中国海洋航空高光谱遥感应用研究进展

详述了我国赤潮航空高光谱遥感应用研究的发展现状，对所发展的赤潮发现检测、生物优势种类识别、生物量分布特征提取技术及所建立的赤潮光谱数据库进行了详细介绍。概述了基于高光谱数据的溢油发生检测及面积信息提取、海冰发生检测及密集度信息反演、海岸带典型要素光谱波段敏感性等的研究进展。从遥感平台、成像光谱仪的角度对我国的海洋航空高光谱遥感发展进行了展望，简要介绍了建设中的国内首套适用于海洋环境与灾害快速监测的海洋航空遥感多传感器集成与应用系统。指出发展我国海洋航空高光谱遥感应用研究的3个关键问题：(1)大量获取海洋及海岸带要素的高光谱数据；(2)开展海洋及海岸带要素现场光谱数据的同步测量研究；(3)大力建设海洋及海岸带要素的地物光谱数据库。     

北极海冰与南方涛动的相关分析

本文根据1953～1984年的北极海冰覆盖面积指数和南方涛动指数资料,分析了北极各海区海冰覆盖量与南方涛动的时滞相关关系,统计了北极海冰正距平年和负距平年南方涛动指数的平均情况。初步结果表明,北极各区海冰与南方涛动之间均存在明显的相关关系,时滞相关的最大值从南方涛动早于海冰7个月(Ⅰ区,+0.48)到晚于海冰39个月(整个北极,+0.38)不等,对北极海冰正距平年和负距平年的统计结果也证实了这些相关特点。     

辽东湾东岸海冰抗压强度特征分析

本文利用辽东湾东岸鲅鱼圈、营口和长兴岛三地实测海冰抗压强度资料,分析了海冰破坏应力与破坏时间的关系,应变率和冰温对海冰抗压强度的影响,以及海冰生成环境对海冰抗压强度的影响。综合分析表明,三地破坏应力随破坏时间变化的整体趋势一致,应变率对三地海冰抗压强度有显著的影响,三地海冰抗压强度随温度降低总体有增大的趋势,冰龄、盐度、含沙量的差异是造成辽东湾东岸海冰抗压强度不同的主要原因。     

辽东湾海冰光衰减特性

根据渤海海冰多年的调查资料以及现场测量数据,建立辽东湾海冰的辐射传输模式,进而研究辽东湾沿岸海冰的光衰减特性及其主要影响因素,并对可能的影响因素进行了讨论。结果表明,海冰中卤水泡的吸收(主要是短波400~600nm)、纯冰的吸收(主要是长波700～900nm)以及卤水泡和气泡的散射对海冰的光衰减系数有很大的影响。辐射传输模式的估算结果与实测数据的估算结果基本一致,这表明该模式适用于辽东湾海冰的光学特性研究。     

2002年和2003年夏季波弗特海海冰叶绿素a和小型生物的研究

海冰在极地海洋中是个较为独特的生境,海冰卤道系统中的光照强度、温度、盐度和生存空间随着季节更替发生显著变化[1].春天,在北极新冰和多年冰的底部冰藻旺发,随后浮游植物生产力上升[2,3].     

Himawari-8卫星SST数据在西北太平洋的可利用率分析

Himawari-8自2015年7月7日发射以来已经正常工作了4 a以上,由于其较高的时空分辨率和精度,为海表温度(sea surface temperature, SST)的相关研究提供了大范围内连续的SST序列。本文分析研究了2015年8月—2019年7月Himawari-8卫星SST数据在西北太平洋研究区域(0°N～50°N,100°E～150°E)的可利用率。该区域年度的SST可利用率从33%到44%,并且存在明显的季节性变化,每个月份的SST可利用率从32%到47%,SST可利用率较高的区域从冬季到夏季会随着副热带高压带的移动而向北移动,即SST可利用率较高的区域在冬季的范围是5°N～20°N,而到了夏季则会向北移动到20°N～35°N。通过对欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)的云量(total cloud cover)数据、Himawari-8 SST数据自带的海冰覆盖率(sea ice fraction)数据的分析研究,进一步分析了云量和海冰覆盖率对SST可利用率的影响...     

用AMSR数据极化比PSSM算法检测渤海海冰边缘线

利用高级微波扫描辐射计数据和冰间湖信号模拟算法探测渤海海冰,提取海冰外缘线信息。探测的海冰边缘线与Jason-1高度计海冰探测结果和ENVISAT ASAR海冰探测结果做比较,验证了该方法的有效性。     

西北航道夏季气旋登陆期间海冰对波浪的影响

西北航道是指从北大西洋经加拿大北极群岛进入北冰洋,再进入太平洋的航道,是连接大西洋和太平洋的捷径。为了探讨西北航道通航期极端天气条件下强风及海冰对波浪场的影响机制,建立并验证了考虑海冰影响下的西北航道风浪演化模型,并以2012年8月北极气旋登陆期间为例探讨西北航道通航期波浪特性及波能流密度的时空演化及其对风和海冰的响应。研究结果表明,北极夏季海冰大多分布于西北航道以北海域,而风向大部分集中在SSW(南偏西22.5°)至SW(南偏西45°),西北航道海冰的存在并不会引起有效风区的明显减少,也不会引起无冰海域波能流的明显减小(不超过5%)。但是,当风向变为北向风时,无冰海域波能流减小幅度最多高达62%。最后,综合海冰和波浪要素的时空分布,提出了极端天气条件下西北航道通航期的最佳适航路线,为西北航道的夏季安全通航提供了科学依据。     

基于FY-3 MWRI数据的北极海冰密集度反演研究

以ASI算法（ARTIST sea ice algorithm）为基础, 得到基于风云3C气象卫星（FY-3C）微波辐射计（MWRI）数据的纯水与纯冰系点值, 利用插值方法确定基于FY-3 MWRI数据的ASI海冰密集度计算公式, 采用大津法（Otsu算法）得到基于MWRI数据的天气滤波器阈值。以2016年1月数据为例, 对北极海冰密集度进行反演, 并与美国国家冰雪数据中心（NSIDC）以及德国不莱梅大学提供的海冰密集度产品进行对比验证。结果表明： 基于MWRI数据得到的1月平均海冰面积以及平均密集度均介于二者之间, 其中平均密集度与不莱梅产品更接近, 仅相差1.310%。与风云卫星空间分辨率为250 m的中分辨率光谱成像仪（MERSI）数据得到的结果进行对比, 发现二者的海冰外缘线基本一致, MERSI数据得到的海冰密集度以及海冰面积比MWRI数据得到的结果分别高出5.029%、 9.318%。因此, 应用该方法可有效推进MWRI数据反演北极海冰密集度, 进而监测北极海冰分布和变化。     

长时间序列北极海冰密集度遥感数据的比较评估

基于空间分辨率和精度更高的BLM海冰密集度数据集, 评估了两种时间跨度较长、 应用广泛的25 km分辨率海冰密集度遥感数据集——NSIDC数据集和SICCI数据集。两种数据集与BLM数据集的海冰面积变化趋势相同, 但均低于基于BLM数据集得到的海冰面积, 其中基于SICCI数据集得到的海冰面积更接近BLM数据集。相比于NSIDC数据集, SICCI数据集的年、 月平均和日海冰面积偏差分别低81.88%、 80.90%、 81.44%, 且其海冰密集度平均偏差为-3.28%, 低于NSIDC数据的4.36%, 因此在进行北极地区整体海冰面积及海冰密集度分析时应选用SICCI数据集。按纬度、 海冰密集度值分情况对两种数据进行比较, 发现NSIDC数据集对开阔水域和浮冰区的区分效果较差, 其在低纬度和低密集度区域的平均偏差分别为10.11%和13.13%, 而SICCI数据集的平均偏差达到0.05%和0.44%, 是研究低纬度和中低海冰密集度区域的首选数据。与之相对, NSIDC数据集对中高纬度高海冰密集区域, 特别是近北极点区域的反映能力优于SICCI数据集, 平均偏差为1.08%, 均方根偏差为7.76%, 因此进行中高纬度高海冰密集度区域分析时首选NSIDC数据集。对两类数据集在北极东北航道上的分段评估结果发现, 低纬度海冰边缘地带或中低海冰密集度区域占比较高的航段区, SICCI数据集更接近BLM数据集, 这些航段应使用SICCI数据集进行分析; 而在中高纬度高海冰密集度区域占比较高的航段区, NSIDC数据集更加贴合, 应为首选数据集。