基于偏移追踪的青藏高原卓琼冰川流速监测及成因分析

冰川作为地球系统中重要的组成部分,是全球气候变化的敏感指示器和调节器.冰川运动的遥感监测也是进行冰川研究的重要内容.本文主要采用偏移追踪的方法,利用2003—2010年期间7对雷达单视复数数据监测了青藏高原珠穆朗玛峰地区的卓琼冰川运动情况.经验证,本研究获得的冰川流速结果可靠.卓琼冰川的流向自西向东,流速自冰川末端向上游积累区逐渐增加,流速大小主要来自距离向的贡献.研究结果显示,卓琼冰川在2003—2005年期间流速较大,最大流速达到45 m·a^-1,而在2005—2010年期间流速有所降低,最大流速在35~40 m·a^-1范围内波动;卓琼冰川年际间流速变化基本一致,冰川中部存在流速突变情况,突变幅度为3~7 m·a^-1,但该尺度的突变并不会影响卓琼冰川的总体运动趋势.此外,本文还分析了气象以及地理位置因素对卓琼冰川运动的影响.

     

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。     

南极罗斯海2012年夏季海冰特征分析

利用卫星海冰密集度资料和船基海冰走航观测数据分析了2012年12月至2013年3月南极罗斯海海冰密集度、厚度和浮冰尺寸等参数的时空变化特征。12月下旬罗斯海西侧浮冰区南北向宽约1 000 km,沿雪龙船航线平均密集度在5成以上,平均海冰厚度为100 cm,平均冰上积雪厚度为16 cm,高密集度区域主要为尺寸较小的块浮冰(2—20 m)和小浮冰(20—100 m),低密集度区域主要为大尺寸浮冰(500—2 000 m)。1月和2月罗斯海大部分海域无海冰覆盖,3月海冰迅速冻结,下旬即覆盖整个罗斯海。SSMIS和AMSR2两种卫星遥感数据均能较好反映航线上的真实海冰密集度状况,AMSR2产品与观测符合更好。与1978—2012的气候平均值相比,观测区在2012年夏季冰情偏重。本文的分析结果可帮助我们了解罗斯海海冰的时空特征,为中国后续罗斯海科考提供参考。     

基于海冰密集度的南极威德尔冰间湖监测与评价

海冰密集度产品在冰间湖的监测与研究中应用广泛。本文使用8种典型的被动微波遥感海冰密集度产品(NSIDC-BT-25km、NSIDC-NT2-25km、NSIDC-NT2-12.5km、NSIDC-NTBT-25km、EUMETSAT-BTBR-25km、EUMETSAT-BTBR-10km、UH-ASI-12.5km和UB-ASI-6.25km)以及5种常用的海冰密集度阈值(15%、40%、50%、60%和70%)对南极威德尔海2016—2017年出现的冰间湖进行监测,并使用形态学后处理操作对监测结果进行优化;在此基础上,对比不同阈值条件、海冰密集度反演算法以及空间分辨率差异对冰间湖面积和范围的影响,并进一步探究形态学操作对监测结果的影响。结果表明:NSIDC-NTBT-25km产品对阈值的敏感性最高,NASATeam2(NT2)算法反演的海冰密集度产品对阈值的敏感性最低,并且其监测的冰间湖面积和范围相较于Bootstrap(BT)和ARTIST Sea Ice(ASI)算法产品的监测结果整体偏小;高空间分辨率产品监测到的冰间湖开放时间更早,面积和范围更大,持续时间也更长;空间分辨率对...     

无人机在南极科学研究的应用:进展与展望

无人机作为一种新兴的低空遥感平台,具有多种类型的平台和载荷。尽管南极的自然条件严酷,无人机的应用范围仍涵盖了南极基础和应用科学的诸多领域。首先,论述了南极的环境条件对操作无人机的特殊影响,包括气象、电磁场、光照等因素。然后,对目前无人机在南极考察与科学应用中的研究现状做了系统的检索,在收集到的104篇全部相关资料中,梳理了发表时间、主流的期刊、研究区、国家与研究机构等内容,分7个主要应用领域综述了代表性文献,具体包括航空、大气、海冰与冰山、冰川、地貌与地磁、生态‐植被、生态?‐动物, 并全面回顾了中国南极科学考察中的无人机发展历程和重点成果。最后,总结南极无人机应用领域研究的不足之处,并阐明了未来发展趋势和建议。     

卫星激光测高探测极地冰架表面裂隙方法

冰架崩解是南极洲物质损耗的主要途径,崩解是应力作用引起的裂隙(或裂缝)传播的结果,裂隙位置和深度的探测是理解崩解机理过程的重要基础.本文提出了一种利用卫星激光测高ICESat-1/GLAS高程数据产品提取冰架表面冰裂隙的方法,并以南极洲埃默里冰架为例验证了这种方法探测裂隙位置的准确性和深度探测精度.同时,基于提取的裂隙点深度分布特征提出了裂隙峰值应力点的探测方法,可用于追踪冰裂隙初始裂口位置和探测导致冰架崩解的高危区.利用2003～2008年间16个运行时期内132条ICESat-1/GLAS高程轨迹线分析了埃默里冰架冰裂隙深度的时空分布和裂隙峰值应力点的空间分布.结果显示,探测到的裂隙点深度在2.0～31.7 m均在海平面以上;裂隙深度变化未显示出随时间推移和冰流移动而增加的趋势,说明平流移动到冰架前缘的裂隙基本不会直接导致冰架的崩解;冰架局部应力集中区主要分布在冰流的缝合区内.     

利用EnviSat ASAR数据监测南极冰架崩解

利用欧洲环境卫星(EnviSat)所携带的先进合成孔径雷达(ASAR)数据高时间、高空间分辨率的特点,实现了全南极范围内冰架年崩解面积的高精度估算和崩解类型的解译。利用40期重复覆盖全南极海岸线的EnviSatASAR数据探测了冰架崩解的位置、类型和发生时间,统计分析了2005年8月到2011年8月连续6年南极冰架崩解频率和面积的时空变化。结果显示:(1)2005年—2011年平均崩解面积为2969.7km2,年崩解面积变化幅度较大,年崩解频率略呈下降的趋势;(2)南极冰架崩解主要发生1—3月,其中2月崩解最频繁;(3)东南极威尔克斯地区域是当前南极冰架崩解最活跃的区域,冰架罗斯、龙尼-菲尔希纳及埃默里等3大冰架很稳定且鲜有崩解发生,东南极毛德皇后地区域冰架相对稳定;(4)空间尺度小于100km2的崩解频率占到总频率的94.1%,忽略它们将导致南极年崩解面积低估20.7%—92.9%;(5)以内部冰川应力为主要驱动力的开裂型(Rift-opening)崩解较以外部大气和海洋因素为主要驱动力的融水型(Melt-related)崩解发生更为频繁,但是两者在量上的差异不大(约10%)。     

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...     

北极东北航道维利基茨基海峡海冰时空变化及适航性分析

利用2002—2013年的海冰密集度数据对北极东北航道通航关键区域——维利基茨基海峡的海冰分布特征和通航性进行了分析研究。结果表明,近十年来从8月中下旬到10月中旬海峡海面状况适合船舶航行;海冰冰情年际变化很大,对维利基茨基海峡通航天数有明显的影响;海峡每年可通航时间基本在40 d以上,其开通时间年际变化较大,从7—9月不等,而结束时间相对集中在10月份。     

东南极中山站陆缘固定冰2011/2012年度的时空变化

Annual observations of first-year ice(FYI) and second-year ice(SYI) near Zhongshan Station, East Antarctica,were conducted for the first time from December 2011 to December 2012. Melt ponds appeared from early December 2011. Landfast ice partly broke in late January, 2012 after a strong cyclone. Open water was refrozen to form new ice cover in mid-February, and then FYI and SYI co-existed in March with a growth rate of 0.8 cm/d for FYI and a melting rate of 2.7 cm/d for SYI. This difference was due to the oceanic heat flux and the thickness of ice,with weaker heat flux through thicker ice. From May onward, FYI and SYI showed a similar growth by 0.5 cm/d.Their maximum thickness reached 160.5 cm and 167.0 cm, respectively, in late October. Drillings showed variations of FYI thickness to be generally less than 1.0 cm, but variations were up to 33.0 cm for SYI in March,suggesting that the SYI bottom was particularly uneven. Snow distribution was strongly affected by wind and surface roughness, leading to large thickness differences in the different sites. Snow and ice thickness in Nella Fjord had a similar "east thicker, west thinner" spatial distribution. Easterly prevailing wind and local topography led to this snow pattern. Superimposed ice induced by snow cover melting in summer thickened multi-year ice,causing it to be thicker than the snow-free SYI. The estimated monthly oceanic heat flux was ～30.0 W/m2 in March–May, reducing to ～10.0 W/m2 during July–October, and increasing to ～15.0 W/m2 in November. The seasonal change and mean value of 15.6 W/m2 was similar to the findings of previous research. The results can be used to further our understanding of landfast ice for climate change study and Chinese Antarctic Expedition services.