区丽连，付东洋,2，刘 贝,2，余 果,2，刘大召,2

基于AMSR-2微波遥感数据的北极海冰面积时空变化

区丽连1，付东洋1,2，刘 贝1,2，余 果1,2，刘大召1,2

（1. 广东海洋大学电子与信息工程学院，广东 湛江 524088；2. 广东省海洋遥感与信息技术工程技术中心，广东 湛江 524088）

【】分析北极海冰时空变化特征，并对其影响因素进行机理研究。利用不莱梅大学物理研究所提供的基于AMSR-2微波遥感数据ASI（ARTIST-Sea-Ice）海冰密集度（Sea-Ice-Concentration，SIC）数据，分析2013－2019年北极海冰覆盖面积及变化趋势，比较ASI海冰密集度数据与同期美国国家冰雪中心的MASAM2密集度数据对北极海冰面积计算的差异性；利用经验正交函数分析（EOF）方法，对北极海冰密集度的前三个时空模态进行探究；并结合海冰面积的时空变化特征，对气温、海表温度及下行长波辐射进行相关性分析。在时间尺度上，从2013－2019年，北极海冰密集度呈加速减少趋势，年均北极海冰覆盖面积从9.23×106km2下降至8.51×106km2，年均下降率达1.34%。在空间尺度上，北极中央冰区的海冰覆盖范围总体缩小，在白令海、格陵兰岛西侧巴芬湾、亚欧大陆北部喀拉海等边缘海域海冰面积均呈现快速减少的变化趋势。

北极海冰；海冰密集度；时空变化；北极增暖

随着温室效应加剧，在过去30 a里，北极海冰覆盖范围以每年约3.5% ～ 4.1%的速度逐渐减少[1]，北极海冰大幅下降对全球增暖的放大效应越发突显。2012年9月16日，北极海冰范围减少到自1979年可靠卫星测量以来的最低面积（3.4×106km2），仅为1981－2010年年均海冰范围6.2×106km2的55%[2]。2004－2010年，海冰输出呈现明显上升趋势，输出通量较20世纪60年代高约25%[3]。2020年9月15日，北极海冰面积达到年内最小值，为近42 a卫星记录中第二低年份。尤其俄罗斯北部的东西伯利亚海和喀拉海，海冰消减程度最大。在此背景下，北极海冰研究已成为全球关注的热点。

海冰密集度（Sea-Ice-Concentration，SIC）是研究极地海冰的重要参数[4]，也是研究北极海冰面积、空间分布、运移过程、流场特征的重要手段与方式[5-8]。海冰密集度产品及其算法研究是当前微波海冰监测的热点。国际上较为普遍的微波海冰密集度反演算法，包括NT算法、Bootstrap算法等。Spreen等[9]提出一种基于AMSR-E传感器，89 GHz遥感数据的ASI（ARTIST-Sea-Ice）海冰密集度反演算法，具有较高可靠性。Chi等[10]提出一种反演AMSR-2海冰密集度的深度学习（Deep-Learning，DL）算法，可有效地描述夏季低密集度和融冰区域，促进更高精度气候模式的发展。王欢欢等[11]应用89 GHz的AMSR-E数据反演北极多年冰密集度，提出一种AC（Algorithm Currently）算法，并与NT（NASA TEAM）算法的结果进行比较，结果证明对于整体SIC，两者反演结果一致。Yu等[12]提出一种LASI（Linear-ASI）算法，其线性关系可显著提高计算机处理效率，对降低海量遥感数据集的成本至关重要。刘艳霞等[13]利用多源数据对海冰密集度反演算法进行验证，结果表明NT算法与Bootstrap算法的反演精度相当。

虽然针对北极海冰时空变化方面的研究已较为普遍[14-16]，但由于其时空分辨率的差异和限制，各种海冰反演的结果都存在着一定差异性[17]。本研究使用与实际走航相比偏差较小的ASMR-2/ASI数据，对2013－2019年间北极海冰密集度和海冰范围的变化进行时空分析，同时利用美国冰雪中心（NSIDC）提供的MASAM2逐日海冰密集度数据进行比较分析，并结合北极气候特征与再分析资料，探究近年北极海冰时空变化的原因。

1 材料和方法

1.1 AMSR-2/ASI海冰密集度数据

由于微波辐射几乎不受云层影响，因此微波数据具有良好的时空连续性，是常用于测量海冰参数的主要数据来源。德国不莱梅大学物理研究所（https://data.meereisportal.de/）提供的逐日AMSR-2/ASI密集度数据，分辨率为6.25 km，该数据集基于ASI算法，利用美国国家航空航天局（NASA）Aqua卫星上的ASMR-E传感器和日本航空航天局（JAXA）GCOM-W1卫星上的AMSR-2传感器在89 GHz频段的水平极化和垂直极化计算北极海冰密集度。

1.2 多传感器MASAM2海冰密集度数据

美国冰雪中心（https://nsidc.org/）多传感器逐日MASAM2海冰密集度数据，空间分辨率为4 km，MASAM2数据集是将AMSR-2逐日10 km的网格化海冰密集度映射到National Ice Center (NIC)逐日4 km的MASIE多传感器海冰范围数据网格中，再利用人工辅助分析法得出海冰密集度。MASAM2将MASIE和AMSR-2结合，AMSR-2提供高分辨率的海冰密集度数据，该数据集在描述边缘薄冰区域时更有优势。

1.3 ERA5数据

欧洲中尺度中心（https://www.ecmwf.int/）提供的ERA5月平均陆地、海洋或内陆水域表面上方2 m处的空气温度、海表气温和平均下行辐射通量。空间分辨率为0.25°，研究范围为北半球（30.0°N－87.5°N，0.0°E－360.0°E）。

1.4 方法

分别利用AMSR-2/ASI与MASAM2密集度数据进行海冰面积计算。海冰面积定义为密集度大于15%的积分之和，即

其中，（,）为每个像素单元的SIC，为像素单元的面积。

2 结果与分析

2.1 MASAM2海冰密集度数据反演结果

不论是北极海冰密集度还是其变化趋势，基于MASAM2数据的反演结果与ASI数据均趋于一致（图1）。孔爱婷等[18]通过美国冰雪中心提供的海冰范围资料分析发现，1989－2014年北极海冰范围呈减少趋势，每年减小5.91×104km2，夏季减少趋势显著，冬季减少趋势弱。本研究发现，从2013－2016年，海冰面积持续快速降低，ASI数据反演结果显示，北极海冰覆盖面积从9.23×106km2下降至8.51×106km2，年均下降率达1.34%，MASAM2数据反演结果略低于ASI数据，下降率为1.29%，均约为前25 a平均下降率的2倍，但总体上，两种数据研究结果均一致地指示，近7 a来北极海冰密集度减小的速度在急剧加快。

图1 ASI与MASAM2数据反演年均海冰面积变化曲线

2014－2017年，AMSR-2/ASI平均覆盖面积反演结果较MASAM2低0.1×106km2。而2013年和2018年，AMSR-2/ASI年平均海冰面积略高于MASAM2，可能是MASAM2数据反演方法不同，导致其海冰密集度的数值与其他数据产品产生较大偏差造成[19]。

2.2 北极海冰面积月变化特征

在时间变化方面，北极海冰面积随月份的变化趋势基本相似，2013年无论冬季还是夏季，北极海冰密集度都是近7 a中最大值，总体上，同一月份的海冰面积在近7 a期间均呈下降趋势。由图2可见，在北极冬季期间，从11月至次年4月的海冰分布最为广泛，最高值出现在2月末或3月，最大面积超过13×106km2（如2013年3月）。从4月至9月为北极海冰消融期，海冰覆盖范围较小值出现在8月和9月，其中9月SIC达到最小值，最小面积约3.4×106km2，从2013－2019年间，北极夏季末海冰面积最少时仅为冬季最大覆盖面积的约四分之一。自2016年后，各月海冰面积距平值几乎均为负值（图3），表现出明显下降趋势。

图2 2013－2019年海冰面积变化曲线（ASI）

在空间变化方面，北极各区域海冰覆盖情况有所不同。图4显示，海冰从北冰洋边缘开始逐渐融化。4月至5月，楚科奇海与白令海的海冰向北逐渐融化，随后融化速度加快，6月时基本无海冰覆盖；5月至6月为格陵兰岛东西两侧的海冰消融期，在8月间海冰基本全部融化；6月至7月，在亚欧大陆北部的东西伯利亚海、拉普捷夫海和喀拉海，海冰开始消融，直至10月又开始新一轮增长。总体上，10月至次年3月为北极海冰的结冰期，10月份随着气温逐渐降低，新冰开始逐渐形成，其中东西伯利亚海和格陵兰岛附近海域的海冰最先形成，随后到楚科奇海与白令海海域，海冰重新覆盖整个北极区域。

以往研究表明，海冰覆盖范围变化处于动态平衡的循环中，各个地区的变化规律存在差异。楚科奇海与白令海冰情较轻，冰情越轻，海冰融化速度越快，形成时间越长，而在冰情相对较重的东西伯利亚海，海冰融解速度较慢，形成时间较短[20]。图4结果与此结论基本吻合。

图3 2013－2019年逐月海冰面积距平曲线

图a－l分别为1－12月；BS，白令海；CS，楚科奇海；ESS，东西伯利亚海；GS，格陵兰海；LS，拉普捷夫海

2.3 海冰面积季变化特征

不同于北半球其他地区，北极地区冬季持续时间比其他季节长，从各年11月延续到次年4月，长达半年时间，此时海冰覆盖范围最大，约在11×106km2左右。冬季过后，覆盖范围渐渐缩小，直到夏季结束，新生冰形成速度低于消减速度，秋季海冰覆盖面积达到最小值，数值在4.01×106km2至5.27×106km2的范围内变化。

从2013－2019年间，各个季节SIC处于下降趋势。通过表1数据计算7 a间的平均下降率，结果显示冬季、春季、夏季和秋季SIC年均下降率分别为0.66%、1.01%、2.37%和4.43%。可见，在海冰覆盖范围最小的秋季，北极海冰密集度下降速度最快。

在空间分布上（图5），冬季SIC分布最广泛，从北极点向南延续至北纬60°，大部分陆地边缘海域均有海冰分布。春季过后，楚科奇海与白令海海域的海冰大部分完全融化，随后夏季格陵兰岛边缘海域的海冰也开始融化。总体上，东西伯利亚海域的冰情高于上述两海域，然而在夏、秋两季，气温上升，该海域的SIC普遍低于50%。

表1 2013－2019年各季节平均海冰面积

a, 冬季；b, 春季；c, 夏季；d, 秋季

2.4 海冰面积年变化特征

2013－2019年海冰覆盖面积总体呈下降趋势，平均下降率为1.34%（图6）。2013年海冰面积最高，为9.23×106km2；2016年最低，为8.45×106km2。2013－2016年平均海冰面积连续降低，下降率为9.38×104km2/a，其中2016年下降幅度最大，各个月海冰面积均低于平均值，下降率为4.24%；2017年平均海冰面积稍有回升，上升率为2.68%；2018年趋于稳定；2019年继续下降。

图7为2013－2019年年均海冰密集度空间变化，正值为海冰增长像素单元（暖色），负值为海冰消减像素单元（冷色）。可见，近7 a北极海冰增长区域非常有限，主要仅集中于冰岛北部的格陵兰海和挪威海海域，这可能与东格陵兰寒流和印明格暖流的混合影响有关[21]。北极中央冰区覆盖面积处于相对稳定状态，中央区域较海冰边缘区域变化幅度较小，SIC变化幅度约20%。7 a间海冰消减面积远远大于增长面积，消减区域大部分为海陆交接的边缘区域，如亚欧大陆与北美洲大陆间的楚科奇海、白令海、格陵兰岛西南侧的巴芬岛边缘海域，以及亚欧大陆北侧喀拉海等。

图6 2013－2019年平均海冰面积变化曲线

BS，白令海；CS，楚科奇海；ESS，东西伯利亚海；GS，格陵兰海；NS，挪威海；KS，喀拉海；LS，拉普捷夫海

2.5 北极海冰最高与最低覆盖率边缘对比

图8为2013年和2019年海冰最高覆盖日以及海冰最低覆盖日的海冰边缘对比。

蓝线为2013年海冰覆盖最大日（3月18日）；绿线为2019年海冰覆盖最大日（3月22日）；红线为2013年海冰覆盖最小日（9月21日）；黄线为2019年海冰覆盖最小日（9月24日）

一年中，海冰主要在楚科奇海与白令海、格陵兰岛东西两侧、以及东西伯利亚海海域进行增减变化，其中变化最大的为冰情较轻的楚科奇海与白令海，变化最小的为冰情较重的东西伯利亚海。在2013年海冰覆盖率最大日（蓝线）和2019年海冰覆盖率最大日（绿线），两者的海冰边缘相似，白令海海域的海冰边缘逐渐缩减至高纬度地区；2013年的最小覆盖日（红线）与2019年的最小覆盖日（黄线）变化较大。在全球变暖的背景下，受影响较大的为东西伯利亚海以及白令海和楚科奇海，北极中央冰区的海冰范围逐渐缩小。可见，北极海冰在不同地区的变化速度存在显著差异性，这与国际上相关研究结果较一致，如Wang[22]分析2010年至2017年的北极中央冰区SIC发现，东西伯利亚海附近海冰的消失，导致2016年中央冰区的SIC达到最低值。Moore[23]研究发现在北冰洋的LIA（Last-Ice-Are）海域，西部海冰的运动速度和SIC减小速度较东部更快。

2.6 北极海冰密集度EOF模态

图9为近7 a海冰密集度EOF分析的前三模态的空间分布。前三模态的方差贡献率分别为10.39%、10.28%和6.94%，主要表现为主导模式的挪威海和巴伦支海，与波弗特海、楚科奇海和东西伯利亚海呈相反的变化趋势。第二模态中，在拉普捷夫海附近海域，海冰密集度呈相反的变化趋势。在主导模态中，与过去30 a相比，波弗特海、楚科奇海和东西伯利亚海海域的海冰密集度不确定性进一步增强[24]。

2.7 北极海冰密集度与气候因子相关性

气温、海表温度、下行长波辐射与海冰面积的变化呈现出明显的负相关性（图10），海冰变化滞后于温度和长波辐射的变化。当海冰面积滞后长波辐射一个月时，相关系数达到最大，为-0.65（图10(a)）；当海冰面积超前气温一个月时，相关系数达到最大，为-0.97（图10(c)）；当海冰面积和海表气温时间相对应时，两者相关系数达到最大，为-0.98（图10(e)）。可见，长波辐射，气温和海表温度与海冰面积均有密不可分的关系。

相关研究表明，近30 a来，北极升温的速度接近其他地区平均升温幅度的3倍[25]。预估到21世纪后期，全球继续升温1.0 ～ 3.9 ℃，北冰洋夏季海冰将可能全部消失[26]。同时，北极气温与北极涛动（AO）和极涡活动异常有着密不可分的关系[27]，以此进一步影响北极海冰的变化。除温度以外，影响海冰面积变化的因素还包括地表反照率、海平面气压、热通量运输以及海冰自身的漂移[24]。Screen等[28]通过再分析模型模拟得出，海冰密集度或海面温度变化会导致大气中强烈的温度响应，北极变暖加剧会导致北极海冰损失以及局部海温变化。

图10 北极海冰面积与下行长波辐射、气温、海表温度和相关性

图10 （续）

3 结论

本研究借助2013－2019不莱梅大学提供的AMSR-2/ASI北极海冰密集度数据，分析海冰面积的时空变化趋势与原因，结论如下：

1）在时间尺度上，与过去30 a相比，近7 a间，北极海冰密集度整体呈减少加剧的变化趋势，2016年达到最低值，约8.45×106km2。且各月海冰面积变化趋势一致，3月北极海冰面积最高，达12×106km2以上；9月最低，在3×106～ 4×106km2范围内变化。与过去30 a相比，波弗特海、楚科奇海和东西伯利亚海海域的变化趋势增强。

2）在空间尺度上，北极中央冰区的海冰覆盖范围总体缩小，在白令海、格陵兰岛西侧巴芬湾、亚欧大陆北部喀拉海等边缘海域海冰面积均呈现快速减少的变化趋势，与过去30 a相比，波弗特海、楚科奇海和东西伯利亚海海域海冰密集度不确定性进一步增强。

3）总体上，ASI和MASAM2数据反演的北极海冰面积变化趋于一致，ASI平均减少12.01×104km2/a，MASAM2平均减少11.55×104km2/a，分析表明，北极长波辐射增强和北极增暖可能是北极海冰面积加速减小的重要原因。

[1] SHI L J, LU P, CHENG B, et al. An assessment of arctic sea ice concentration retrieval based on “HY-2” scanning radiometer data using field observations during CHINARE-2012 and other satellite instruments[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2015, 34(3): 42-50.

[2] PEROVICH D, RICHTER-MENGE J, POLASHENSKI C, et al. Sea ice mass balance observations from the North Pole Environmental Observatory[J]. Geophysical Research Letters, 2014, 41(6): 2019-2025.

[3] 毕海波, 杨清华, 梁钰, 等. 北极海冰输出研究综述[J]. 海洋科学, 2018, 42(10): 110-124.

[4] MATTHEWS J L, PENG G, MEIER W N, et al. Sensitivity of arctic sea ice extent to sea ice concentration threshold choice and its implication to ice coverage decadal trends and statistical projections[J]. Remote Sensing, 2020, 12(5): 807.

[5] 任永建, 肖莺, 周兵. BCC-CSM2-MR模式对北极海冰和气候的模拟及预估[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(1): 58-69.

[6] 赵杰臣, 李子轩, 李杰, 等. HY-2卫星反演海冰密集度在北极地区的适用性评估[J]. 海洋预报, 2018, 35(6): 84-91.

[7] BI H B, SUN K, ZHOU X, et al. Arctic sea ice area export through the fram strait estimated from satellite-based data: 1988–2012[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2016, 9(7): 3144-3157.

[8] DESER C, TENG H Y. Evolution of Arctic sea ice concentration trends and the role of atmospheric circulation forcing, 1979–2007[J]. Geophysical Research Letters, 2008, 35(2): L02504.

[9] SPREEN G, KALESCHKE L, HEYGSTER G. Operational sea ice remote sensing with AMSR-E 89 GHz channels[C]//Proceedings of 2005 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005. IGARSS '05. IEEE, 2005: 4033-4036.

[10] CHI J, KIM H C, LEE S, et al. Deep learning based retrieval algorithm for Arctic sea ice concentration from AMSR2 passive microwave and MODIS optical data[J]. Remote Sensing of Environment, 2019, 231: 111204.

[11] 王欢欢, Georg Heygster, 韩树宗, 等. 应用AMSR-E 89GHz遥感数据反演北极多年冰密集度[J]. 极地研究, 2009, 21(3): 186-196.

[12] YU Q L, WANG H, WAN L Y, et al. Retrieving the Antarctic sea-ice concentration based on AMSR-E 89 GHz data[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2013, 32(9): 38-43.

[13] 刘艳霞, 王泽民, 刘婷婷. 利用多源数据对海冰密集度反演的算法验证[J]. 测绘科学, 2016, 41(7): 93-97.

[14] ZHANG L, LI T. Physical processes responsible for the interannual variability of sea ice concentration in Arctic in boreal autumn since 1979[J]. Journal of Meteorological Research, 2017, 31(3): 468-475.

[15] ZHAO J P, BARBER D, ZHANG S G, et al. Record low sea-ice concentration in the central Arctic during summer 2010[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 2018, 35(1): 106-115.

[16] 於维樱, 王琳, 冯志纲, 等. 1998—2017年国际北极地区海洋科学研究文献计量与发展态势[J]. 海洋科学, 2018, 42(10): 64-81.

[17] 刘森, 邹斌, 石立坚, 等. 基于FY-3C微波辐射计数据的极区海冰密集度反演方法研究[J]. 海洋学报, 2020, 42(1): 113-122.

[18] 孔爱婷, 刘健, 余旭, 等. 北极海冰范围时空变化及其与海温气温间的数值分析[J]. 地球信息科学学报, 2016, 18(6): 797-804.

[19] 赵杰臣, 周翔, 孙晓宇, 等. 北极遥感海冰密集度数据的比较和评估[J]. 遥感学报, 2017, 21(3): 351-364.

[20] 李涛, 赵进平, 朱大勇. 1997—2005年北极东西伯利亚海海冰变化特征研究[J]. 冰川冻土, 2009, 31(5): 822-828.

[21] 吴燕妮, 沙龙滨, 李冬玲, 等. 末次冰消期以来冰岛周边海域古海洋环境及海冰研究进展[J]. 极地研究, 2017, 29(3): 314-326.

[22] WANG K, ZHAO J P. The new minimum of sea ice concentration in the central arctic in 2016[J]. Journal of Ocean University of China, 2020, 19(3): 569-576.

[23] MOORE G W K, SCHWEIGER A, ZHANG J, et al. Spatiotemporal variability of sea ice in the arctic's last ice area[J]. Geophysical Research Letters, 2019, 46(20): 11237-11243.

[24] LIANG Y, BI H B, WANG Y H, et al. Role of atmospheric factors in forcing Arctic sea ice variability[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2020, 39(9): 60-72.

[25] IZRAEL Y A, SEMENOV S M, ANISIMOV O A, et al. The fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change: Working group II contribution[J]. Russian Meteorology and Hydrology, 2007, 32(9): 551-556.

[26] 赵宗慈, 罗勇, 黄建斌. 全球变暖与气候突变[J]. 气候变化研究进展, 2021, 17(1): 114-120.

[27] 沈柏竹, 廉毅, 张世轩, 等. 北极涛动、极涡活动异常对北半球欧亚大陆冬季气温的影响[J]. 气候变化研究进展, 2012, 8(6): 434-439.

[28] SCREEN J A, DESER C, SIMMONDS I. Local and remote controls on observed Arctic warming[J]. Geophysical Research Letters, 2012, 39(10): L10709.

Spatio-temporal Variation of Arctic Sea Ice Area Based on AMSR-2 Microwave Remote Sensing Data

OU Li-lian1, FU Dong-yang1,2, LIU Bei1,2, YU Guo1,2, LIU Da-zhao1,2

( 1.,,524088,; 2.,524088,)

【】To analyze the time and space characteristics of Arctic sea ice, and explore the factors influencing the mechanism of its influencing factors is explored. 【】The AMSR-2 microwave remote sensing data of ARTIST-Sea-Ice(ASI) high spatial Resolution sea-ice concentration (SIC) produced by the Institute of Physics of the University of Bremen and the MASAM2 concentration produced by the National Snow and Ice Data Center (NSIDC) were used to analyze the spatial and temporal variation of Arctic Sea ice area and its regional characteristics and the differences between ASI data set and Masam2 data set. The empirical orthogonal function analysis (EOF) method was used to explore the first three spatio-temporal modes of Arctic sea ice concentration; Combining with the temporal and spatial characteristics of sea ice area, the correlation analysis of air temperature, sea surface temperature and downward long-wave radiation was carried out. 【】Based on the ASI data set, on the time scale, from 2013 to 2019, the SIC of Arctic Sea ice showed a rapid decreasing trend, and the average annual coverage area of Arctic Sea ice decreased from 9.23×106km2to 8.5×106km2, with an average annual decrease rate of 1.34%. On the spatial scale, the sea ice coverage in the central ice region of the Arctic is generally reduced, and the sea ice area in the Bering Sea, Baffin Bay west of Greenland and Kara Sea in the north of the Eurasian continent shows a fast decreasing trend.

Arctic sea ice; sea ice concentration; temporal and spatial variation; Arctic warming

P731.15

A

1673-9159（2021）06-0064-09

10.3969/j.issn.1673-9159.2021.06.008

区丽连，付东洋，刘贝，等. 基于AMSR-2微波遥感数据的北极海冰面积时空变化[J]. 广东海洋大学学报，2021，41（6）：64-72.

2021-01-05

广东省教育厅重点项目(2019KZDXM019)；南方海洋科学与工程广东省实验室（湛江）资助项目(ZJW-2019-08)；广东海洋大学高水平海洋学科团队项目(002026002009)；广东省研究生学术论坛项目(230420003)；广东海洋大学2019年“冲一流”学科建设平台项目(231419026)

区丽连（1997―），女，硕士研究生，研究方向为海洋遥感与GIS。E-mail: 734160417@qq.com

付东洋，男，教授，主要从事海洋水色遥感研究。E-mail: fdy163@163.com