船到达中山站的航迹特点,为极地科学考察提供参考。研究结果表明,2000—2014年中山站附近地区海冰年际变化规律大体一致,且在每年8月至次年3月有明显的季节性变化规律——海冰面积在9月底10月初达到最大值,在2月中下旬达到最小值;雪龙船到达中山站时间为该地区海冰融化的初期,其航迹特点与海冰分布密切相关。     

南极中山站近岸海冰生态学研究Ⅲ.冰藻优势种的季节变化及其与冰下浮游植物的关系

自１９９２年４月１２日至１２月３０日对中山站以西内拉峡湾海冰和冰下水柱中藻类优势种组成和丰度进行了测定。４月份和１１月中旬至１２月中旬冰柱和水柱（０～５０ｍ）藻类丰度高达１０８～１０９ｃｅｌｓ／ｍ２。冰藻的普遍或季节性优势种主要包括Ａｍｐｈｉｐｒｏｒａｋｊｅｌｍａｎｉ、Ｂｅｒｋｅｌｅｙａｒｕｔｉｌａｎｓ、Ｎａｖｉｃｕｌａｇｌａｃｉｅｉ、Ｎｉｔｚｓｃｈｉａｂａｒｋｌｅｙｉ、Ｎ．ｃｙｌｉｎｄｒｕｓ、Ｎ．ｌｅｃｏｉｎｔｅｉ和Ｎｉｔｚｓｃｈｉａｓｐ．。由于藻类结合入冰后自身的演替，春－夏季海冰剖面中所记录的优势种组成并不能准确反映冰底优势种的季节演替过程。从冰底和水表藻种组成的对比表明，两者仅在春末冰底冰藻水华期间具有较强的相似性。秋、春季冰底冰藻水华的形成以现场生长为主，夏初冰藻释放入水后对冰下浮游植物的播种作用不明显。     

基于北极多源卫星数据的海冰厚度时空变化对比与评估

海冰厚度作为海冰的重要变量之一,相较于海冰密集度、海冰漂移速度、海冰范围等,数据时空完整性仍然不足。当前获取北极海冰厚度的主要手段为卫星遥感,除之前的CryoSat-2、SMOS等卫星,2018年11月又新增了ICESat-2卫星。目前,针对北极多源卫星海冰厚度的时空变化差异性对比以及数据精度评估的工作较少,因此,本研究通过选取最近的完整两年(2019—2020年)内的ICESat-2、CryoSat-2以及CS2SMOS(CryoSat-2和SMOS融合产品)海冰厚度数据进行对比分析,量化其时空差异。结果显示,整体上CryoSat-2卫星数据的平均海冰厚度最大, ICESat-2其次, CS2SMOS最小。三种卫星数据间的差异具有明显的时空变化特征,在海冰厚度高值区ICESat-2数据的厚度最大, CryoSat-2与CS2SMOS数据的厚度相近,而在海冰边缘区CryoSat-2数据的厚度最大, CS2SMOS最小。从区域来看,不同卫星数据反演的海冰厚度在东西伯利亚海和波弗特海区域差异较小,在巴伦支海区域差异较大。在此基础上,利用研究时段内的“冰桥行动”实地观测数据对多源卫星数据进行...     

基于SAAS与NSCAT后向散射差异的南极冰盖变化监测

雪的微波散射特性与液态水存在着密切的联系,由于融化导致的液态水成分增大将导致雪层后向散射大大降低。利用南极地区同季相SAAS(1978)和NSCAT(1996)Ku波段散射计数据进行差分处理,得出后向散射发生显著变化的地区。以EllsworthLand为例,结合自动气象站历史数据记录,得出该地区后向散射减弱部分源于气温升高融化加剧的结论。     

基于卫星遥感数据的森林病虫害监测与评价

森林病虫害由于在森林资源中造成的重大破坏而被人们称为“不冒烟的火灾”,其对生态系统的研究具有重要意义。现有基于遥感数据的病虫害研究多集中在森林病虫害的监测、爆发原因以及发病区域内生产力的变化情况,而对于森林病虫害发生后森林中植被指数与叶面积指数之间的相关性的变化情况还相对较少,处于需要持续性深入探讨的阶段。以加拿大不列颠哥伦比亚地区2002—2012年森林病虫害数据为基础,分析不同严重程度的病虫害对叶面积指数（LAI）与归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）的影响。结果表明：① 受病虫害感染的像元在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别中,NDVI与LAI之间的相关性由弱变强,又由强变弱;② EVI与LAI之间的相关性,在轻度（Light）、中度（Moderate）和重度（Severe）三个严重级别的像元中则依次变强。这一研究将为今后利用遥感数据识别病虫害、评价生态系统影响提供基础。