北極海冰密集度遙感數(shù)據產品對比及航道關鍵區(qū)驗證研究
發(fā)布時間：2021-11-22 18:29
為分析并評價海冰邊緣區(qū)海冰密集度數(shù)據產品,選取北冰洋區(qū)域8種公開發(fā)布的產品,基于平均偏差和標準差（Standard Deviation, SD）展開分析,結果表明:Bremen/ASI（ARCTIC Sea Ice）、Bremen/BT （Bootstrap）、NSIDC（National Snow and Ice Data Center）/BT和NSIDC/CDR（Climate Data Record）四種數(shù)據全年平均偏差整體高于平均值,在夏季偏差高于冬季; Hamburger/ASI全年平均偏差低于平均值,冬春季偏差為負,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）三種數(shù)據全年平均偏差為負,夏季負向增加;夏季和秋季標準差較大區(qū)域主要分布在東北...
【文章來源】：極地研究. 2020,32(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：13 頁
【部分圖文】：
北極2017年海冰密集度產品日平均偏差變化圖
圖3 北極2017年海冰密集度產品日平均偏差變化圖通過圖3和圖4可知,Bremen/ASI、Bremen/BT、NSIDC/BT和NSIDC/CDR四種數(shù)據日平均偏差基本為正值,且日平均偏差值變化趨勢在夏季和秋季表現(xiàn)為先增加后逐漸減小,年平均偏差值分別為2.02%、4.04%、4.13%和4.26%;OSISAF數(shù)據日平均偏差基本為負,且夏季和秋季日平均偏差變化趨勢表現(xiàn)為先負向增加后逐漸減小,NSIDC/NT和NOAA OI SIC數(shù)據偏差在夏季和秋季上中旬負向增加,秋季下旬逐漸減小,多種數(shù)據間整體變化趨勢基本一致,但在時間上差異較大,三種數(shù)據的年平均偏差值分別為-4.94%、-4.05%和-2.94%。Hamburger/ASI數(shù)據日平均偏差在夏季正向增大,秋季減少,年平均偏差值為負值,春季和冬季,日平均偏差值基本為負值,夏季和秋季,部分日期日平均偏差值為正值,季節(jié)性和年度平均偏差值為負。8種產品數(shù)據春季和冬季的平均偏差分布在-5%～4%,夏季和秋季的平均偏差分布在-10%～6%,夏季和秋季平均偏差相對春季和冬季較大。
通過上述定量分析可知,在四個季節(jié)中,不同產品偏差大小出現(xiàn)較大差異,為進一步分析8種數(shù)據偏差的空間分布,按照季節(jié)性求取8種產品的標準差,2017年春(圖5a)、夏(圖5b)、秋(圖5c)、冬(圖5d)四個季節(jié)標準差分布圖如圖5所示。由圖5可知:春季和冬季,高密集度區(qū)域標準差較小,約為3%,海冰邊緣區(qū)和近陸區(qū)域標準差較大,約為10%～20%,且越靠近邊緣區(qū)域標準差越大;夏季,整個北極大部分海冰覆蓋區(qū)域標準差增大至10%,加拿大群島和格陵蘭島北部標準差增大至5%,拉普捷夫、新西伯利亞和喀拉海標準差約為13%,部分區(qū)域標準差大于15%(如,新西伯利亞群島西部),邊緣區(qū)域標準差約為12%;秋季,海冰高密集度區(qū)域標準差降低,邊緣區(qū)域標準差較高,約為15%。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2017年夏季北極中央航道海冰觀測特征及海冰密集度遙感產品評估[J]. 郝光華,趙杰臣,李春花,楊清華,王江鵬,孫曉宇,張林. 海洋學報. 2018(11)
[2]FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E海冰密集度比較及印證[J]. 王曉雨,管磊,李樂樂. 遙感學報. 2018(05)
[3]兩種準實時遙感海冰密集度產品在中國第五次北極考察期間的適用性評估[J]. 李釗,嚴明,劉凱,惠鳳鳴,趙杰臣. 海洋預報. 2018(03)
[4]北極遙感海冰密集度數(shù)據的比較和評估[J]. 趙杰臣,周翔,孫曉宇,程凈凈,胡波,李春花. 遙感學報. 2017(03)
[5]北極海冰密集度產品的走航比較與冰情分析[J]. 季青,龐小平. 華東交通大學學報. 2016(05)
[6]近40年北極海冰范圍變化特征分析[J]. 薛彥廣,關皓,董兆俊,陳飛. 海洋預報. 2014(04)
[7]極區(qū)海冰密集度AMSR-E數(shù)據反演算法的試驗與驗證[J]. 蘇潔,郝光華,葉鑫欣,王維波. 遙感學報. 2013(03)
[8]從航空數(shù)字影像提取北極海冰形態(tài)參數(shù)的方法研究[J]. 趙進平,任敬萍. 遙感學報. 2000(04)
本文編號：3512231
【文章來源】：極地研究. 2020,32(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：13 頁
【部分圖文】：
北極2017年海冰密集度產品日平均偏差變化圖
圖3 北極2017年海冰密集度產品日平均偏差變化圖通過圖3和圖4可知,Bremen/ASI、Bremen/BT、NSIDC/BT和NSIDC/CDR四種數(shù)據日平均偏差基本為正值,且日平均偏差值變化趨勢在夏季和秋季表現(xiàn)為先增加后逐漸減小,年平均偏差值分別為2.02%、4.04%、4.13%和4.26%;OSISAF數(shù)據日平均偏差基本為負,且夏季和秋季日平均偏差變化趨勢表現(xiàn)為先負向增加后逐漸減小,NSIDC/NT和NOAA OI SIC數(shù)據偏差在夏季和秋季上中旬負向增加,秋季下旬逐漸減小,多種數(shù)據間整體變化趨勢基本一致,但在時間上差異較大,三種數(shù)據的年平均偏差值分別為-4.94%、-4.05%和-2.94%。Hamburger/ASI數(shù)據日平均偏差在夏季正向增大,秋季減少,年平均偏差值為負值,春季和冬季,日平均偏差值基本為負值,夏季和秋季,部分日期日平均偏差值為正值,季節(jié)性和年度平均偏差值為負。8種產品數(shù)據春季和冬季的平均偏差分布在-5%～4%,夏季和秋季的平均偏差分布在-10%～6%,夏季和秋季平均偏差相對春季和冬季較大。
通過上述定量分析可知,在四個季節(jié)中,不同產品偏差大小出現(xiàn)較大差異,為進一步分析8種數(shù)據偏差的空間分布,按照季節(jié)性求取8種產品的標準差,2017年春(圖5a)、夏(圖5b)、秋(圖5c)、冬(圖5d)四個季節(jié)標準差分布圖如圖5所示。由圖5可知:春季和冬季,高密集度區(qū)域標準差較小,約為3%,海冰邊緣區(qū)和近陸區(qū)域標準差較大,約為10%～20%,且越靠近邊緣區(qū)域標準差越大;夏季,整個北極大部分海冰覆蓋區(qū)域標準差增大至10%,加拿大群島和格陵蘭島北部標準差增大至5%,拉普捷夫、新西伯利亞和喀拉海標準差約為13%,部分區(qū)域標準差大于15%(如,新西伯利亞群島西部),邊緣區(qū)域標準差約為12%;秋季,海冰高密集度區(qū)域標準差降低,邊緣區(qū)域標準差較高,約為15%。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2017年夏季北極中央航道海冰觀測特征及海冰密集度遙感產品評估[J]. 郝光華,趙杰臣,李春花,楊清華,王江鵬,孫曉宇,張林. 海洋學報. 2018(11)
[2]FY-3B/MWRI和Aqua/AMSR-E海冰密集度比較及印證[J]. 王曉雨,管磊,李樂樂. 遙感學報. 2018(05)
[3]兩種準實時遙感海冰密集度產品在中國第五次北極考察期間的適用性評估[J]. 李釗,嚴明,劉凱,惠鳳鳴,趙杰臣. 海洋預報. 2018(03)
[4]北極遙感海冰密集度數(shù)據的比較和評估[J]. 趙杰臣,周翔,孫曉宇,程凈凈,胡波,李春花. 遙感學報. 2017(03)
[5]北極海冰密集度產品的走航比較與冰情分析[J]. 季青,龐小平. 華東交通大學學報. 2016(05)
[6]近40年北極海冰范圍變化特征分析[J]. 薛彥廣,關皓,董兆俊,陳飛. 海洋預報. 2014(04)
[7]極區(qū)海冰密集度AMSR-E數(shù)據反演算法的試驗與驗證[J]. 蘇潔,郝光華,葉鑫欣,王維波. 遙感學報. 2013(03)
[8]從航空數(shù)字影像提取北極海冰形態(tài)參數(shù)的方法研究[J]. 趙進平,任敬萍. 遙感學報. 2000(04)
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