【摘要】：北極海冰對(duì)全球氣候起著非常重要的調(diào)制作用,海冰范圍是海冰監(jiān)測(cè)的基本參數(shù)。近40年,北極地區(qū)持續(xù)變暖,北極海冰顯著減少,進(jìn)而引發(fā)北極自然環(huán)境惡化、北半球極端天氣頻發(fā)、全球海平面上升等一系列環(huán)境和氣候問(wèn)題。準(zhǔn)確獲取北極海冰范圍及其演變趨勢(shì),確定海冰變化對(duì)全球氣候系統(tǒng)的響應(yīng),是研究和預(yù)測(cè)全球氣候變化趨勢(shì)的關(guān)鍵之一。Has ISST和OISST海冰數(shù)據(jù)集在海冰監(jiān)測(cè)中應(yīng)用最為廣泛,可為北極地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間序列海冰變化研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),但這2套數(shù)據(jù)集空間分辨率相對(duì)較低,應(yīng)用于北極關(guān)鍵區(qū)對(duì)中國(guó)氣候響應(yīng)研究方面存在很大的局限,為解決這一問(wèn)題和彌補(bǔ)國(guó)內(nèi)海冰監(jiān)測(cè)微波遙感數(shù)據(jù)的空白,2011年6月27日,國(guó)家衛(wèi)星氣象中心(National Satellite Meteorological Center,NSMC)發(fā)布了FY(Fengyun,FY)北極海冰數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集利用搭載在FY衛(wèi)星上的微波成像儀(Microwave Radiation Imager,MWRI)數(shù)據(jù),使用Enhance NASA Team算法制作,該算法利用前向輻射傳輸模型模擬北極地區(qū)4種海表類(lèi)型(海水、新生冰、一年冰和多年冰)在不同大氣條件下MWRI輻射亮溫,進(jìn)而得到每種大氣條件下0~100%的海冰覆蓋度查找表(海冰覆蓋度每次增加1%),通過(guò)觀測(cè)值與模擬值的比對(duì)得到海冰覆蓋度,由該數(shù)據(jù)集計(jì)算得到的北極海冰范圍在大部分區(qū)域與實(shí)際情況相符。該產(chǎn)品雖已進(jìn)行通道間匹配誤差修正和定位精度偏差訂正,但由于其搭載的微波成像儀(Microwave Radiation Imager,MWRI)天線(xiàn)長(zhǎng)度有限,造成傳感器探測(cè)到的地物回波信號(hào)相對(duì)較弱,難以區(qū)分海冰和近岸附近的陸地,影響了該數(shù)據(jù)集的精度和應(yīng)用。為解決這一問(wèn)題,本文基于美國(guó)冰雪中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)發(fā)布的海冰產(chǎn)品對(duì)FY海冰數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化,NSIDC產(chǎn)品利用判斷矩陣對(duì)海岸線(xiàn)附近的像元進(jìn)行識(shí)別,并對(duì)誤差像元進(jìn)行不同程度的修正,由NSIDC產(chǎn)品計(jì)算得到的北極海冰范圍與實(shí)際情況更為符合。數(shù)據(jù)集優(yōu)化大大提高了FY海冰數(shù)據(jù)集的精度,研究結(jié)果表明,優(yōu)化后FY海冰數(shù)據(jù)集與NSIDC產(chǎn)品相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.9997,且二者日、月、年平均最大海冰范圍偏差僅為3.5%、1.9%、0.9%,且FY海冰數(shù)據(jù)集優(yōu)化過(guò)程對(duì)其較好的空間分異特征無(wú)明顯影響。該數(shù)據(jù)集可正確地反映北極海冰范圍及其變化情況,且海岸線(xiàn)附近海冰的分布情況更準(zhǔn)確,可為北極海冰變化研究提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Arctic sea ice plays a very important role in modulating global climate. Sea ice range is the basic parameter of sea ice monitoring. In the past 40 years, the Arctic region has continued to warm and the Arctic sea ice has decreased significantly, which leads to the deterioration of the Arctic natural environment, the frequent occurrence of extreme weather in the Northern Hemisphere, and a series of environmental and climatic problems such as global sea level rise and so on. Accurately obtaining the Arctic sea ice range and its evolution trend and determining the response of sea ice change to the global climate system is the key to study and predict the global climate change trend. Has ISST and OISST sea ice data sets are the most widely used in sea ice monitoring. It can provide basic data for the study of sea ice change of long time series in the Arctic region, but the spatial resolution of these two sets of data sets is relatively low, and the application of these two sets of data sets to the study of the climate response of China to the key areas of the Arctic has great limitations. To address this problem and fill the gaps in domestic microwave remote sensing data for sea ice monitoring, the National Satellite Meteorological Center (National Satellite Meteorological Center,NSMC) released the FY (Fengyun,FY) Arctic Sea Ice data set on June 27, 2011. The data set is based on the microwave imager (Microwave Radiation Imager,MWRI data on the FY satellite and is made using the Enhance NASA Team algorithm, which uses forward radiative transfer models to simulate four sea surface types (sea water, new ice) in the Arctic. One-year ice and multi-year ice) the brightness temperature of MWRI radiation under different atmospheric conditions, and then get a 100% sea ice coverage lookup table under each atmospheric condition (the sea ice coverage increases by 1% each time). The sea ice coverage is obtained by comparing the observed values with the simulated values. The Arctic sea ice range calculated from the data set is consistent with the actual situation in most areas. Although the product has carried out the correction of inter-channel matching error and positioning accuracy deviation, but because of its limited antenna length of microwave imager (Microwave Radiation Imager,MWRI), the echo signal of ground objects detected by the sensor is relatively weak. It is difficult to distinguish sea ice from land near shore, which affects the accuracy and application of the data set. In order to solve this problem, this paper optimizes the FY sea ice data set based on the sea ice product released by the Ice and Snow Center of the United States (National Snow and Ice Data Center,NSIDC), and the NSIDC product uses the judgment matrix to identify the pixels near the coastline. The error pixels are corrected to some extent, and the Arctic sea ice range calculated by NSIDC products is more consistent with the actual situation. The accuracy of FY sea ice data set is greatly improved by data set optimization. The results show that the correlation coefficient between FY sea ice data set and NSIDC product is up to 0.9997, and the daily, monthly and annual maximum sea ice range deviation between the two data sets is only 3.5%. 1.9%, 0.9%, and the optimization process of FY sea ice data set had no obvious effect on its good spatial differentiation characteristics. The data set can accurately reflect the Arctic sea ice range and its variation, and the distribution of sea ice near the coastline is more accurate, which can provide reliable basic data for the study of Arctic sea ice change.
【作者單位】： 山東科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與工程學(xué)院海島(礁)測(cè)繪技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所中國(guó)科學(xué)院數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;國(guó)家氣候中心國(guó)家衛(wèi)星氣象中心中國(guó)氣象局;
【基金】：中國(guó)氣象局氣候變化專(zhuān)項(xiàng)(CCSF201502) 遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自由探索/青年人才項(xiàng)目“基于地形自相似理論的湖泊水儲(chǔ)量遙感估算方法研究”(Y6Y00200KZ) 國(guó)家自然科學(xué)基金應(yīng)急管理項(xiàng)目“近30年青藏高原湖泊水面變化及其區(qū)域氣候效應(yīng)”(41440010)
【分類(lèi)號(hào)】：P731.15;P715.7

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本文編號(hào)：2438314