基于测高卫星的环南极海冰关键参数反演及其时空变化研究

Sea ice in polar areas is extremely sensitive to climate change. Therefore, the comprehensive monitoring and analysis of key parameters of sea ice, such as area, thickness, and volume, are of great significance for climate change analysis and ecology conservation. The complex physical structure of Antarctic sea ice and the lacking high-precision validation data produce great uncertainties to retrieve sea-ice thickness and volume by satellite remote sensing. Therefore, it is an urgent task to retrieve high-precision parameters of Antarctic sea ice and perform long-term spatio-temporal trend analysis of them. Satellite altimetry is key to achieve this goal. This project first improves the physical model of the laser altimetry satellite ICESat in the retrieval of Antarctic sea-ice thickness. Then, aiming at the radar altimetry satellite CryoSat-2, the accuracy of the mainstream echo waveform retracking algorithms will be evaluated for circum-Antarctic sea ice, therefore establishing the optimal retracking strategy for retrieving Antarctic sea-ice thickness. Then the data gap between two ICESat can be filled. Based on the proposed two methods, the high-resolution datasets of key parameters (thickness, area, and volume) of circum-Antarctic sea ice from 2003 to 2022 will be produced and analyzed. This research will play an important role in the long-term and high-precision monitoring and analysis of sea ice parameters around the whole Antarctica.

极地海冰对气候变化极为敏感，围绕其关键参数如面积、厚度和体积的全面监测与深度分析，对气候变化研究和生态保护具有重要意义。南极海冰验证数据稀少且海冰结构复杂，海冰厚度和体积遥感反演存在巨大的不确定性，亟需针对整个南极海冰关键参数进行高精度反演及时空趋势分析。卫星测高是实现这一目的的关键，本项目首先针对激光测高卫星ICESat在南极海冰厚度反演过程中的模型进行改进，提出基于物理模型优化的ICESat南极海冰厚度反演方法；然后针对雷达测高卫星CryoSat-2，评估主流回波重跟踪算法在南极的精度，建立最优回波重跟踪策略反演南极海冰厚度，插补两颗ICESat卫星监测时段之间的数据缺失；最后综合上述方法，生产2003-2022年高分辨率环南极海冰关键参数（厚度、面积和体积）数据集并进行时空变化分析。该研究成果将在环南极海冰长时间、高精度监测与分析应用中发挥重要的作用。

极地海冰厚度是全球气候变化的重要指标，稀少的原位观测远远无法满足长时序大范围数据生产分析的需求。卫星遥感目前已经在北极地区实现了连续的积雪和海冰厚度反演，但是由于南极海冰的原位观测数据稀少，且海冰物理结构更加复杂，现有研究更多集中在特定的海域特定的时间段进行分析，无法全面了解整个南极海冰的时空变化。因此亟需生产一套高精度环南极海冰厚度和体积等关键参数数据集，同时发展大范围长时序时空数据生产与挖掘分析。本项目从如下几个方面展开了研究：.1）提出基于物理模型优化的改进的海冰厚度反演单层法（One Layer Method improved, OLMi）。利用逐海域总干舷高与海冰厚度、冰上积雪厚度的的经验公式，得到冰雪厚度比值R初始估计作为输入参数，然后利用流体静力平衡方程，从总干舷高推导出的海冰整体厚度与原位测量的海冰厚度之间RMSE 34.7 cm（单层法OLM），在此基础上减去冰上积雪厚度，得到基于改进的OLMi的海冰厚度RMSE 20.2 cm，海冰厚度测量精度提高了42%。提出的OLMi方法以浮力方程为基础，不需要辅助积雪深度数据，适用于具有广泛积雪灌浆层的南极海冰厚度反演；.2）对激光测高卫星ICESat/ICESat-2南极海冰厚度反演的一致性进行了评估，并生产了2003-2020的大范围环南极海冰厚度、面积和体积数据集，对年内和年际海冰厚度逐月逐海域时空变化规律进行了分析。研究发现，ICESat海冰总干舷高反演算法比ICESat-2低估14%左右(0.036 m)；海冰厚度的年内变化主要因气候和风力引起的海冰动力学和热力学过程，出现不同海域的双峰分布特征；多年环南极海冰厚度显示出下降的趋势，特别在夏季变化约为-0.014 m/y，这可能表明全球变暖对南极海冰有不可忽视的影响。.3）多源遥感数据大范围长时序数据集生产和时空挖掘技术研发与应用研究。主要从两方面进行了探索，一是对大型湿地湖泊Lake Chad近40年长时序面积提取，发现水域面积总体呈上升趋势，总水域面积相比于开放水域面积存在2-3个月的时间延迟（水文异步性），并在此基础上发布在线应用；二是结合人工神经网络回溯和重建卫星土壤湿度数据，为无观测区域的长时间序列土壤湿度产品生产奠定基础。