吳星泉,張勝軍,車德福

(東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110819)

海冰變化是北極海域乃至全球氣候變化直觀的表現(xiàn)和重要的指標(biāo)[1-3]，而全球氣候變化與人類活動密切相關(guān)。因此對海冰探測的研究既符合現(xiàn)實需求，也對未來有著不可忽視的影響。文獻[4—5]研究表明，夏季北極海冰的面積在逐年縮小，與此同時海冰厚度也呈下降的趨勢。在上述研究基礎(chǔ)上，探測近年來北極海冰的變化趨勢，從而完善長時間序列的北極海冰變化信息是非常有意義的[6]。

衛(wèi)星測高是近年來探測海冰常用且日趨成熟的技術(shù)手段，其優(yōu)勢在于可大空間尺度且連續(xù)地獲取海冰分布及變化信息[7-8]。IPCC第五次評估報告指出，1979—2011年間北極海冰在持續(xù)減少，2007年9月達到衛(wèi)星記錄的最低值[4]；文獻[9]研究表明，2010—2012年夏季海冰體積減小了14%，而2013年則比上一年上升了41%，夏季氣溫下降了5%，表明海冰變化與氣溫變化存在直接的關(guān)聯(lián)；文獻[10]基于海冰密集度產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)從1979年來北極海冰覆蓋的范圍同樣在不斷下降。

大量研究表明，獲取海冰干舷高對于計算海冰厚度，進而探測北極海冰及其與全球氣候變化的關(guān)聯(lián)具有重要的意義。因此，本文擬采用CryoSat-2衛(wèi)星SAR模式數(shù)據(jù)產(chǎn)品開展海冰探測研究，首先根據(jù)目標(biāo)研究海域篩選有效觀測數(shù)據(jù)，進而計算2015—2017年3年間月平均北極海冰干舷高，并使用航飛數(shù)據(jù)通過時空匹配對結(jié)果進行驗證。

1 干舷高計算原理

海冰干舷高又稱海冰出水高度，是浮冰表面相對于瞬時海面的高差，計算海冰干舷高的關(guān)鍵是要獲得高精度的海冰表面高及瞬時海面高。高精度的海冰表面高度參數(shù)的獲取需采用重跟蹤算法改正并加上各種距離改正項[11-12]。瞬時海面高由于其在冰面下不可測，通常采用鄰近無冰海域觀測點內(nèi)插獲得數(shù)據(jù)。瞬時海面高度由相應(yīng)的平均海面高和臨近點的海面高度異常插值獲取，其中，海面高度異常是指瞬時海面高度和平均海面高度的差值，即用內(nèi)插海面高度異常的方式得到星下點的瞬時海面高度。綜上所述，海冰干舷高的原理如圖1所示。

海冰干舷高計算公式如下

hf=Hsi-Hssh

(1)

式中，hf表示海冰干舷高；Hsi表示海冰表面高；Hssh表示瞬時海面高。

海冰表面高度為

Hsi=Hsat-Rwin-Rerr-ΔR

(2)

式中，Hsat表示衛(wèi)星的軌道高度；Rwin表示窗口延遲改正項；Rerr表示與路徑傳播延遲和地球物理校正相關(guān)的各類校正項總和，包括干、濕對流層延遲校正，電離層延遲校正，海況偏差校正，海潮、固體潮、極潮校正及大氣逆壓改正等；ΔR表示波形重跟蹤算法得到的距離改正。

瞬時海面高的計算如下

Hssh=Hmss+SSHA

(3)

式中，Hmss指平均海面高度；SSHA為插值后的海面高度異常。

以上各項參數(shù)在CryoSat-2的數(shù)據(jù)產(chǎn)品中基本都有給出，ΔR則通過采用Laxon/Ridout海冰模型擬合算法計算得到，平均海面高由DTU10模型提供。

2 數(shù)據(jù)介紹

2.1 CryoSat-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)

CryoSat-2衛(wèi)星的主要任務(wù)是測量兩極的冰川和冰蓋并重點對北冰洋海冰的厚度、體積及其質(zhì)量進行評估，據(jù)此得出氣候變化所引起的北極海冰變化趨勢。衛(wèi)星軌道高度為717 km，衛(wèi)星運行周期約為369 d，在高緯地區(qū)軌道重復(fù)率較高，因此在高緯地區(qū)衛(wèi)星運行的重復(fù)周期可視為30 d，衛(wèi)星軌道傾角為92°，衛(wèi)星星下點足跡可以覆蓋極地的大部分區(qū)域，彌補了其他測高衛(wèi)星的不足，幾乎可以實現(xiàn)對南北極區(qū)域的無縫觀測[14]。Cryosat-2二級數(shù)據(jù)信息見表1。

表1 CryoSat-2二級數(shù)據(jù)產(chǎn)品信息

2.2 IceBridge驗證數(shù)據(jù)

本文采用的驗證數(shù)據(jù)是2017年北極區(qū)域的IceBridge航飛數(shù)據(jù)，該驗證數(shù)據(jù)產(chǎn)品是2017的快照數(shù)據(jù)[12]，具體參數(shù)信息見表2。

表2 IceBridge數(shù)據(jù)參數(shù)信息

快照數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計適用于實時性研究項目，如海冰預(yù)測等。航飛數(shù)據(jù)由于觀測手段的不同相比衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以有效地避免大氣層帶來的各類校正項的影響，同時航飛測量的傳感器到測量點的距離與衛(wèi)星數(shù)據(jù)相比有巨大優(yōu)勢，因而觀測精度相對更高。此外，航飛測量可以觀測到更多反映冰雪信息的參量。利用干舷高數(shù)據(jù)反演冰厚時所用到的雪深、雪密度、冰濃度等參數(shù)，并非來自于衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)而是屬于預(yù)置的先驗信息，是根據(jù)地區(qū)和季節(jié)選取的經(jīng)驗值，具有一定的局限性，不能實時代表測量點的參數(shù)值，因此冰厚反演的結(jié)果存在不確定性。然而IceBridge航飛測量時使用的雪雷達(Snow Radar)專門用于測量雪深和學(xué)濃度等積雪參數(shù)，能夠有效地降低反演結(jié)果的不確定度[15]。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 干舷高計算

衛(wèi)星數(shù)據(jù)采用CryoSat-2二級數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的SIR_SAR_L2I數(shù)據(jù)，依據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品中提供的軌道高度信息、經(jīng)緯度、時間信息、海面高度、平均海面高度、高度異常值等重要參數(shù)，結(jié)合原理小節(jié)給出的海冰干舷高計算公式獲取海冰干舷高。目標(biāo)研究范圍設(shè)定為緯度帶(60°N—88°N)范圍內(nèi)的北極海域。SIR_SAR_L2I數(shù)據(jù)給出了每個星下點處的測高參數(shù)列表，在計算過程中通過星下點分類得到所有點的干舷值，其中無冰海域與陸面星下點處干舷值設(shè)置為0。

干舷高計算過程中需進行兩次有效數(shù)據(jù)篩選：①根據(jù)目標(biāo)研究區(qū)域及星下點位置信息進行區(qū)域篩選；②針對干舷高計算結(jié)果和預(yù)置的有效閾值篩選有效值。研究表明，海冰干舷高值的正常計算范圍為0～0.8 m，其中計算結(jié)果在0.6～0.8 m范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)比例較低。因此，本文研究中將干舷高計算結(jié)果異常的值視為粗差結(jié)果予以剔除。此外，根據(jù)3倍標(biāo)準差準則設(shè)定沿軌海冰干舷高異常判定的閾值。依托上述數(shù)據(jù)篩選準則，本文得到了2015—2017年間月平均海冰干舷高趨勢變化序列，下一步擬采用IceBridge航飛數(shù)據(jù)進行驗證。

3.2 數(shù)據(jù)檢核

本文數(shù)據(jù)檢核的基本思路是將CryoSat-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)和航飛驗證數(shù)據(jù)進行時空匹配，然后統(tǒng)計海冰干舷解算結(jié)果之間的符合程度和相關(guān)性。時間匹配是將測量時間相同的數(shù)據(jù)匹配在一起，保證觀測值的時效性重疊。空間匹配是將兩個數(shù)據(jù)的測量點一一匹配，保證觀測值的空域范圍重疊。當(dāng)時空匹配精度足夠高時，筆者近似認為匹配結(jié)果為同一點同一時刻衛(wèi)星與航飛方式分別獲取的干舷高。然而驗證過程中匹配精度取決于多種因素，本文通過縮小匹配范圍、設(shè)定閾值范圍來提高匹配精度。

本文采用的驗證數(shù)據(jù)是從NSIDC官方網(wǎng)站下載的IceBridge實地航飛數(shù)據(jù)，其每年的飛行軌跡數(shù)據(jù)不規(guī)則且不連續(xù)。因此，本文以月為單位進行驗證數(shù)據(jù)整合，提高匹配點數(shù)量的同時保證有足夠的匹配精度。顧及衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)地面軌跡的規(guī)律性分布和航飛軌跡特點，本文采用“點對點匹配”的方法進行空間匹配，即以航飛數(shù)據(jù)點為搜索目標(biāo)，在衛(wèi)星數(shù)據(jù)中遍歷搜尋經(jīng)緯度相匹配的觀測點與之對應(yīng)，航飛數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度精度為0.000 1，衛(wèi)星數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度精度為0.000 01，因此需要對衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行處理以降低其經(jīng)緯度精度。當(dāng)精度為0.000 1時匹配成功的數(shù)據(jù)量不足總數(shù)據(jù)量的0.001%，樣本不足導(dǎo)致結(jié)果可靠性下降。綜上，綜合考慮匹配數(shù)據(jù)量和精度的條件，本文將數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度精度降至0.01(即實際兩點的距離小于1 km即認為匹配成功)，從而得到了可靠的驗證結(jié)果。

本文以2015年3月份的兩種數(shù)據(jù)為例：圖2為空間匹配數(shù)據(jù)點分布圖，其中圖2(a)表示航飛觀測值軌跡，圖2(b)代表匹配后衛(wèi)星數(shù)據(jù)觀測值。根據(jù)匹配成功的經(jīng)緯度信息分別提取航飛觀測值和衛(wèi)星數(shù)據(jù)計算的干舷高值進行比對分析，通過圖3(圖3(a)為全部數(shù)據(jù)點，圖3(b)為按1∶10比例得出的部分數(shù)據(jù)點)可以看出衛(wèi)星數(shù)據(jù)和航飛數(shù)據(jù)的干舷高值具有一致的變化趨勢，利用兩種數(shù)據(jù)分別計算得到的干舷值序列間相關(guān)系數(shù)為0.654 35，由折線圖可以看出二者的整體變化趨勢十分相似。

數(shù)據(jù)驗證工作受限于航飛觀測時間和航跡分布。以2016年4月和2017年3月的航飛數(shù)據(jù)為例，驗證結(jié)果如圖4所示，二者的相關(guān)系數(shù)分別為0.621 62和0.648 4。驗證結(jié)果表明衛(wèi)星數(shù)據(jù)與航飛觀測值獲取的海冰干舷高之間的變化趨勢近乎一致，相關(guān)系數(shù)都在0.62以上。航飛數(shù)據(jù)受限于氣候和飛行距離，而且IceBridge的飛行器上搭載的雪雷達在冰脊區(qū)回波信號信噪比較低，因此CryoSat-2衛(wèi)星得到的海冰干舷高更能反映北極海冰干舷的實際情況[12]。

3.3 月平均海冰干舷高序列

圖5給出了2015—2017年間月平均海冰干舷高值的變化趨勢，可以發(fā)現(xiàn)每年海冰干舷高的季節(jié)性變化趨勢十分一致，且北極海冰干舷高值隨季節(jié)轉(zhuǎn)換呈現(xiàn)明顯地周期性變化趨勢：在每年的1—6月，海冰干舷高有一個緩慢的增加，隨著夏季北極地區(qū)氣溫的升高，北極海冰開始融化；每年6—8月海冰干舷值急劇下降，8月達到最低，此時北極的海冰只有小范圍的多年冰存在[16]；8月以后隨著氣溫的下降，北極海冰逐漸進入生長期，海冰干舷高又逐漸上升。

4 結(jié) 語

本文使用2015—2017年CryoSat-2衛(wèi)星SAR模式的測高數(shù)據(jù)對北極海域(60°N—88°N)的海冰進行干舷高計算，并使用NSIDC網(wǎng)站的IceBridge航飛數(shù)據(jù)中的參數(shù)對計算結(jié)果進行驗證。結(jié)果表明：計算結(jié)果和驗證數(shù)據(jù)在月平均值和整體變化趨勢上較為一致；且在冬季海冰減少速度慢，而在夏季則變化較快，可以發(fā)現(xiàn)海冰變化具有季節(jié)性和年際性差異[17]。本文的主要研究工作是對北極區(qū)域的海冰干舷高進行一個較長時間序列的計算，試驗結(jié)果存在一定的局限性，需要進一步進行重跟蹤優(yōu)化算法對比分析，以及使用更加精確的海冰表面類型識別方法。