北极波弗特海域冰间水道的精细化识别及其热力学效应研究

With the acceleration of sea ice areal reduction and thinning in the Arctic, it is of great importance to study the spatial-temporal distribution of ice leads and how its change impact on the sea ice melting through local thermal process. Quantification of the heat budget relies on the quality of ice-lead distribution map and metrological data. The ice-lead information, derived from satellite images, is however restricted by the spatial resolution of the image and thus cannot detect narrow leads below the pixel resolution, which further reduces the accuracy of heat flux modeling. This project is under the framework of multi-scale lead detection – reconstruction of narrow leads – heat fluxes quantification. Firstly, we detected ice leads from multi-scale images in the Beaufort Sea in the spring. For the matched high-low resolution image pairs, an advanced remote sensing technique: super-resolution image reconstruction method is established to obtain the detailed leads with widths larger than 30m from time series of MODIS image (1km resolution). The detailed lead maps are expected to improve the local heat flux estimation and serve the spatial-temporal statistics of the leads change. The contribution of thermal effect of the spring lead dynamic in Beaufort Sea is finally explored, by relating to the summer onset of sea ice melting. The results will provide sub-grid lead information for the sea ice modeling and optimize the parameterization. By doing this, satellite image data will get much more potential for the Arctic sea ice and local climate change modeling.

在北极海冰减少变薄的趋势下，研究春季冰间水道的分布变化怎样改变局地热通量从而影响夏季海冰消融具有重要的科学价值。水道的热力学效应需要利用水道-海冰分布和气象再分析资料进行量化。然而水道-海冰分布信息的获取受到卫星遥感数据分辨率的限制，无法大范围提取窄小水道，从而降低了遥感估算局地热通量的精度。本项目以“水道多尺度遥感识别-窄小水道分布重建-水道热力学效应量化”为研究主线，发展冰间水道遥感精细化获取方法，在多尺度遥感影像间建立超分辨率重建模型，从大范围MODIS时间序列影像上（1千米分辨率）重建窄小水道（宽度大于30米）的空间分布，改进局地热通量的计算精度，统计分析水道及其热通量的时空变化特征。结合该海域海冰的快速变化规律，探索春季冰间水道的热力学效应对初夏海冰消融的影响。研究结果将为海冰数值模拟提供亚网格信息，从而支持参数化方案的优化，提升遥感数据在北极海冰与局地气候变化研究中的应用潜力。

随着北极海冰变薄和多年冰的减少，海冰的运动加速和冰场形变加剧从理论上会导致更多冰间水道形成，促进夏季海冰提前消融，因此研究冰间水道的春季分布变化怎样改变局地热通量，并影响夏季海冰消融具有重要的科学价值。本项目针对目前国际发布的冰间水道产品存在的分辨率较低、错误分类较多和低估水道面积等问题，在云掩膜改进、阈值优化和日合成方案设计等多个环节进行完善，形成一套更高精度的日尺度冰间水道提取算法，且在窄小水道的识别能力上有较大提升。基于此新算法，利用6000多景MODIS影像对过去二十年波弗特海冰间水道做了识别和提取，证实了春季水道在北极海冰变薄背景下的增加趋势，更准确的量化了它的时空变化规律。.现有冰间水道遥感产品只能识别公里级宽度的水道，而众多细小的窄水道在冰区的分布比公里级宽度的大型水道更为广泛。此外，热力学的现场观测发现，宽度较窄的米级水道传递湍流热通量的效率是较宽的千米级水道的两倍，因此利用公里级分辨率的遥感数据估算湍流通量将忽略众多窄小水道的热力学贡献。本项目突破传统块体公式计算湍流通量的思路，首次将米级分辨率的窄小水道遥感提取与考虑水道宽度差异的通量模型结合，精确量化窄小冰间水道对局地湍流热通量的贡献高达30%。.项目执行期间共发表与项目研究内容直接相关且标注基金资助的SCI论文8篇，EI论文1篇，核心1篇。培养博士生毕业1名，硕士生毕业2名。参加国际海冰研讨大会，做大会口头报告2个。获得软件著作权1项。负责人在项目执行期间，被选为国际期刊Spatial Statistics和Ocean-Land-Atmosphere Research的编委。研究成果支持“北极海冰-海洋动力遥感协同观测与航道保障应用”入选2021年中国十大海洋科技进展。.