北极中央区海冰低密集度现象研究

近年,北极中央密集冰区出现海冰低密集度的异常现象。为了探讨这一现象的成因,本文使用ERA-Interim再分析资料,定义了北极中央区海冰低密集度(LCCA)指数,研究了2009-2016年的6-9月北极中央区发生的海冰低密集度现象。分析表明,研究时段内在北极中央区发生了6次明显的海冰低密集度(LCCA峰值)过程。在这些过程中,局地气温异常并不是导致海冰低密集度现象发生最主要的因素;海冰低密集度区域的形态及冰速场分布均与大气环流场相对应;在LCCA指数峰值发生前均有气旋中心出现在北冰洋70°N以北并伴随向北移动,气旋引起海冰辐散,同时所携带的较低纬度的热量导致海冰迅速融化。在6次过程中,有3次为气旋影响配合北极偶极子(DA)型环流。LCCA指数与84°N平均向北温度平流和北极中央区海冰速度散度呈正相关。在LCCA指数峰值前,温度平流对海冰低密集度区域形成的影响大于海冰辐散的影响。

北极高密集度冰区海冰的多时间尺度变化特征及其极端低值事件分析

利用美国冰雪中心(NSIDC)高分辨率海冰密集度等多种数据,定义了北极高密集度冰区(High concentration ice region:HCIR)海冰变化指数,在此基础上研究了1989—2017年HCIR海冰多尺度变化特征及其极端低值事件的可能形成原因。结果表明:北极HCIR海冰密集度具有显著的单峰型季节变化特征,4月密集度最高,9月密集度最低,年较差达17.70%,兼有夏季融冰期短、冬季结冰期长且持续稳定的特点。HCIR海冰存在显著的年际年代际变化,在2007年发生了年代际转折以后,海冰变化指数的年际变化幅度和频次明显加强,且在2016、2012、2007、2011、2008和2010年依次出现海冰密集度极端降低事件;2016年9月初HCIR海冰密集度达到历史最低值,接近50%。对HCIR海冰密集度极端低值事件的统计研究表明,29年间共出现874天(次)极端低值事件,约占总频次的8%;空间上海冰密集度的降低主要出现在沿HCIR边界线一带,存在巴伦支海-喀拉海北缘的斯瓦尔巴群岛-北地群岛和东西伯利亚-波弗特海两个中心区域,该空间分布与气旋式大气环流引起的北冰洋Ekman漂流的辐散分布相一致。这表明HCIR海冰密集度的极端降低与极涡的动力作用有关,同时风场对海冰的动力辐散作用还会引起HCIR开阔水域的扩大,进一步加强海冰反照率的正反馈机制,使得热力和动力作用耦合起来共同影响HCIR海冰的加速融化。

北极海冰多参数同化对海冰密集度模拟的改进

文章基于CICE海冰模式和PDAF并行数据同化框架,使用局地误差子空间变换卡尔曼滤波方法(LESTKF),将海冰密集度、海冰厚度和海冰干舷资料同化到模式中,设计实验研究了多参数同化对北极海冰密集度模拟的改进。结果显示,数据同化对北极海冰密集度模拟具有良好的改善作用,同化实验的平均偏差、均方根误差和平均绝对误差相对于控制实验均有明显减小,同化实验在夏季对海冰密集度和范围的模拟改善最为明显,多参数同化可以提高海冰密集度和范围模拟的精度和可靠性。

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。

利用海洋(HY-2)卫星微波辐射计数据反演北极区域海冰密集度

HY-2是中国自主研发的海洋卫星。本文研究了利用HY-2卫星微波扫描辐射计亮温数据反演北极海冰密集度的方法。参考NASA TEAM方法,我们对典型海区光谱梯度率和极化梯度率进行了统计分析,确定了计算海冰密集度所需的亮温特征值;利用天气滤波器有效去除了开阔海域由于大气中水蒸气、云中液态水、降雨等现象引起的海冰密集度计算错误。本文计算了2012年全年的北极海冰密集度产品,并对产品精度进行了初步验证,验证结果表明:三个海冰类型已知区域的海冰密集度结果与理想值比较接近,多年冰密集度的反演精度需要进一步提高。本文结果与美国冰雪数据中心和德国不来梅大学提供的两种业务化海冰密集度产品一致。本研究为利用HY-2卫星监测极区海冰密集度变化,发布实时产品奠定了基础。

Nudging资料同化对北极海冰密集度预报的改进

北极夏季海冰的快速减少使得北极航道提前开通成为可能。为了给北极冰区船运活动提供及时可靠有效的海冰预报保障,急需提高海冰预报水平。本文基于麻省理工大学通用环流模式（MITgcm）,使用牛顿松弛逼近（Nudging）资料同化方法将德国不莱梅大学的第二代先进微波辐射成像仪（AMSR2）海冰密集度资料同化到模式中,建立了北极海冰数值预报系统。设计试验对比3种不同Nudging系数计算方案的改进效果,结果表明选择合适参数后,不同方案均能显著改进海冰密集度初始场。通过设计有无Nudging同化的两组预报试验,结合卫星遥感海冰密集度及中国第五次北极科学考察期间＂雪龙＂船的走航海冰密集度观测数据,定量分析了Nudging同化方案对北极海冰密集度的24~120h预报结果的改进效果。结果表明,Nudging同化对120h内全北极海冰密集度的空间分布和移动单点目标的海冰密集度预报结果均有显著改善;但在海冰变化很小的情况下,Nudging同化试验的24~120h预报结果均劣于惯性预报结果,说明基于Nudging同化的数值预报系统还需进一步提高预报技巧。

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。

中国第二次北极科考航线海冰密集度和厚度

单点海冰调查是构成线、面海冰资料的基础,这些资料对于大面积海冰遥感资料的对比研究是必要的。虽然由于海冰时空变化引起一定差异,大面积统计意义上的冰情条件具有正确性。依据2003年7—9月中国第2次北极科学考察期间,沿航线进行的船舶海冰调查资料,航空海冰调查资料和浮冰站海冰调查资料,以图表形式归纳总结了航线上的冰情、海冰密集度、厚度剖面和单点厚度值;给出海冰密集度和厚度的空间分布。

星载GNSS-R融冰期海冰密集度反演研究

针对北极融冰期的海冰密集度反演,并改善全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R)对海水的海冰密集度高估问题,本文提出一种利用机器学习算法生成高时空分辨率的融冰期海冰密集度估算方法,提取GNSS-R时延多普勒图(DDM)的特征参数,并结合海表温度数据建立LightGBM模型,将反演结果与参考海冰密集度值进行相关性分析和评估。本文的模型结果与OSI SAF的海冰密集度产品显示出较好的一致性,相关系数、平均绝对误差和均方根误差分别为0.965、0.061和0.090。该方法能够实现对北极海冰边缘区的海冰密集度高精度估计。

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。

北极海冰密集度遥感数据产品对比及航道关键区验证研究

为分析并评价海冰边缘区海冰密集度数据产品,选取北冰洋区域8种公开发布的产品,基于平均偏差和标准差(Standard Deviation, SD)展开分析,结果表明:Bremen/ASI(ARCTIC Sea Ice)、Bremen/BT (Bootstrap)、NSIDC(National Snow and Ice Data Center)/BT和NSIDC/CDR(Climate Data Record)四种数据全年平均偏差整体高于平均值,在夏季偏差高于冬季;Hamburger/ASI全年平均偏差低于平均值,冬春季偏差为负,夏季梢高于均值;NSIDC/NT(NASA Team)、NOAA OI SIC(National Oceanic and Atmospheric Administration Optimum Interpolation Sea Ice Concentration)和OSISAF(The Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility)三种数据全年平均偏差为负,夏季负向增加;夏季和秋季标准差较大区域主要分布在东北航道薄冰区,东西伯利亚、拉普捷夫海和喀拉海区域标准差变化较大,从3%增加到10%~15%。围绕航道区,以MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)影像作为参考,对8种数据的对比评估结果表明:在25km空间分辨率下,Bremen发布的两种数据相关性较高,均为0.80;NOAAOISIC数据相关性最低,为0.63;Bremen/BT平均偏差较小,为7.11%;基于ASI算法的Bremen/ASI数据和Hamburger/ASI数据平均偏差较大,分别为14.38%和14.99%,且在夏季和秋季偏差波动较大,对应标准差分别为12.16%和11.01%。该项研究对于提升遥感数据产品在海冰边缘或航道区的应用及进一步的算法研发具有指导意义。

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-3MWRI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250m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。

北极海冰密集度数值预报及验证评估研究

本文系统地评估了国家海洋环境预报中心于我国第七次北极科学考察期间开展的北极海冰密集度数值预报结果。该预报系统基于麻省理工大学通用环流模式,并采用牛顿松弛逼近(Nudging)资料同化方法,计算输出未来1～5 d的北极海冰密集度预报产品。本文将数值预报结果同卫星观测的海冰密集度、再分析资料和"雪龙"号第七次北极考察期间观测的海冰密集度数据进行了对比分析。结果表明,预报的北极海冰密集度小于卫星观测值,24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为-2.7%、-3.1%和-3.2%;数值产品的预报技巧好于气候态结果和惯性预报,但是在海冰出现快速融化或冻结时,基于Nudging同化的数值预报技巧仍有不足。另外,相比船测数据,数值预报结果在海冰边缘区的偏差相对较大,24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为8.8%、12.0%和14.5%。

北极中央区海冰密集度与云量相关性分析

本文使用海冰密集度以及低云、中云、高云的日平均数据,借助滑动相关分析方法,研究了北极中央区海冰密集度与云量之间的相关性,分析了海冰与云的相互作用机制。研究表明,在春季海冰融化季节(4、5月)、秋季海冰冻结季节(10、11月),低云与海冰密集度之间表现为较好的负相关,表明在这段时间内冰区海面蒸发强烈,对低云的形成有重要贡献。在10月和11月,中云与海冰密集度也有很好的负相关,表明秋季低云可以通过抬升形成中云。高云与海冰密集度之间并没有明显的相关性,可能原因:一方面海冰的空间分布对高云无影响,另一方面,高云主要影响到达的短波辐射,从而影响海冰的融化和冻结速度,与海冰厚度有直接显著的关系,而与海冰密集度的关系不明显。此外,在海冰密集度与低云存在较好负相关的情况下会出现某些年份相关性不好的情况,我们的研究发现这是北极中央区与周边海区发生了海冰交换或云交换的结果。

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。

Polar WRF模式海冰密集度方案对北极海雾模拟效果的个例研究

全球变暖的背景下,北极航线的常规通航甚至商业运营有望实现,而海雾会严重影响航道上船只的航行安全。海冰的存在使海气之间相互作用变得更为复杂,是研究北极海雾不可忽略的因素。船载观测发现,与中纬度常见平流冷却雾形成时气温下降速度往往超过海水降温速度不同,北极海雾发生时海冰的存在还会使海水降温速度超过空气降温速度。然而目前海冰分布是否会影响模式模拟海雾的准确性还不得而知,因此本文利用Polar WRF(Polar Weather Research and Forecasting)模式模拟了中国第七次北极考察中观测到的一次海雾过程,并进行海冰密集度敏感性试验。通过与船载观测和欧洲中期天气预报中心再分析数据比对发现,在低浮冰区内(海冰密集度小于50%)考虑海冰分布时可以更加准确地刻画潜热通量与水汽通量,模拟出与观测事实相符的表层空气降温与增湿过程以及相对湿度的变化,因此能够更好地刻画海雾的三维结构及其生消演变。

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25km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。

2000—2015年北极夏季反照率变化及其与海冰密集度的关系

作为影响极区热平衡的关键因素,北极反照率会对北极气候与环境变化产生重要影响。采用CLARA-A2-SAL(The CM SAF Cloud,Albedo and Radiation)反照率产品分析2000—2015年北极夏季反照率月尺度和年尺度的时空变化,并探索北极反照率与海冰密集度的关系。结果表明,近15年间北极夏季反照率降幅达到12.20%,8月反照率下降趋势最显著,每10年减少0.040;随着海冰的融化,北极夏季反照率发生由高到低的变化;北极中央密集冰区与周边海域的反照率变化呈现出显著的空间差异性;北极反照率与海冰密集度呈稳定的正相关。研究北极反照率的时空变化及其影响因素可为解释海冰变化成因、预测北极海冰变化趋势提供参考。

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。

风暴期间Beaufort-Mackenzie海域海冰对海浪强度的影响

为了研究风暴过程中海冰剧烈运动情形下Beaufort-Mackenzie海域各区位的海浪变化特性,基于该海域2008年开冰期西北向北极风暴(2008年10月5-8日)的风、浪及逐日海冰数据,分析了风暴期间海冰的密集度、发展阶段和尺寸的变化,并采用SWAN模型模拟了风暴过程中剧烈变化的风速、风向和海冰对海浪强度的影响,同时对比分析了2种海冰模式(采用实际海冰信息(密集度、发展阶段和尺寸信息)的海冰模式、不同海冰密集度为固定边界)的海浪数值模拟结果。结果表明:2种海冰模式均在离海冰较远海岸水域得到合理模拟结果;风暴期间以涵盖实际海冰信息的海冰模式能模拟得到更精细的海浪强度;以实际海冰信息的海冰模式进行模拟,发现风暴期间风速、风向和海冰的剧烈变化导致Beaufort-Mackenzie海域海浪强度、分布发生剧烈变化,最大海浪发生在风速最大时刻。