1983–2022年南极夏季海冰区反照率的反转变化特征分析

海冰区反照率会影响辐射收支平衡,对全球气候变化有着重要影响。利用遥感反演的反照率数据产品分析了1983–2022年南极及其6个海域夏季海冰区反照率的时空变化,探讨了海冰密集度、气温和大气环流与海冰区反照率的关系。结果表明,卫星反演的南极夏季海冰区反照率与实测反照率结果一致。西威德尔海海冰区多年平均反照率最高（0.61）,罗斯海最低（0.45）。南极夏季海冰区反照率经历了先上升（1983–2015年）后快速下降（2015–2022年）的变化。除了别林斯高晋海–阿蒙森海海冰区反照率前后两个时段均下降外,其余5个海域和南极一样出现了变化趋势的反转。南极海冰区反照率与海冰密集度显著正相关,而与气温显著负相关。1983–2015年夏季气温降低,海冰消融减弱,海冰密集度微弱上升（0.03%/a）,海冰面积平均每10年增加2.07 × 10⁵ km²,导致反射的太阳辐射增多,反照率也微弱上升。2015–2022年夏季气温升高,海冰消融加剧,冰间水道和开阔水域增多,海冰密集度下降,海冰区吸收更多的太阳辐射,造成反射辐射减小,因而海冰区反照率快速下降。此外,南极环状模也是影响罗斯海和威德尔海海冰区反照率变化的因素之一。     

冰和直立结构相互作用的静冰力可靠性分析

我国渤海每年约有3个月的结冰期,冰与海洋结构的相互作用远较波浪为甚,因此有必要进行冰与海洋结构相互作用的可靠性分析.首先,采用热力学的方法根据每年实测的环境参数对海冰平整冰厚进行数值模拟计算,然后根据计算结果对不同重现期的极值冰厚采用极值统计法给出了极值分布,并与其他文献作比较.其次,以应变速率为海冰强度的主要影响参数,给出了海冰强度的概率分布.最后,以Schwarz公式为静冰力计算公式,结合得到的冰厚和冰强度的概率分布,采用映射变换法进行不同重现期静冰力的可靠度分析计算,并用蒙特卡罗重点抽样法进行模拟.     

基于卫星测高后向散射系数的极区海冰分布特性研究

海冰对气候变化非常敏感,了解极地海冰分布范围和表面属性不仅对于极地环境非常重要,对全球温度趋势估计和建立全球气候模型非常关键。ENVISAT卫星可覆盖至南北纬81.4°,其携带的RA2雷达高度计为极地海冰研究提供了周期性的主动微波海冰探测途径。本文用ENVISAT雷达高度计探测的Ku波段后向散射系数对2011年南极和北极各月份的海冰覆盖特征（范围和海冰表面属性）进行了详细研究,利用海水和海冰的不同散射特征,设置后向散射系数阈值为13db可成功分离海冰和海水。除夏季外,雷达高度计和美国冰雪数据中心基于辐射计获取的极区海冰覆盖边界高度符合。因北极中央区域（81.4°N以北）没有轨迹覆盖,本文只估计了南极海冰的覆盖面积,夏季海冰的覆盖范围面积比辐射计探测结果偏大,这和雷达高度计对离散薄冰较强的观测能力关,在海冰密集分布的其他季节结果则有很好的符合,其中冬季面积平均差异为0.17 Mkm2。分析了南极和北极海冰的分布特征差异,和南极相比北极冬季海冰表面较粗糙干燥,而夏季海冰表面湿度较大。本文研究结果表明ENVISAT雷达高度计可准确的探测包括海冰覆盖和海冰表面属性变化在内的海冰季节性演变过程,可在海冰监测、极地科考等领域中发挥重要作用。     

渤海沿岸固定冰粗糙特征的实测研究

The surface roughness characteristics(e.g., height and slope) of sea ice are critical for determining the parameters of an electromagnetic scattering, a surface emission and a surface drag coefficients. It is also important in identifying various ice types, retrieval ice thickness, surface temperature and drag coefficients from remote sensing data. The point clouds(a set of points which are usually defined by X, Y, and Z coordinates that represents the external surface of an object on earth) of land fast ice in five in situ sites in the eastern coast Bohai Sea were measured using a laser scanner-Trimble GX during 2011–2012 winter season. Two hundred and fifty profiles selected from the point clouds of different samples have been used to calculate the height root mean square, height skewness, height kurtosis, slope root mean square, slope skewness and slope kurtosis of them. The root mean square of the height, the root mean square of the slope and the correlation length are about 0.090, 0.075 and 11.74 m, respectively. The heights of 150 profiles in three sites manifest the Gaussian distribution and the slopes of total 250 profiles distributed exponentially. In addition, the fractal dimension and power spectral density profiles were calculated. The results show that the fractal dimension of land fast ice in the Bohai Sea is about 1.132. The power spectral densities of 250 profiles can be expressed through an exponential autocorrelation function.     

华南前汛期降水与南极海冰变化的关系

利用１９７３￣１９８９年南极海冰北界资料和１９７２￣１９８１年南半球气旋资料,分析南极海冰变异对华南前汛期降水的影响。结果表明,两者之间存在密切关系,当南极海冰面积趋于增大时,华南前汛期的雨水变趋增加,反之亦然。２￣３月份威尔克斯地方向地海冰北界位置与同年华南前汛期雨量密切相关。而９月份罗斯海方向（１８０°）海冰北界的伸缩对次年华南前汛期降水量有明显指示性。南半球低纬（０￣３０°Ｓ）的气旋活动在南     

渤海及黄海北部冰情长期变化趋势分析

统计分析上世纪50年代—2010年渤海及黄海北部海冰资料,对其年代际变化特征进行分析。上世纪50年代—90年代冰情总体呈缓解的趋势,2000年以来冰情略有加重。研究发现太阳活动与渤海及黄海北部冰情变化关系密切,太阳活动可能是渤海及黄海北部冰情长期变化重要影响因素。如果太阳黑子的周期长度比上一个周期长,那么周期内冰情较上一个周期严重。反之亦然。     

海冰动力过程的改进离散元模型及在渤海的应用

海冰的断裂、重叠和堆积等离散分布特性广泛地存在于极区和副极区的不同海域,并对海冰的生消、运移过程有着重要影响。针对海冰在不同尺度下的离散分布特点,发展海冰动力过程的离散元方法有助于完善海冰数值模式,提高海冰数值模拟的计算精度。为此,本文针对海冰生消运移过程中的非连续分布和形变特性,发展了适用于海冰动力过程的改进离散元模型(MDEM)。不同于传统离散元方法,该模型将海冰离散为具有一定厚度、尺寸和密集度的圆盘单元。海冰单元设为诸多浮冰块的集合体,其在运移和相互接触碰撞过程中,依照质量守恒发生单元尺寸、密集度和厚度的相应变化。基于海冰离散性和流变性的特点,该模型采用黏弹性接触本构模型计算单元间的作用力,并依据Mohr-Coulomb准则计算海冰法向作用下的塑性变形及切向摩擦力。为验证该模型的可靠性,本文对海冰在规则水域内的运移和堆积过程进行了分析,离散元计算结果与解析值相一致;此外,对旋转风场下海冰漂移规律的模拟进一步验证了本文方法的精确性。在此基础上,对渤海辽东湾的海冰动力过程进行了48h数值分析,计算结果与卫星遥感资料和油气作业区的海冰现场监测数据吻合良好。在下一步工作中将考虑海冰离散元模拟中的热力因素影响,发展具有冻结、断裂效应的海冰离散元模型,更精确地模拟海冰动力-热力耦合作用下的生消和运移过程。     

环渤海海冰弯曲强度的试验测试及特性分析

在渤海冰区油气开发中,海冰物理力学性质对海洋结构设计、海冰动力学过程均有重要影响.目前,随着渤海冰区锥体海洋平台的增加,对海冰弯曲强度的研究具有重要意义.对环渤海沿岸9个测点的海冰弯曲强度进行了现场和室内测试,同时对影响海冰弯曲强度的海冰盐度、温度进行了测试;分析了莱州湾、辽东湾西岸和辽东湾东岸等不同测点海冰弯曲强度的...     

2016年南极中山站固定冰冰厚观测分析

极区海冰是全球气候系统的重要组成部分,南极的固定冰普遍存在于其沿海地区,中山站周边固定冰一般在11月中下旬达到最厚。海冰厚度是海冰的重要参数之一,2016年在南极中山站附近3个站点(S1、S2、S3站点)共布放了4套温度链浮标,包括1套SIMBA (Snow and Ice Mass Balance Array)温度链浮标和3套太原理工大学温度链浮标(TY温度链浮标),SIMBA温度链浮标每天观测4次,TY温度链浮标每小时观测1次。利用浮标观测的温度剖面以及海冰和海水间不同介质温度差异计算得到海冰厚度。在S3站点,同时布放了SIMBA温度链浮标和TY温度链浮标。温度链浮标计算冰厚和人工钻孔观测冰厚比较结果显示,S1站点TY温度链浮标计算的海冰厚度平均误差和均方根误差分别为3.3 cm和14.7 cm,S2站点和S3站点分别为6.6 cm、6.9 cm以及4.0 cm、4.8 cm。S3站点的SIMBA温度链浮标计算冰厚和人工观测冰厚的平均误差和均方根误差为8.2 cm和9.7 cm。因而S3站点TY温度链浮标计算的海冰厚度更接近人工观测的结果。进一步对Stefan定律海冰生长模型进行对比,模型计算得到的海冰生长率为0.1～0.8 cm/d,生长率快于TY温度链浮标的结果,且受积雪影响明显。相比于卫星遥感反演冰厚的误差和观测时段的限制以及有限的人工观测,2种温度链浮标未来对于中山站附近海冰的长期监测均有重要的应用价值。     

北极各海域海冰覆盖范围的变化特征

Sea ice in the Arctic has been reducing rapidly in the past half century due to global warming.This study analyzes the variations of sea ice extent in the entire Arctic Ocean and its sub regions.The results indicate that sea ice extent reduction during 1979–2013 is most significant in summer,following by that in autumn,winter and spring.In years with rich sea ice,sea ice extent anomaly with seasonal cycle removed changes with a period of 4–6 years.The year of 2003–2006 is the ice-rich period with diverse regional difference in this century.In years with poor sea ice,sea ice margin retreats further north in the Arctic.Sea ice in the Fram Strait changes in an opposite way to that in the entire Arctic.Sea ice coverage index in melting-freezing period is an critical indicator for sea ice changes,which shows an coincident change in the Arctic and sub regions.Since 2002,Region C2 in north of the Pacific sector contributes most to sea ice changes in the central Aarctic,followed by C1 and C3.Sea ice changes in different regions show three relationships.The correlation coefficient between sea ice coverage index of the Chukchi Sea and that of the East Siberian Sea is high,suggesting good consistency of ice variation.In the Atlantic sector,sea ice changes are coincided with each other between the Kara Sea and the Barents Sea as a result of warm inflow into the Kara Sea from the Barents Sea.Sea ice changes in the central Arctic are affected by surrounding seas.