• 中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • ISSN 1007-6336
  • CN 21-1168/X

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

河北近海海域海冰时空变化遥感监测分析

徐雯佳 徐永利 田力

引用本文:
Citation:

河北近海海域海冰时空变化遥感监测分析

    作者简介: 徐雯佳(1983-), 女, 江西上饶人, 高级工程师, 硕士, 主要研究方向为海洋遥感技术应用, E-mail:562153204@qq.com;
  • 基金项目: 河北省海洋局基础类项目(454-0503-YBN-532M)
  • 中图分类号: P731.15;X87

Analysis of spatiotemporal variation of sea ice in Hebei offshore waters by satellite remote sensing monitoring

  • 摘要: 河北近海海域每年冬季都会出现不同程度的海水冻结现象,实时连续监测海冰变化对制定有效的防灾减灾措施具有重要意义。利用MODIS、环境一号、高分一号、高分四号等多源卫星遥感数据,提取了2010—2018年8个冬季的河北近海海域海冰信息。以冰期、盛冰期、海冰最大面积、海冰最大外缘线和海冰最大叠加频次作为统计指标,分析了海冰时空变化特征。结果表明,河北近海海域海冰通常始于12月中下旬,终于次年2月下旬,冰期一般为50~60 d,盛冰期多数出现在1月下旬至2月上旬。在一般冰年,海冰多初现于唐山附近海域,消融于沧州附近海域。2010—2018年,前3个年度海冰冰情相对稳定,均相对较重;而近5个年度冰情变化相对剧烈,冰情较轻与较重的年度大体呈间隔式出现。监测期海冰冰情整体呈下降的变化趋势。
  • 图 1  研究区范围

    Figure 1.  Range of study area

    图 2  海冰遥感监测专题图产品示例

    Figure 2.  Examples of thematic maps for sea ice remote sensing monitoring

    图 3  2010—2018年河北近海海域海冰冰期(蓝色)和盛冰期(红色)天数变化趋势

    Figure 3.  Trends of days of sea ice period and severe ice period in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    图 4  2010—2018年河北近海海域海冰最大面积变化曲线(蓝色)及相应的线性拟合曲线(红色)

    Figure 4.  Maximum sea ice area distribution curve (blue) and corresponding linear fitting curve (red) in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    图 5  2010—2018年河北近海海域海冰最大外缘线变化曲线(蓝色)及相应的线性拟合曲线(红色)

    Figure 5.  Maximum floe ice edge distribution curve (blue) and corresponding linear fitting curve (red) in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    图 6  2010—2018年河北近海海域海冰空间分布范围叠加分析

    Figure 6.  Superposition analysis of the spatial distribution of sea ice in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    表 1  海冰监测所用卫星遥感数据的基本特性

    Table 1.  Basic characteristics of satellite remote sensing data used for sea ice monitoring

    下载: 导出CSV

    表 2  2010—2018年河北近海海域海冰冰期统计

    Table 2.  Statistics of sea ice period in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    下载: 导出CSV

    表 3  2010—2018年河北近海海域海冰空间分布特征

    Table 3.  Spatial distribution characteristics of sea ice in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    下载: 导出CSV
  • [1] 刘建强, 吴奎桥, 黄润恒.Radarsat卫星渤海海冰监测研究[J].海洋预报, 1999, 16(3):62-70.
    [2] 韩素芹, 林枚, 黎贞发, 等.渤海海面冰情变化趋势预测[J].自然灾害学报, 2008, 17(4):85-90. doi: 10.3969/j.issn.1004-4574.2008.04.015
    [3] 刘钦政, 黄嘉佑, 白珊, 等.渤海冬季海冰气候变异的成因分析[J].海洋学报, 2004, 26(2):11-19. doi: 10.3321/j.issn:0253-4193.2004.02.002
    [4] 白珊, 刘钦政, 李海, 等.渤海的海冰[J].海洋预报, 1999, 16(3):1-9.
    [5] 孙劭, 苏洁, 史培军.2010年渤海海冰灾害特征分析[J].自然灾害学报, 2011, 20(6):87-93.
    [6] BERK A, BERNSTEIN L S, ANDERSON G P, et al.MODTRAN cloud and multiple scattering upgrades with application to AVIRIS[J].Remote Sensing of Environment, 1998, 65(3):367-375. doi: 10.1016/S0034-4257(98)00045-5
    [7] ADLER-GOLDEN S M, MATTHEW M W, BERNSTEIN L S, et al.Atmospheric correction for shortwave spectral imagery based on MODTRAN4[C]//Proceedings Volume 3753, Imaging Spectrometry V.Denver, CO, United States: SPIE, 1999.
    [8] VERMOTE E F, EL SALEOUS N Z, JUSTICE C O.Atmospheric correction of MODIS data in the visible to middle infrared:first results[J].Remote Sensing of Environment, 2002, 83(1/2):97-111.
    [9] KRUSE F A.Comparison of ATREM, ACORN, and FLAASH atmospheric corrections using low-altitude AVIRIS data of boulder, colorado[C]//Proceedings of the 13th JPL Airborne Geoscience Workshop.Pasadena, CA: Jet Propulsion Laboratory, 2004.
    [10] 田力, 徐雯佳.卫星遥感海冰监测技术在河北省近海海域的应用[J].遥感技术与应用, 2015, 30(4):793-797.
    [11] RAO P K.气象卫星——系统、资料及其在环境中的应用[M].许健民, 译.北京: 气象出版社, 1994: 20-45, 379-386, 403-411.
    [12] 吴龙涛, 吴辉碇, 孙兰涛, 等.MODIS渤海海冰遥感资料反演[J].中国海洋大学学报, 2006, 36(2):173-179.
    [13] 罗亚威, 张蕴斐, 孙从容, 等."海洋1号"卫星在海冰监测和预报中的应用[J].海洋学报, 2005, 27(1):7-18. doi: 10.3321/j.issn:0253-4193.2005.01.002
    [14] 唐茂宁, 刘煜, 李宝辉, 等.渤海及黄海北部冰情长期变化趋势分析[J].海洋预报, 2012, 29(2):45-49. doi: 10.3969/j.issn.1003-0239.2012.02.007
    [15] 陈艳红, 刘瑞敏, 龙辉.MODIS影像支持下的渤海海冰时空特征变化分析[J].测绘通报, 2015(9):83-86.
    [16] 石立坚, 王其茂, 邹斌, 等.基于辐射计海冰密集度数据的北极区域海冰变化规律分析[C]//"一带一路"战略与海洋科技创新——中国海洋学会2015年学术论文集.北京: 中国海洋学会, 2015: 93-98.
  • 加载中
图(6)表(3)
计量
  • 文章访问数:  315
  • HTML全文浏览量:  316
  • PDF下载量:  10
出版历程
  • 收稿日期:  2018-07-16
  • 录用日期:  2018-09-05
  • 刊出日期:  2020-04-20

河北近海海域海冰时空变化遥感监测分析

    作者简介:徐雯佳(1983-), 女, 江西上饶人, 高级工程师, 硕士, 主要研究方向为海洋遥感技术应用, E-mail:562153204@qq.com
  • 1. 河北省遥感中心, 河北 石家庄 050021
  • 2. 河北省水文工程地质勘查院, 河北 石家庄 050021
  • 3. 河北省地质调查院, 河北 石家庄 050081
基金项目: 河北省海洋局基础类项目(454-0503-YBN-532M)

摘要: 河北近海海域每年冬季都会出现不同程度的海水冻结现象,实时连续监测海冰变化对制定有效的防灾减灾措施具有重要意义。利用MODIS、环境一号、高分一号、高分四号等多源卫星遥感数据,提取了2010—2018年8个冬季的河北近海海域海冰信息。以冰期、盛冰期、海冰最大面积、海冰最大外缘线和海冰最大叠加频次作为统计指标,分析了海冰时空变化特征。结果表明,河北近海海域海冰通常始于12月中下旬,终于次年2月下旬,冰期一般为50~60 d,盛冰期多数出现在1月下旬至2月上旬。在一般冰年,海冰多初现于唐山附近海域,消融于沧州附近海域。2010—2018年,前3个年度海冰冰情相对稳定,均相对较重;而近5个年度冰情变化相对剧烈,冰情较轻与较重的年度大体呈间隔式出现。监测期海冰冰情整体呈下降的变化趋势。

English Abstract

  • 每年冬季在西伯利亚南下冷空气的影响下,河北省近海海域都有不同程度的结冰现象,冰期一般为三个月[1]。在严重冰期,海冰对海上油气开采、交通运输、港口海岸工程、海水养殖等会产生较大影响[2-4]。2009年,河北省近海海域遭遇了近30 a来最严重的冰情,因灾直接经济损失达1.55亿元[5]

    卫星遥感技术具有覆盖范围广、实时连续、便于进行长期动态监测等优势,是海洋环境“天地一体化”立体监测体系的重要组成部分。近年来,河北省大力推进卫星遥感在海洋管理工作中的应用,陆续实施了技术方法研究和平台建设等项目,实现了河北省海洋环境遥感业务化监测。而海冰则是海洋环境监测的重要对象之一。应用卫星遥感及时连续获取的海冰信息,为海冰灾害预警预报、防灾减灾、灾情评估等提供了有效的数据支撑。

    • 研究区选择河北省近海海域,包括整个河北省管辖海域。具体范围为117°27′E—120°30′E,38°15′N—40°00′N(图 1)。将秦皇岛港、京唐港、曹妃甸港、黄骅港附近海域列为重点监测区。

      图  1  研究区范围

      Figure 1.  Range of study area

    • 海冰遥感监测采用的卫星数据主要包括TERRA/AQUA、环境一号(HJ-1A/B)、高分一号(GF-1)、高分四号(GF-4)等,其基本特性见表 1。其中,对于河北近海海域,TERRA/AQUA、HJ-1A/B、GF-1卫星数据的采集时间大多在10:00至11:30之间,GF-4卫星数据的采集时间不固定。TERRA/AQUA能够每日成像,而其他国产卫星成像频次不定。因此,根据卫星成像情况和遥感数据的基本特性,在海冰常规监测中主要采用MODIS数据,当获取HJ-1A/B、GF-4、GF-1等较高空间分辨率遥感数据时,则在MODIS海冰监测的基础上,对监测结果进行进一步修正,并对港口等重点区域开展精细化监测。

      表 1  海冰监测所用卫星遥感数据的基本特性

      Table 1.  Basic characteristics of satellite remote sensing data used for sea ice monitoring

    • 利用ENVI软件对卫星遥感数据进行预处理,主要包括大气校正、几何校正、陆地掩膜和云检测等。其中,大气校正采用辐射传输模型中的MODTRAN模型,利用FLAASH模块进行校正,获得遥感数据各个像素上的反射率[6-9]。几何校正中MODIS数据校正利用Georeference MODIS模块;其他卫星数据基于已经过几何校正的数据,通过查找控制点,采用多项式校正方法进行校正。陆地掩膜和云检测主要利用海陆掩膜数据和波段阈值法剔除陆地和云的影响[10]

    • 海冰和海水的反射率有显著差异,可作为冰水识别的重要参数。在海冰遥感图像直方图中,海冰和海水呈现两个明显峰值,通常利用两个峰中间的谷值作为阈值进行冰水区分[11]。当某一像元相应反射率高于此阈值,判别为冰[12]。对于MODIS、HJ-1/CCD、GF-1/WFV和GF-4/PMS等卫星数据,冰水识别阈值分别采用第1波段反射率14.0%、第1波段反射率22.0%、第1波段反射率11.0%和第3波段反射率12.9%。

      在冰水识别的基础上,进一步获取海冰面积、海冰外缘线、海冰范围等信息。对于海冰面积,主要通过海冰像元总数与像元面积相乘计算获取。像元面积由卫星遥感数据的空间分辨率决定。对于海冰外缘线,主要通过判断某海冰像元与其邻近8个像元有无冰水变化获取,如果有变化,则判别为外缘线的点[13]。对于海冰范围,习惯定义为从某个海湾湾底沿湾中轴线到冰外缘线的距离[14]。但本研究区范围为河北近海海域,含辽东湾和渤海湾的部分海域。因此,本文根据海冰发生发展规律,以海岸线为基准线向海域作垂线,计算海岸线与海冰外缘线之间的距离,将最大值定为海冰最大外缘线,来衡量海冰范围。

    • 本研究海冰监测产品主要包括海冰监测专题图和监测通报。应用GIS软件制作海冰卫星遥感影像图和海冰监测分布图,并统计河北近海、各市海域及重点港口等区域的海冰分布面积、最大外缘线等信息。对监测情况进行总结分析,制作海冰监测通报。其中,海冰监测专题图产品示例见图 2

      图  2  海冰遥感监测专题图产品示例

      Figure 2.  Examples of thematic maps for sea ice remote sensing monitoring

    • 海冰的发展过程一般分为初冰期、盛冰期和融冰期三个阶段。其中,根据研究区范围和河北近海海域海冰冰情特征,本文将研究区内海冰面积大于5000 km2的时期定为盛冰期。

      对2010—2018年研究区海冰冰期信息进行统计分析(表 2),可见河北近海海域海冰通常出现在12月中下旬,消融在次年2月下旬,冰期多数处于50~60 d。2010/2011年和2015/2016年冰期最长,均为71 d;2014/2015年冰期最短,为42 d。对于盛冰期,2012/2013年持续时间最长,为38 d;其次为2010/2011年和2015/2016年,分别持续24 d和22 d;而2013/2014年、2014/2015年和2016/2017年冰情偏轻,没有进入盛冰期。

      表 2  2010—2018年河北近海海域海冰冰期统计

      Table 2.  Statistics of sea ice period in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

      冰期天数与盛冰期天数变化趋势近似,整体均呈上下波动的变化趋势,但冰期天数波动幅度相对较小,盛冰期天数波动幅度相对较大(图 3)。

      图  3  2010—2018年河北近海海域海冰冰期(蓝色)和盛冰期(红色)天数变化趋势

      Figure 3.  Trends of days of sea ice period and severe ice period in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

    • 海冰面积是表征海冰发展变化的重要参数之一,而海冰最大面积数据更是判断冰情等级的关键因子[15]

      2010—2018年期间,河北近海海域海冰最大面积值在2010/2011年达到最高峰,为12316 km2;之后,连续4个冰期呈逐年下降的趋势,在2014/2015年海冰最大面积值降至监测期最低点,仅为200 km2;2015/2016年受冷空气影响,海冰最大面积值迅速升至12209 km2;2016/2017年,海冰冰情大幅减轻,最大面积值减少幅度达95%;而在2017/2018年,海冰最大面积值再次上升,约为上年度数值的14倍(图 4)。

      图  4  2010—2018年河北近海海域海冰最大面积变化曲线(蓝色)及相应的线性拟合曲线(红色)

      Figure 4.  Maximum sea ice area distribution curve (blue) and corresponding linear fitting curve (red) in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

      8个年度中,2010/2011年、2011/2012年和2015/2016年等3个年度的海冰最大面积值超过10000 km2,而2013/2014年、2014/2015年和2016/2017年等3个年度的海冰最大面积值低于1600 km2

      对海冰最大面积进行线性拟合(图 4),可见2010—2018年河北近海海域海冰最大面积值整体呈下降的变化趋势。

    • 海冰外缘线为海冰分布范围的边缘线,直接反映海冰冻结和消融过程[16]。因此,海冰最大外缘线也是判断冰情等级的重要指标。

      2010—2018年,河北近海海域海冰最大外缘线的变化趋势与最大分布面积变化趋势基本一致(图 5)。2010/2011年海冰最大外缘线为极大值,达35.0 n mile;之后4个年度呈逐年下降的趋势,下降速度为7.1 n mile/a,在2014/2015年达到极小值,仅为6.7 n mile;2015/2016年海冰最大外缘线急剧上升,再次达到30 n mile以上,冰情偏重;2016/2017年,海冰冰情减轻,最大外缘线减少幅度为56%;而在2017/2018年,海冰最大外缘线再次上升,为13.4 n mile。

      图  5  2010—2018年河北近海海域海冰最大外缘线变化曲线(蓝色)及相应的线性拟合曲线(红色)

      Figure 5.  Maximum floe ice edge distribution curve (blue) and corresponding linear fitting curve (red) in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

      8个年度中,2010/2011年、2011/2012年和2015/2016年等3个年度的海冰最大外缘线超过30 n mile,而2013/2014年和2014/2015年的海冰最大外缘线低于10 n mile。

      对海冰最大外缘线进行线性拟合(图 5),可见,2010—2018年河北近海海域海冰最大外缘线整体也呈下降的变化趋势,但下降趋势没有海冰最大面积值的明显。

    • 统计每年度河北近海海域海冰初现和消融海域,并对海冰空间分布范围进行叠加分析(表 3图 6)。2010—2018年,海冰初现海域基本一致,一般都在唐山市的唐山湾三岛附近海域,而海冰消融海域不尽相同。对于2013/2014年、2014/2015年、2016/2017年等冰情相对较轻的年份,海冰主要持续分布在唐山附近海域,因此多数消融在该海域;对于其他冰情相对较重的年份,海冰一般消融在沧州附近海域。

      表 3  2010—2018年河北近海海域海冰空间分布特征

      Table 3.  Spatial distribution characteristics of sea ice in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

      图  6  2010—2018年河北近海海域海冰空间分布范围叠加分析

      Figure 6.  Superposition analysis of the spatial distribution of sea ice in Hebei offshore waters from 2010 to 2018

      河北近海海域海冰空间分布叠加结果显示,2010/2011年海冰持续时间最长,空间分布范围最广,最大频次达46次,其中沧州附近海域浮冰范围最大,冰情相对较重。2011/2012年、2012/2013年、2015/2016年、2017/2018年海冰空间分布范围相对较广,最大频次均在24次以上。其中2011/2012年和2017/2018年以秦皇岛附近海域冰情相对较重,最大浮冰外缘线分别为25.0 n mile、21.2 n mile,最大频次均达24次;2012/2013年和2015/2016以沧州附近海域冰情相对较重,最大浮冰外缘线分别为24.3 n mile、30.3 n mile,最大频次分别达25次、29次。而2013/2014、2014/2015、2016/2017年海冰属于轻冰年,持续时间较短,空间分布范围较小,最大频次均在14次以下,其中唐山湾三岛附近海域海冰持续时间相对最长,冰情相对较重。

    • (1) 以冰期、盛冰期、海冰最大面积、海冰最大外缘线和海冰最大叠加频次作为统计指标,综合评定河北近海海域海冰冰情。2010—2018年,河北近海海域海冰冰情严重程度顺序为2010/2011年>2012/2013年>2015/2016年>2011/2012年>2017/2018年>2013/2014年>2016/2017年>2014/2015年。其中,2010/2011年属于重冰年,2012/2013年和2015/2016年属于偏重冰年,2011/2012年和2017/2018年属于常冰年,2013/2014年、2016/2017年和2014/2015年属于轻冰年。

      (2) 2010—2018年期间,前3个年度河北近海海域海冰冰情相对稳定,均相对较重;而近5个年度冰情变化相对剧烈,呈震荡的变化趋势,冰情较轻的年度和冰情较重的年度大体呈间隔式出现。海冰最大面积和最大外缘线的线性拟合结果显示,2010—2018年河北近海海域海冰冰情整体呈下降的变化趋势。

      (3) 由于本研究选取的数据时间序列不够长,所得结论只能说明这段时间内的海冰变化趋势。此外,目前国内海冰厚度、海冰温度等遥感反演算法不够成熟,因此在本次冰情分析中,没有选取上述指标等作为统计参数。在今后的研究中,随着河北省海冰遥感监测工作的持续推进,海冰遥感技术不断升级,需进一步完善基于卫星遥感的海冰冰情分析预测方法,提高冰情预测能力。

参考文献 (16)

目录

    /

    返回文章