北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响.pdf

第 35 卷第 2 期 极地研究 Vol.35,No.2 2023 年 6 月 CHINESE JOURNAL OF POLAR RESEARCH June 2023 收稿日期 2022 年 3 月收到来稿,2022 年 6 月收到修改稿 基金项目 国家重点研发计划(2019YFA0607001),上海市自然科学基金(22ZR1427400),国家自然科学基金项目(42130402,41706210),南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)创新团队建设项目(311021009)资助 作者简介 周意,男,2001 年生。主要从事北极海冰相关研究工作。E-mail: 通信作者 张瑜,E-mail: 北极多源积雪深度数据对比评估及其 对海冰厚度估算的影响 周意1 韦美怡1 张瑜1,2 陈长胜3 徐丹亚2(1上海海洋大学海洋科学学院,上海 201306;2南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东 珠海 519082;3马萨诸塞大学达特茅斯分校海洋科学与技术学院,马萨诸塞州 新贝德福德市 02744)摘要 积雪深度是估算海冰厚度重要的参数之一,目前对不同积雪深度产品精度及其可适用范围的评估研究较少,也缺乏系统性的认知。本研究选取了 11 种北极积雪深度产品,根据产品的不同时间范围,分为20132018 年和 20182019 年 2 个评估时间段。根据上述时间段,对比分析了各产品之间的差异性,然后将这些产品与“冰桥行动”和海冰质量平衡浮标的现场观测结果进行了评估。所有产品都显示格陵兰岛和加拿大北极群岛的北部积雪深度较厚,而在东西伯利亚海、拉普捷夫海、喀拉海、巴伦支海沿线区域的积雪深度较薄,不过,部分产品在时空变化上仍存在较大差异。与“冰桥行动”的观测数据对比发现,大部分产品数据雪深都较厚,AMSR2B和 IS2/CS2分别在 20132018年和 20182019年的评估时间段内差异较小,拟合度较好。与海冰质量平衡浮标的对比结果显示,绝大部分产品数据雪深都较薄,并且差异性较大,其中NESOSIM 在整个时期拟合度较好。利用不同产品的积雪深度反演海冰厚度的结果差异显著,与“冰桥行动”观测的海冰厚度对比发现,FY3B/MWRI 和 IS2/CS2 分别在 20132018 年和 20182019 年的评估时间段内有着最好的拟合性。综合雪深和海冰厚度的验证结果来看,经验被动微波遥感、卫星测高以及组合类型的AMSR/AVHRR 有着较好的拟合度,而雪深再分析模型产品的精度仍然需要进一步提升。关键词 北极 积雪深度 海冰厚度 卫星遥感 再分析模型 doi:10.13679/j.jdyj.20220103 0 引言 北极海冰上的积雪具有高反照率和低导热性,控制着海冰、海洋和大气之间的热量和能量传递,在全球气候变化中扮演着重要的角色1-4。在夏季,积雪反射了高达 85%的太阳短波辐射,导致海冰开始融化的时间延后,并一直持续到高反照率的雪层消失5。在冬季,它起到了绝缘体的作用,限制了热量从海洋通过海冰传递到大气中,减缓了 海冰的生长6。尽管有大量研究表明积雪深度的重要性,但人们对海冰上的积雪仍然了解不足。关于北极海冰积雪的大部分认识是基于 Warren 等7提出的雪深气候学(W99),该气候学主要利用 19541991年位于多年冰(MYI)上的苏联北极漂流站所收集的雪深数据,通过二元二次拟合表现为月平均的积雪深度分布。Kurtz 和 Farrell8对比现场观测的结果,发现 W99 一年冰(FYI)上的积雪深度大约是 W99 的一半。因此,部分研究提出了 0.5 和 0.7 第 2 期 周意等:北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响 213 的修正系数对 FYI 上的 W99 积雪进行了改进,将其称为 W99m9。考虑到北极地区受气候的影响正进行快速的变化,局限于 MYI 构建的 W99 气候学可能已经过时,因此 W99m 不能作为近几十年来北极雪深分布的代表性指标10-11。近年来,Shalina 和 Sandven12提出了一个改进气候学模型(SS18),主要分析了苏联航空考察队在北极地区几十年来收集到的春季(3 月、4 月和 5 月)积雪深度数据。SS18 与 W99 相比包括了更多的测量数据和更广的覆盖的区域,进一步补充和完善了北极气候学积雪深度的分布特征,但同样也存在气候学所具有的局限性。由于北极地理位置和气候的特殊性,难以进行积雪深度的实际测量。对此,卫星遥感是反演北极积雪深度的有力手段,能够提供北极积雪深度研究所需的时空覆盖范围。主要用于获取积雪深度的传感器是被动微波辐射计(PMW),最早由Markus 和 Cavalieri13通过对比微波成像仪的亮温(TB)与南极的实测雪深数据,利用经验关系来反演南极海冰的积雪深度。Comiso 等14对经验回归系数进行了进一步更新,以适配先进微波扫描辐射计(AMSR-E 和 AMSR2)的不同频率。然而由于算法的局限性,在北极地区仅有 FYI 上的积雪深度是合理的结果。在一项研究中,Markus 等15提出使用 AMSR-E/2 的较低频率可能会改善被动微波遥感反演的雪深。对此,Rostosky 等16考虑低频率的 TB 并基于五年的“冰桥行动”(OIB)的现场观测数据推导新的回归系数来反演积雪深度,该方法也能够估计 MYI 上的积雪深度,本研究将其称为 AMSR2B。近期,Li 等17利用风云三号(FY3B)/微波辐射计成像仪(MWRI)对北极海冰积雪 深 度 进 行 了 反 演 研 究,雪 深 主 要 通 过FY3B/MWRI 的 TB 与 OIB 之间的经验关系得出。本研究将以上这些基于 PMW 和实测数据的反演方法称为经验被动微波遥感。随着数值模式的发展,已经衍生了多种再分析模型用来反演北极积雪深度。早期,主要基于物理的建模方法开发了一些简单的模型,其主要使用再分析资料(主要是降雪数据)进行驱动,进一步使得替代气候学成为可能18-19。近期,Liston等20提出了一个适应海冰环境的陆地雪模型(SnowModel-LG),主要利用拉格朗日示踪进行雪深构建;Petty 等21提出了欧拉雪模型(NESOSIM),并使用了多种大气再分析资料进行驱动。这些改进的模型有效改善了积雪深度反演的准确性,为利用模型对积雪深度进行长周期的研究和预测展现了很好的前景。与此同时,随着海冰积雪深度研究的发展,科学界也提出了多种积雪深度反演方法。例如,Maa等22和Zhou等23提出了从土壤湿度和海洋盐度卫星(SMOS)反演积雪深度;Lawrence 等24和 Garnier 等25从双频雷达测量中得出雪深估计值,其中主要利用了不同频率波段雷达的穿透能力;Kwok 等26利用 CryoSat-2 和 ICESat-2 两种北极冰卫星的测高差异得出了 20182019 年北极的积雪深度;Braakmann-Folgmann 和 Donlon27提出利用神经网络的方法来反演积雪深度。此外,将多种方法结合起来的积雪反演方法也进行了一些尝试。例如,Bremen 大学环境物理研究所(IUP)通过将 W99 和 AMSR2 结合,提出了合并气候学和卫星遥感的积雪深度产品(MW99/AMSR2);Lee 等28通过结合热力学和被动微波遥感的方法反演了北极冬季的雪深(AMSR/AVHRR)。目前,国际上通过上述多源方式获取了多种积雪深度产品。然而,不同研究对雪深产品需求不同,产品的空间分辨率、时间跨度、准确性、可适用范围等是最为关注的要素,并且对数据精度的评估以及可适用范围的判断研究较少,缺乏系统性的认知。本研究选取了 11 种北极积雪深度产品(包括改进气候学、经验被动微波遥感、雪深再分析模型、卫星测高和组合类型)进行差异对比分析,同时,也将多种积雪深度产品与“冰桥行动”(OIB)和海冰质量平衡浮标(IMBs)的现场观测数据进行了评估,明确了各产品在不同观测时间段内的拟合度。此外,由于积雪深度是海冰厚度反演的一个重要参数,其精确度会直接影响海冰厚度的估计,本研究还将部分雪深产品用于反演海冰厚度,以此来探索积雪深度对海冰厚度的影响。1 数据与方法 1.1 雪深产品和现场观测数据 关于积雪深度产品的时空分辨率及其覆盖范 214 极地研究 第 35 卷 围详见表 1 所示,其中不同产品之间的空间分辨率相差很大(例如,FY3B/MWRI 的空间分辨率为最高,为 12.5 km12.5 km,而 NESOSIM 和 SS18 的空间分辨率为 100 km100 km),在时空覆盖范围和时间分辨率上,不同积雪深度产品也体现了相当可观的差异。表 1 所有积雪深度产品的概况 Table 1.Overview of all snow depth products 序号 积雪深度产品 产品类型 时空覆盖范围 空间分辨率 时间分辨率 参考资料 1 AMSR2B 经验被动微波遥感 20132018年 整个北极研究区域25 km25 km3月4月,日平均 Rostosky等162 FY3B/MWRI 经验被动微波遥感 20132020年 整个北极研究区域12.5 km12.5 km10月4月,日平均 Li等17 3 AMSR/AVHRR 卫星辐射计测量&热力学 20032020年 缺失加拿大北极群岛25 km25 km1月3月,日平均 Lee等28 4 MW99/AMSR2 卫星辐射计测量&气候学 20112021年 整个北极研究区域25 km25 km10月4月,月平均 Bremen环境物理研究所(IUP)5 IS2/CS2 卫星测高 20182019年 研究主区域*25 km25 km10月4月,月平均 Kwok等26 6 NESOSIM 欧拉雪模型 19802021年 整个北极研究区域100 km100 km10月4月,日平均 Petty等21 7 PIOMAS 泛北极海洋-海冰 耦合模型 19792021年 整个北极研究区域广义曲线坐标系(360120网格)1月12月,月平均 Zhang和Rothrock29 8 SMLG(ERA5)拉格朗日雪模型 19802018年 缺失加拿大北极群岛25 km25 km1月12月,日平均 Liston等20 9 SMLG(MERRA2)拉格朗日雪模型 19802018年 缺失加拿大北极群岛25 km25 km1月12月,日平均 Liston等20 10 W99m 改进气候学 20112021年 整个北极研究区域25 km25 km10月4月,月平均 Warren等7 11 SS18 改进气候学 每年一致 研究主区域和喀拉海100 km100 km春季,季节平均 Shalina和Sandven12*研究主区域定义为包括北冰洋中央区、拉普捷夫海、东西伯利亚海、楚科奇海和波弗特海在内的区域。1.1.1 改进气候学(1)W99m 根据 W99 气候学的定义,W99 气候学保持每年一致的月平均积雪深度分布(二元二次拟合)。显然,气候学的积雪深度没有表现出年际变化。Laxon 等30根据 OIB 的现场观测数据进一步改进了 W99 的积雪深度,即 FYI 上的积雪深度减半,积雪密度保持不变(Laxon13)。本研究使用了改进沃伦气候学的积雪深度(W99m),参考了 Laxon13修正算法,其中使用的海冰类型数据来自 OSI-SAF(http:/www.osi-saf.org/)。(2)SS18 Shalina 和 Sandven12分析了 19591989 年间北极科考和北极漂流站所获得的雪深和其他北极海冰资料,并通过合并两个广泛观测方案的雪深数据,提供了春季时期(3 月、4 月和5 月)新的雪深气候学。SS18 的空间分辨率为 100 km100 km,保持每年一致的季节平均积雪深度分布(数据来源:https:/doi.org/10.5194/tc-12-1867-2018-supplement)。1.1.2 经验被动微波遥感(1)AMSR2B 先进微波扫描辐射计-2(AMSR2)是搭载于GCOM-W1 的遥感传感器,用于测量地球表面和大气微弱的微波辐射,由日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)于 2012 年发射。本研究使用了Rostosky等16提出的AMSR2B版本,该产品的雪深反演算法基于 OIB 数据建立,并在 3 月和 4 月提供了多年冰的积雪深度,产品的空间分辨率为25 km25 km(数据来源:https:/doi.org/10.1594/PANGAEA.902747)。第 2 期 周意等:北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响 215 (2)FY3B/MWRI 风云三号(FY-3)气象卫星是来自中国的第二代极轨气象卫星,于2010年11月发射,并装载了11 个有效载荷,其中包括了一个全功率双极化微波辐射计(MWRI)。本研究使用了基于 FY3B/MWRI 反演的北极月平均雪深数据,空间分辨为12.5 km12.5 km。1.1.3 雪深再分析模型(1)PIOMAS 由美国华盛顿大学应用物理实验室/极地科学中心(APL/PSC)开发的泛北极海洋-海冰模拟和同化系统(PIOMAS)是一个为气候应用而开发的海洋和海冰耦合模型,相应提供了再分析资料反演的北极雪水当量估计29(Snow Water Equivalent,SWE)。数据的空间分辨率为 360120广义曲线坐标系网格,本研究将 PIOMAS 的月平均 SWE 转换为积雪深度,以此探索 PIOMAS估计北极积雪深度的潜力(数据来源:https:/pscfiles.apl.washington.edu/zhang/PIOMAS/data/v2.1/other/)。(2)NESOSIM NASA 的欧拉海冰积雪模型(NESOSIM)是一种新的、开源的三维积雪反演模型,目前该模型可以在整个雪深增长时期对积雪深度和密度进行每日估算。NESOSIM 可以提供空间分辨率为 100 km 100 km 的积雪深度数据,本研究使用了 NESOSIM的月平均积雪深度数据(数据来源:https:/zenodo.org/record/5164314#.Yel_N3pBw2x)。(3)SnowModel-LG SnowModel-LG 是一种拉格朗日方法的积雪再分析模型,该模型是主要是由 MERRA-231和ERA532大气再分析资料进行输入,提供了从1980 年 8 月 1 日至 2018 年 7 月 31 日(长达 38 年),空间分辨率为 25 km25 km 的日平均积雪深度。本研究使用了由两种再分析资料输入得到的雪深,将其分别称为 SMLG(ERA5)和 SMLG(MERRA2)(数据 来源:ftp:/ftp.cira.colostate.edu/ftp/Liston/SnowModel_LG_1980-2018/)。1.1.4 卫星测高(1)IS2/CS2 考虑到 CryoSat-2 的雷达高度计和 ICESat-2的激光高度计之间的差异,Kwok 等26首次利用这两种卫星测高数据估计了北极积雪深度。本研究使用了首次发布版本,该版本提供了北极 2018年 10 月至 2019 年 4 月,空间分辨率为 25 km 25 km 的月平均积雪深度数据(数据来源:https:/doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.914565)。1.1.5 组合类型(1)MW99/AMSR2 Bremen 环境物理研究所(IUP)将 AMSR2 的日平均 FYI 雪深和 W99 气候学进行了合并,该雪深有效结合了 W99 气候学和 AMSR2 被动微波遥感的结果,在两种产品有效雪深估计的区域上形成相互补充(AMSR2 的 FYI 区域和 W99 的 MYI区域)。本研究使用了这项合并的月平均雪深数据,空间分辨率为 25 km25 km(数据来源:ftp:/ftp.awi.de/sea_ice/auxiliary/snow_on_sea_ice/w99_amsr2_merge)。(2)AMSR/AVHRR Lee 等33通过将物理穿透深度(海冰干舷)与雪和干舷散射引起的冰雪散射光学深度(SOD)联系起来,提出可利用 PMW 的测量值来估算海冰干舷。此外,Shi 等34已经证明通过海冰干舷与冰雪之比相结合,可以高精度地反演雪深。Lee等28结合了这两种方法,利用卫星辐射计测量,进一步估算了 20032020 年间 1 月至 3 月的月平均积雪深度。本研究使用了该方法反演的积雪深度,其空间分辨率为 25 km25 km(数据来源:https:/doi.org/10.5281/zenodo.5081765)。1.1.6 现场观测数据(1)“冰桥行动”空中机载测量(OIB,Operation IceBridge)“冰桥行动”是美国国家航空航天局实施一项为期 11年的机载极地冰测量行动,开展陆地冰和海洋冰的空中调查,主要用来弥补 ICESat 和ICESat-2 测量时间之间的空缺35。该任务包括一个机载地形图绘图仪(ATM)高度计以及一个雪深探测雷达,能够提供大规模和高分辨率的总干舷和雪深数据,而利用测量得到的总干舷和雪深数据进一步能够计算海冰厚度36-37。本研究使用的OIB 数据来自 NSIDC 提供的 2013 年 IDCSI4 版本和 20142019 年的 quick look 版本(数据来源:https:/nsidc.org/data/IDCSI4/versions/1和https:/nsidc.org/data/NSIDC-0708/versions/1)。216 极地研究 第 35 卷 (2)海冰质量平衡浮标(IMBs,Ice Mass Balance buoys)美国陆军寒区研究与工程实验室(CRREL)部署了大量海冰质量平衡浮标,旨在测量和确定海冰覆盖区域的物质平衡和热力学变化38-39。积雪深度由装载在浮标上的声学测深仪每隔 4 h 采集一次,浮标数据集的可利用时间范围为 20002018 年。考虑到 20172018 年的浮标还在运行中,数据仍然不断更新,本研究主要使用了 20132016 年 IMBs 的积雪深度数据(数据来源:http:/imb-crrel-dartmouth.org)。1.2 方法 考虑到不同积雪深度产品的时间和空间分辨率的差异,本文将研究时段限制在每年的 10月次年 4 月,研究范围包括研究主区域及其周边地区 (图 1)。为了将不同时空分辨率下的数据进行相互比较,本研究将所有积雪深度产品统一插值到EASE 25 km25 km 的极地投影网格上,数据时段总范围为 20112021 年,两个重点比较时段分别为 2013 年 1 月2018 年 12 月(最大重合时期)和 2018 年 10 月2019 年 4 月(IS2/CS2时期)。图 1 北极研究区域以及现场观测数据位置。红色点表示 20132019 年冰桥行动机载测量轨迹,黑色点表示 20112016 年 IMB 浮标漂流轨迹。子图表示北极不同区域的具体划分,本研究将北冰洋中央区、拉普捷夫海、东西伯利亚海、楚科奇海和波弗特海在内的区域定义为研究主区域(分区数据来自美国国家冰雪数据中心)Fig.1.The Arctic study region and the filed observational locations.Red dots represent the airborne measurement track of the OIB from 2013 to 2019,and black dots represent the drift track of the IMB buoys from 2011 to 2016.The subplot shows the specific division of different regions in the Arctic Ocean.In this study,the main research region includes the central Arctic Ocean,Laptev Sea,East Siberian Sea,Chukchi Sea and Beaufort Sea(the sub-region data is from the National Snow and Ice Data Center)在雪深产品与现场观测数据的对比评估中,考虑到“冰桥行动”(OIB)作为空中机载测量,提供了空间分辨率为40 m的积雪深度数据,本研究采用 Laxon 等30使用的方法,将每月所有的 OIB现场观测点在 25 km25 km 的网格内求平均(与上述积雪产品的统一网格保持一致),以得到月平均的OIB数据。并且,为了避免较大的误差,剔除了网格内少于 200 个统计点的数据。由于 IMBs 数据是定点漂流数据,在时间和空间上与网格点数据存在很大差异,因此不同产品积雪深度数据与 IMBs 数据的比较存在很大误差。为了进一步利用 IMBs 的积雪深度数据,本研 第 2 期 周意等:北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响 217 究将不同雪深产品与所有 IMBs 进行沿轨迹的积雪深度比较(将网格积雪深度数据插值到 IMBs 的漂流轨迹上,每月所有的浮标漂流轨迹对应产品月平均的积雪分布)。为了反演海冰厚度,本研究使用了来自阿尔弗雷德魏格纳研究所(Alfred Wegener Institute,AWI)的 CryoSat-2 月平均雷达干舷数据(数据来源:ftp:/ftp.awi.de/sea_ice/product/cryosat2/),产品的空间分辨率为 25 km25 km。同时,对该数据进行了速度校正的处理,以获得基于不同雪深产品的海冰干舷数据。假设浮冰处于静力平衡状态,海冰厚度可从如下公式计算:wsifiswiwihhh (1)其中,hi表示海冰厚度,hfi表示海冰干舷,hs表示积雪深度。w、i和s分别表示海水密度、海冰密度和积雪密度。本研究中,海水密度取1024 kgm3,由于一年冰和多年冰的密度差异较大,本研究根据 Alexandrov 等40的结论,对一年冰的海冰密度使用 917 kgm3,多年冰的海冰密度使用 882 kgm3;积雪密度使用 W99 气候学的月平均估计值。海冰干舷由雷达干舷 hfr进行速度校正得出,根据实验表明,在干冷的积雪条件下,对于积雪覆盖的海冰,CryoSat-2 的 Ku 波段雷达后向反射信号主要来源于冰雪界面41。假设雷达信号完全穿透积雪层,可以从如下速度校正公式得出:fifrss1ChhhC (2)其中,C表示光速,Cs表示光在积雪中的传播速度。本研究根据Ulaby等42的结论,光在积雪中的传播速度表示为1.5ss(10.51)CC。本研究通过理论的方式来进一步定量描述积雪深度差异对海冰厚度的改变量。将公式(1)中的海冰厚度对积雪深度求偏导,得到冰雪梯度ishh,表示为:1.5wsisswiwi(10.51)1hh (3)其中,各个物理量的定义与方程(1)一致,冰雪梯 度的物理意义可以表示为单位积雪深度的变化所引起的海冰厚度变化量。2 雪深产品间对比分析 2.1 最大重合时期的相互比较 本节主要统计了不同积雪产品在最大重合时期的秋季(10月和11月)、冬季(1月和2月)和春季(3月和4月)的平均积雪深度,分别如图2、图3和图4所示;并相应统计了所有产品在每个区域的平均积雪深度,对应如表2、表3和表4所示(每个区域统计所有产品可利用的数据)。从整体看来,雪深较厚的区域主要集中在格陵兰岛和北极加拿大区域的北部,雪深较薄的区域主要集中在近欧亚的边缘海(东西伯利亚海、拉普捷夫海、喀拉海和巴伦支海)。在秋季,所有产品平均积雪深度的范围为0.070.17 m,不同产品间差异明显的区域主要在北极中部和巴芬湾。其中,W99m具有整个区域最厚的平均积雪深度(0.17 m),在格陵兰岛北部沿岸 最 厚 可 达0.4 m。SMLG(ERA5)和SMLG(MERRA2)在加拿大北极群岛外的区域最薄(均为0.07 m)。在加拿大北极群岛,W99m表现了较厚的积雪深度,与其他产品有着明显的差别。在冬季,海冰上的积雪得到充分积累,平均积雪深度的范围为0.130.21 m,不同产品间差异明显的区域主要在北极中部、巴芬湾和格陵兰海。其中,平均积雪深度较厚的产品有W99m和NESOSIM,分别为0.21 m和0.20 m。相比其他产品,NESOSIM在格陵兰岛东侧出现了较厚的雪深分布,平均雪深为0.47 m,最厚雪深可超过0.6 m。值得注意的是,该季节内不同雪深再分析模型产品有着显著的积雪分布差异(原因可以归结于不同模型对再分析资料的敏感性43)。在春季,积雪深度进一步增加,平均积雪深度的范围为0.150.29 m,不同产品间差异明显的区域主要在北极中部、巴芬湾和格陵兰海。SS18有着最厚的平均雪深(0.29 m),但结果仅是研究主区域和喀拉海的估计值。值得注意的异常是,NESOSIM相比其他产品在格陵兰海仍然有相当厚的平均雪深(0.64 m),FY3B/MWRI的平均雪深 218 极地研究 第 35 卷 图 2 不同产品秋季平均积雪深度分布 Fig.2.Distribution of mean snow depth of different products in autumn 图 3 不同产品冬季平均积雪深度分布 Fig.3.Distribution of mean snow depth of different products in winter 第 2 期 周意等:北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响 219 图 4 不同产品春季平均积雪深度分布 Fig.4.Distribution of mean snow depth of different products in spring 相比冬季并未增加,W99m在加拿大北极群岛和巴芬湾区域的平均雪深相比冬季都有所减少。进一步分析了秋季、冬季和春季不同积雪深度产品间的平均积雪深度差异(图5)。总的来看,不同季节下产品间的平均雪深差异明显,W99m在秋季和冬季相对于所有产品的平均雪深偏厚(最大差异为+0.08 m),而SS18在春季相对于所有产品偏厚,与FY3B/MWRI的差异可达+0.13 m。SMLG(ERA5)和SMLG(MERRA2)在所有研究季节的差异都较小,在春季,这两种数据几乎相对于所有产品偏薄(最大差异为0.05 m)。图6为不同区域的积雪深度概率密度分布,大部分产品的数据共同覆盖区域为研究主区域。同时,考虑到部分产品在研究主区域外的较大雪深差异,本研究也分析了加拿大北极区域(包括加拿大北极群岛和巴芬湾)、格陵兰海及巴伦支海区域的雪深统计结果,不过,分析中仅使用目标区域数据较为完整的产品。结果显示,在研究主区域,FY3B/MWRI表现出了明显的单峰曲线,表明FY3B/MWRI雪深数 220 极地研究 第 35 卷 表 2 秋季不同区域的积雪深度(单位:m)Table 2.Snow depth of different regions in autumn(unit:m)区域 FY3B/MWRIMW99/AMSR2 NESOSIM PIOMAS SMLG (ERA5)SMLG(MERRA2)W99m 北冰洋中央区(1)0.16 0.21 0.21 0.16 0.14 0.14 0.21 东西伯利亚海(2)0.10 0.12 0.08 0.06 0.06 0.05 0.12 拉普捷夫海(3)0.10 0.08 0.06 0.05 0.04 0.04 0.07 喀拉海(4)0.08 0.02 0.05 0.05 0.02 0.02 0.02 巴伦支海(5)0.08 0.02 0.05 0.06 0.02 0.02 0.04 格陵兰海(6)0.09 0.10 0.13 0.08 0.06 0.05 0.24 巴芬湾(7)0.09 0.04 0.04 0.05 0.02 0.01 0.31 加拿大北极群岛(8)0.13 0.11 0.10 0.06 0.21 波弗特海(9)0.12 0.11 0.08 0.06 0.06 0.06 0.11 楚科奇海(10)0.08 0.10 0.05 0.05 0.03 0.03 0.10 总研究区域 0.11 0.12 0.11 0.09 0.07 0.07 0.17 表 3 冬季不同区域的积雪深度(单位:m)Table 3.Snow depth of different regions in winter(unit:m)区域 FY3B/MWRI AMSR/AVHRR MW99/AMSR2NESOSIMPIOMAS SMLG(ERA5)SMLG(MERRA2)W99m 北冰洋中央区(1)0.18 0.21 0.24 0.25 0.25 0.23 0.22 0.25 东西伯利亚海(2)0.16 0.13 0.15 0.17 0.16 0.16 0.15 0.15 拉普捷夫海(3)0.14 0.11 0.14 0.13 0.13 0.09 0.09 0.14 喀拉海(4)0.12 0.11 0.08 0.16 0.11 0.1 0.09 0.09 巴伦支海(5)0.08 0.05 0.11 0.08 0.03 0.03 0.1 格陵兰海(6)0.11 0.11 0.12 0.47 0.16 0.14 0.12 0.25 巴芬湾(7)0.12 0.08 0.09 0.12 0.13 0.06 0.06 0.32 加拿大北极群岛(8)0.18 0.2 0.17 0.18 0.31 波弗特海(9)0.16 0.17 0.22 0.15 0.16 0.15 0.13 0.21 楚科奇海(10)0.14 0.11 0.14 0.13 0.14 0.1 0.1 0.14 总研究区域 0.15 0.16 0.16 0.2 0.17 0.14 0.13 0.21 表 4 春季不同区域的积雪深度(单位:m)Table 4.Snow depth of different regions in spring(unit:m)区域 AMSR2B FY3B/MWRI MW99/AMSR2NESOSIMPIOMASSMLG(ERA5)SMLG(MERRA2)W99m SS18 北冰洋中央区(1)0.24 0.18 0.27 0.30 0.29 0.28 0.26 0.28 0.33 东西伯利亚海(2)0.17 0.16 0.16 0.21 0.21 0.19 0.18 0.15 0.30 拉普捷夫海(3)0.16 0.15 0.12 0.17 0.18 0.11 0.11 0.12 0.22 喀拉海(4)0.15 0.14 0.11 0.26 0.17 0.15 0.14 0.14 0.21 巴伦支海(5)0.11 0.08 0.08 0.21 0.12 0.06 0.05 0.21 格陵兰海(6)0.14 0.11 0.13 0.64 0.18 0.18 0.16 0.24 巴芬湾(7)0.14 0.12 0.10 0.22 0.21 0.09 0.09 0.16 加拿大北极群岛(8)0.19 0.18 0.20 0.22 0.26 0.20 波弗特海(9)0.20 0.16 0.25 0.19 0.18 0.16 0.15 0.25 0.30 楚科奇海(10)0.18 0.15 0.19 0.19 0.20 0.14 0.13 0.19 0.28 总研究区域 0.18 0.15 0.18 0.26 0.22 0.18 0.17 0.21 0.29 第 2 期 周意等:北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响 221 图 5 秋季、冬季和春季不同积雪产品间的平均积雪深度差异(差异值表示为:纵坐标产品数据减去横坐标产品数据)Fig.5.Mean snow depth differences among different snow products in autumn,winter and spring(the difference value is indicated that data of y-coordinate minus data of x-coordinate)据值相对集中,而其他产品则表现出了双峰曲线甚 至 是 多 峰 线(比 较 明 显 的 有NESOSIM和PIOMAS),表明不同区域雪深数据差异较大。此外,各产品数据存在较强的季节变化性,雪深分布曲线的多峰分布在秋季最为显著,在春季有所减弱。综上所述,最大重合时期内不同产品间的雪深分布特征差异明显。两种改进气候学产品SS18和W99m在春季表现出了较大的差异,在共同区域SS18的雪深整体相对于W99m较厚。经验被动微波遥感产品FY3B/MWRI和AMSR2B雪深分布特征相似,但FY3B/MWRI的雪深整体相对于AMSR2B较薄。不同雪深再分析模型的厚雪区域相差很大,NESOSIM主要集中在格陵兰海,PIOMAS主要集中在加拿大北极群岛的北部,而SMLG(ERA5)和SMLG(MERRA2)主要集中在北极中部。作为组合类型的MW99/AMSR2和AMSR/AVHRR的雪深分布具有一定的相似度,这可以部分归因于两种产品均包括了AMSR2的数据。222 极地研究 第 35 卷 图 6 不同区域的积雪深度概率密度分布(每个区域统计所有积雪产品的共同数据部分,第一行表示研究主区域,第二行表示北极加拿大区域,第三行表示格陵兰海和巴伦支海区域)Fig.6.Probability density distribution of snow depth in different regions(common data of all snow products is used in each region,the first row represents the main research region,the second row represents the Canadian Arctic region,and the third row represents the Greenland Sea and Barents Sea region)2.2 IS2/CS2 时期的比较 本研究在2018年10月2019年4月间,新 增了IS2/CS2产品。图7显示的是IS2/CS2的平均雪深分布及其与不同产品在该时期的雪深差异(不同产品的平均积雪深度减去IS2/CS2的平均积雪深度)。与最大重合时期不同的是,IS2/CS2时期冬季平均采用了12月至次年2月的数据。从结果来看,IS2/CS2雪深较厚的区域主要集中在格陵兰岛和加拿大北极群岛的北部,且在春季的楚科奇 海区域也表现了较厚的雪深,整个时期的平均雪深为0.13 m。从不同雪深的差异结果来看,相比于IS2/CS2所 有 产 品 都 表 现 了 大 范 围 的 雪 深 偏 厚,NESOSIM和PIOMAS在北极中部偏厚程度最为明显,最大差异可超过0.2 m,且在整个季节保持一致;而偏薄的区域主要集中在波弗特海(PIOMAS在该区域的平均差异可达0.2 m)、楚科奇海和东西伯利亚海。2.3 雪深增长时期的比较 图8显示的是研究主区域内20112021年雪 第 2 期 周意等:北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响 223 图 7 IS2/CS2 的平均雪深分布及其与不同产品的雪深差异 Fig.7.Distribution of mean snow depth from IS2/CS2 and its mean snow depth difference with other different products 224 极地研究 第 35 卷 图 8 20112021 年研究主区域的月平均积雪深度变化 Fig.8.Variation of monthly mean