南北極海冰變化及其影響因素的對比分析

柯長青 金鑫 沈校熠 李萌萌

研究論文

南北極海冰變化及其影響因素的對比分析

柯長青 金鑫 沈校熠 李萌萌

(南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院, 江蘇 南京 210023)

海冰是海洋-大氣交互系統(tǒng)的重要組成部分, 與全球氣候系統(tǒng)間存在靈敏的響應(yīng)和反饋機(jī)制。本文選用歐洲空間局發(fā)布的1992—2008年海冰密集度數(shù)據(jù)分析了南北極海冰在時間和空間上的變化規(guī)律與趨勢, 并結(jié)合由美國環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)和美國大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)聯(lián)合制作的NCEP/NCAR氣溫數(shù)據(jù)和ENSO指數(shù)探討了南北極海冰變化的影響因素。結(jié)果表明, 北極海冰面積呈明顯的減少趨勢, 其中夏季海冰最小月的減少更快。北冰洋中央海盆區(qū)、巴倫支海、喀拉海、巴芬灣和拉布拉多海的減少最明顯。南極海冰面積呈微弱增加趨勢, 羅斯海、太平洋扇區(qū)和大西洋扇區(qū)的海冰增加。北極海冰面積與氣溫有顯著的滯后1個月的負(fù)相關(guān)關(guān)系(<0.01)。北極升溫顯著, 北冰洋中央海盆區(qū)、喀拉海、巴倫支海、巴芬灣和楚科奇海升溫趨勢最大, 海冰減少很明顯。南極在南大西洋、南太平洋呈降溫趨勢, 海冰增加。北極海冰減少與39個月之后ONI的下降、40個月之后SOI的上升密切相關(guān); 南極海冰增加與7個月之后ONI的下降、6個月之后SOI的上升存在很好的響應(yīng)關(guān)系。南北極海冰變化與三次ENSO的強暖與強冷事件有很好的對應(yīng)關(guān)系。

海冰 密集度 面積 氣溫 ENSO 南北極

0 引言

南極和北極是位于地球兩端的巨大冷源, 在全球冷熱循環(huán)系統(tǒng)中扮演著重要角色, 是氣候變化的主要驅(qū)動力之一。南北極海冰作為全球氣候系統(tǒng)的敏感因子和重要組成部分, 參與了大洋和極區(qū)表面的輻射、能量、物質(zhì)平衡過程, 以及區(qū)域性和全球性的洋流、鹽流、氣流的形成和循環(huán)[1]。它不僅僅是單方面受海洋-大氣條件被動影響, 而是通過一系列復(fù)雜的正負(fù)反饋機(jī)制與氣候系統(tǒng)交互作用。南北極海冰是全球氣候變化的重要標(biāo)志和指示器, 氣候變化影響著海冰的變化[2-3], 而海冰也通過反照率、海洋環(huán)流等對區(qū)域和全球氣候系統(tǒng)形成重要的反饋作用[1]。IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)第五次評估報告認(rèn)為[4], 在全球變暖的背景下, 過去幾十年北極海冰面積減小、厚度變薄, 而南極海冰范圍增加。并且隨著全球氣溫繼續(xù)加速上升, 到21世紀(jì)末, 北極海冰范圍9月份將會減少[5], 而南極海冰面積和體積也將會減少[6]。因此南北極海冰與氣候變化在時間和空間上的反饋機(jī)制研究已成為亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問題。

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的應(yīng)用, 尤其是被動微波遙感傳感器的發(fā)展, 海冰各類信息的提取成為可能。其中海冰密集度是南北極海冰變化研究的重要參數(shù), 在此基礎(chǔ)上可提取海冰范圍、海冰面積等[7]。根據(jù)傳感器輻射亮溫反演海冰密集度主要有NASA Team[8]、Bootstrap[9]、Bristol[10]、NASA Team2[11]等算法。其中NASA Team算法[8,11]是利用三個通道的垂直或水平極化亮溫, 根據(jù)冰-水、不同海冰類型之間的亮溫差異計算亮溫極化比值和頻率梯度比值, 得到一年冰和多年冰各自的海冰密集度。歐空局SICCI(Sea Ice Climate Change Initiative)算法是在Bootstrap F和Bristol算法的基礎(chǔ)上采用動態(tài)系點并對薄冰區(qū)和海岸帶區(qū)域進(jìn)行了改進(jìn), 獲得的海冰密集度數(shù)據(jù)的精度得到了進(jìn)一步的提高[12]。Parkinson和Cavalieri[5]用被動微波遙感數(shù)據(jù)分析了1979—2006年北極海冰的變化, 結(jié)果表明, 整體減少趨勢為每年4.5±0.5萬km2, 所有季節(jié)和月份的海冰范圍也都顯著下降?？麻L青等[13]用AMSR-E數(shù)據(jù)得出北極海冰范圍和面積呈下降趨勢, 并分析了多年冰與一年冰的時空變化特征。Zwally等[6]基于被動微波遙感數(shù)據(jù)的分析, 表明南極海冰面積和范圍總體上都有每十年約1.2%的增加趨勢。卞林根和林學(xué)椿[14]得出南極海冰面積總體上呈增大趨勢, 以羅斯海和威德爾海外圍尤為明顯。王召民和黃士松[15]對比了南北極海冰的時空變化, 開展了全球視角下海冰與氣候關(guān)系的有益探索。

海冰變化受空氣溫度、海水溫度等眾多氣候因素的影響。Bengtsson等[16]通過ECHAM4模式實驗表明北極升溫與海冰減少間存在穩(wěn)健的相互促進(jìn)關(guān)系。薛彥廣等[17]發(fā)現(xiàn)1972—2012年北極海冰的下降趨勢滯后于異常高溫2—4個月。Chapman和Walsh[18]的研究表明北半球高緯度陸地氣溫顯著上升, 尤其在冬春季, 這導(dǎo)致了北極春夏季海冰的減少; 南極半島的變暖趨勢也較好地對應(yīng)著附近南極大陸邊緣海夏季海冰的減少。程彥杰等[19]發(fā)現(xiàn)氣溫距平和羅斯海海冰距平呈正相關(guān), 而與南極半島海區(qū)海冰距平呈負(fù)相關(guān), 為蹺蹺板式的變化特征。冬季北極歐亞大陸海區(qū)的海冰范圍變化會影響極地的冷空氣活動, 進(jìn)而改變副熱帶高壓的位置, 并導(dǎo)致熱帶海區(qū)表面溫度的異常和ENSO的發(fā)生[20]。朱艷峰與陳隆勛[21]發(fā)現(xiàn)歐亞大陸附近的海冰與Ni?o3區(qū)的海表溫度指數(shù)存在準(zhǔn)四年周期的超前和滯后相關(guān)關(guān)系。Simmonds和Jacka[22]發(fā)現(xiàn)南極大陸沿岸、西南印度洋、南太平洋和羅斯海西部的海冰與南方濤動(Sou-thern Oscillation, SO)存在相互影響。陳錦年等[23]得出在東南極和阿蒙森海有明顯的ENSO滯后海冰2—3年的遙相關(guān)關(guān)系。Gloersen[24]認(rèn)為南極和北極海冰范圍與ENSO之間存在顯著的準(zhǔn)四年和準(zhǔn)兩年周期變化, 且各區(qū)域空間差異很大。本文選用歐空局SICCI改進(jìn)算法的海冰密集度數(shù)據(jù), 從全球尺度來對比分析1992—2008年南北極海冰的時空變化特征, 并結(jié)合NCEP/NCAR氣溫數(shù)據(jù)和ENSO指數(shù)來探討南北極海冰變化的影響因素。

1 數(shù)據(jù)

1.1 海冰密集度

海冰密集度數(shù)據(jù)來自歐洲空間局(European Space Agency, ESA)氣候變化計劃(Climate Change Initiative, CCI)中的海冰基礎(chǔ)氣候變量項目(Essential Climate Variables, ECV)。該項目采用SSM/I(Special Sensor Microwave/Imager)亮溫數(shù)據(jù), 比較評估了30種海冰密集度算法, 選擇最優(yōu)的OSISAF-2(Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility)算法, 并做了修正以適于薄冰海域, 稱為SICCI(Sea Ice CCI)算法[12], 是Bootstrap F(BF)和Bristol(BR)算法的結(jié)合。前者BF是基于對三個通道發(fā)射率散點圖的聚類分析[9], 有極化和頻率兩種模式。頻率模式下運行可以消除開闊水域稀疏海冰帶來的大氣和海洋影響, 以及由降雪和其他表面效應(yīng)給發(fā)射率帶來的誤差。后者BR通過坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換將極化和頻率結(jié)合起來[10], 可解決NASA Team和Bootstrap F算法中水平極化通道對積雪分層的異常敏感, 以及Bootstrap F切換運行模式時結(jié)果的不連續(xù)問題。

SICCI SSM/I產(chǎn)品為level4級的每日海冰密集度, 時間序列從1992年1月1日至2008年12月31日, 覆蓋了南北半球緯度高于16.6°的所有海域, 是WGS-84(World Geodetic System 1984)橢球體, 對南北半球分別采用蘭伯特方位等面積投影(Lambert azimuthal equal area), 25 km的網(wǎng)格, NetCDF (Network Common Data Form)格式文件, 以壓縮二進(jìn)制的形式存儲。ESA CCI項目組認(rèn)為SSM/I產(chǎn)品的可信度和穩(wěn)定性略高于AMSR-E產(chǎn)品[12]。因此本文選取SICCI SSM/I產(chǎn)品, 由德國漢堡大學(xué)下載。在ArcGIS中轉(zhuǎn)換為南/北極極地方位投影, 根據(jù)研究區(qū)范圍作裁剪, 將陸地掩膜賦為空值, 空間分辨率重采樣為25 km。基于該數(shù)據(jù)可以計算海冰范圍和海冰面積。

1.2 氣溫

氣溫數(shù)據(jù)來自美國環(huán)境預(yù)報中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)與美國大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)聯(lián)合開展的“再分析(Reanalysis)”項目, 是通過采用全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng), 對陸地、船舶、氣球、飛機(jī)和衛(wèi)星等平臺獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和同化處理得到的綜合觀測資料集。它不僅包含的要素全面多樣、覆蓋的空間范圍廣、時間跨度長, 而且消除了氣候資料的缺失和異常變化等問題, 保持了數(shù)據(jù)的完整性和一致性。該數(shù)據(jù)是分辨率為2.5°×2.5°、覆蓋全球的格網(wǎng)數(shù)據(jù)。文件格式為NetCDF, 將物理量信息按時間分層存儲, 可通過地球系統(tǒng)研究實驗室下載。選用氣溫數(shù)據(jù)的時間序列與海冰密集度相同, 與海冰密集度數(shù)據(jù)一樣做投影轉(zhuǎn)換、裁剪、掩膜、空間分辨率重采樣等處理, 主要用來分析南北極海冰變化與氣溫的關(guān)系。

1.3 ENSO指數(shù)

ENSO包括厄爾尼諾(El Ni?o, EN)和南方濤動(Southern Oscillation, SO)兩部分。厄爾尼諾是赤道附近太平洋海區(qū)出現(xiàn)的海表溫度異常增暖現(xiàn)象, 是海溫上的特征, 通常由太平洋Ni?o3.4區(qū)(5°N—5°S, 120°W—170°W)的海表面溫度來表征[20]。根據(jù)美國海洋和大氣管理局(NOAA)的定義, 采用尼諾指數(shù)作為厄爾尼諾指標(biāo)(Oceanic Ni?o index, ONI), 即每月距平的3個月滑動平均值[25]。南方濤動是東南太平洋與赤道印度洋之間氣壓反向升降振蕩現(xiàn)象, 是氣壓上的特征。依據(jù)NOAA的定義, 數(shù)值上采用塔希堤島(Tahiti, 148°05′W, 17°53′S)和達(dá)爾文站(Dar-win, 130°59′E, 12°20′S)各自海平面氣壓的標(biāo)準(zhǔn)化值相減后差值的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果(SOI)[26]。由于海洋表面溫度和海平面氣壓分別體現(xiàn)了赤道太平洋海-氣系統(tǒng)的某個方面, 很多時候并不一致, 因此本文同時使用兩種指標(biāo)與海冰變化進(jìn)行分析。當(dāng)然, ENSO指數(shù)也需要綜合ONI和SOI完成計算。ONI(°C)和SOI(hPa)數(shù)據(jù)來自NOAA的氣候預(yù)測中心, 時間序列與海冰密集度相同。

2 結(jié)果

2.1 南北極海冰空間分布

將密集度大于15%的像元設(shè)定為有海冰, 在17年間只要有一天某一像元的海冰密集度大于15%, 該像元即作為有效像元參與計算, 這樣就確定了最大的海冰外緣線, 也確定了最大的海冰像元個數(shù)。對某一像元1992—2008年每天的海冰密集度求和(包含海冰密集度為0%的情況), 然后除以17年的天數(shù)之和, 得到該像元的平均海冰密集度。然后在最大海冰外緣線以內(nèi)逐個像元計算, 就得到整個北極的平均海冰密集度空間分布(圖1), 所得到的海冰外緣線也就是17年平均的結(jié)果。圖1表明17年間北極平均海冰密集度高達(dá)85%以上, 喀拉海和巴倫支海、格陵蘭海受到北大西洋暖流的影響, 海冰密集度不到50%。哈德遜、巴芬灣是半封閉的海區(qū), 與北冰洋中央海盆區(qū)之間缺乏冷水交換和海冰輸送, 密集度較低。南極海冰環(huán)繞分布于南極大陸周圍, 略成圓環(huán)狀; 密集度值基本以極點為中心, 從南極大陸邊緣向低緯度地區(qū)遞減, 并在外圍形成一圈低值區(qū)。海冰密集度高值區(qū)集中在威德爾海和羅斯海, 多年平均在80%以上, 同時也是海冰范圍最大的區(qū)域。西南極的海冰分布多于東南極。對比南北極海冰的空間分布, 整體上北極海冰密集度分布受緯度高低、洋流方向、海陸位置、海灣島嶼現(xiàn)狀等多種因素影響。而南極由于大陸形狀較規(guī)則并且周邊無大的島嶼群島, 且有南極繞極流阻隔了外部海水和洋流, 使其海冰密集度的空間分布較為連續(xù)和規(guī)律, 與緯度變化較為契合。

圖1 南北極平均海冰密集度

Fig.1. Annual averaged sea ice concentration in Arctic and Antarctica

2.2 南北極海冰年內(nèi)變化

以圖1得到的平均海冰密集度為依據(jù), 針對平均海冰密集度大于15%的所有像元, 對17年間每月的海冰密集度逐像元求和, 除以相應(yīng)月份的天數(shù), 即得到月海冰密集度時間序列。然后對相同月份的平均海冰密集度分別求和再除以17即可得到每月的平均海冰密集度。每個像元的月平均海冰密集度與像元分辨率相乘再求和即可得到相應(yīng)月份的海冰面積(圖2)。北極海冰面積的最大值出現(xiàn)在3月份, 數(shù)值1 283.97萬km2, 隨后海冰開始消融, 海冰面積曲線開始同步下降, 9月達(dá)到最小值502.83萬km2, 之后海冰又逐漸凍結(jié)并開始回升(圖2)。南極海冰面積在2月最小, 為204.92萬km2, 之后同樣緩慢上升, 9月到達(dá)最大值1 598.61萬km2, 然后海冰面積迅速下降, 5個月后又都到達(dá)最小值。對比可以發(fā)現(xiàn), 南北極海冰面積年內(nèi)變化呈現(xiàn)明顯相反的模式。2、3月至9月期間, 北極海冰持續(xù)減少, 而南極持續(xù)增加; 至9月兩者分別達(dá)到最小、最大; 然后至次年2、3月, 北極開始增加, 而南極持續(xù)減少。其原因是南北極分處地球兩極以及地球公轉(zhuǎn)軌道的物理性質(zhì), 使得所處的季節(jié)(指天文季節(jié), 而非氣候季節(jié))正好相反, 所接受到的太陽輻射情況也相反, 南北兩極的年內(nèi)海冰變化受此影響而展現(xiàn)出正好相反的規(guī)律。

圖2 南北極海冰面積與氣溫的年內(nèi)變化

Fig.2. Intra-annual variations of monthly averaged sea ice area and air temperature in Arctic and Antarctica

北極海冰面積的高低值平均間隔6個月; 而南極是5個月, 這說明夏季南極海冰減少的速度快于北極, 海冰消融過程更為迅速。南極海冰面積的標(biāo)準(zhǔn)差(523.99萬km2)遠(yuǎn)高于北極(292.18萬km2), 而且變異系數(shù)(0.55)也高于北極(0.31); 南極海冰面積從9月到2月的變化倍數(shù)(7.80倍)比北極從3月到9月的變化倍數(shù)(2.55倍)也高很多, 這些都表明南極海冰年內(nèi)的變化幅度比北極更劇烈。這可能是因為南極有大面積的大陸, 陸地吸熱和散熱比海洋快, 使其夏季增溫和冬季降溫都很迅速, 因而海冰變化也較為劇烈, 尤其是夏季的迅速吸熱使得海冰消融進(jìn)展很快。而北極是大面積的海洋, 海水的儲熱能力高于大陸, 使得北極海溫和氣溫變化相對溫和, 海冰受此影響變化幅度較小。

2.3 南北極海冰年際變化

1992—2008年北極海冰面積的變化趨勢為明顯下降, 年平均下降趨勢為6.88萬km2, 最小月海冰面積的下降趨勢為每年10.18萬km2, 都滿足=0.01顯著性檢驗(圖3)。夏季最小月的下降速度遠(yuǎn)快于年平均。南極的年平均和最小月海冰面積變化趨勢均呈微弱的不顯著增加趨勢, 序列較為平穩(wěn)。1992—1997年北極海冰面積的距平值大多為正值, 期間有幾處極大的正值; 2003—2008年距平值大多為負(fù)值, 整體上負(fù)值不斷增多增大, 2007年出現(xiàn)最小值(圖4)。而南極雖然在2008年出現(xiàn)較大的正值, 但整體為上下等幅度波動, 沒有明顯的異常變化。對比南北極距平序列的變化幅度, 北極基本在–70—60萬km2之間, 而南極幅度更小, 大多在–50—40萬km2。南北極海冰的變化趨勢與其他學(xué)者的研究結(jié)論是一致的[5-6,27]。

圖3 南北極年平均海冰面積與最小面積的年際變化

Fig.3. Variations of annual averaged and monthly minimum sea ice area in Arctic and Antarctica

圖4 南北極逐月海冰面積距平

Fig.4. Monthly anomalies of sea ice area in Arctic and Antarctica

3 討論

3.1 南北極海冰變化與氣溫的關(guān)系

與月平均海冰密集度的計算方法相同, 對17年間每月的氣溫逐像元求和, 除以相應(yīng)月份的天數(shù), 即得到月氣溫時間序列。然后對相同月份的氣溫分別求和除以17即可得到每月的平均氣溫, 對所有像元的平均氣溫求和再除以像元個數(shù)就得到整個北極每月的平均氣溫(圖2)。結(jié)果表明在年內(nèi)變化周期中, 南北極海冰要素隨氣溫變化明顯。北極的8月至次年2月、南極的2月至8月都可以觀察到如此規(guī)律。且氣溫在降到海冰的冰點溫度之前, 降低速度是逐漸加快的, 海冰要素的增長速度也在加快; 在降到海冰的冰點溫度之后, 氣溫降速減緩, 海冰的增速也同步減緩。降溫速度逐漸減緩是受到太陽輻射變化的影響; 而冰點溫度是海冰凍結(jié)的臨界點, 在此之后的降溫并不會對已經(jīng)凍結(jié)的海冰覆蓋有更大的影響。當(dāng)氣溫從最低點開始上升時, 海冰尤其是季節(jié)冰開始首先消融, 大塊的海冰分解成小塊, 進(jìn)而更快消融, 海冰密集度和有海冰的像元數(shù)量也隨此下降。

圖2也表明南北極氣溫最高與海冰最少、氣溫最低與海冰最多的時間點都并不完全對應(yīng), 兩者存在一段時間間隔, 都表現(xiàn)出“氣溫-海冰”變化的滯后?？梢园l(fā)現(xiàn), 北極夏季氣溫達(dá)到最高后, 海冰面積平均在0.71個月后達(dá)到最小; 冬季最大值比氣溫最低月滯后了1.00個月。南極也有類似的結(jié)果, 夏季海冰面積最小值比氣溫最高月延遲0.18個月, 這比北極夏季的延遲短; 冬季海冰面積比氣溫最低月滯后1.06個月?！昂１?氣溫”變化的滯后是因為海冰的消融和凍結(jié)對氣溫的響應(yīng)都需要一定的時間。而北極相比南極在夏季“海冰-氣溫”變化的滯后要長, 可能是由于其分布著大面積的海洋, 海水在一定程度上能夠緩沖海面空氣的升溫過程, 使海冰的消融有了較長的滯后。南極的大陸吸熱相對更快, 海水和空氣受到的加熱也更快, 海冰消融對此的延遲則更短。

1992—2008年北極氣溫呈顯著的上升趨勢, 平均每年升高0.086°C, 顯著性水平為0.01(圖5)。其變化有幾個明顯的區(qū)間段: 1992—1994年在–0.5°C以下; 1995—1999上升至0°C附近; 2000年以后持續(xù)上升, 且始終維持在0°C以上; 2005—2008開始下降, 但仍在0°C之上。南極氣溫也呈上升趨勢, 平均每年升高0.021°C, 低于北極, 但顯著性水平只有0.1。其變化大致以2000年為分界點, 之前平均值為0.6°C, 之后抬升至0.9°C; 在兩個區(qū)間內(nèi)均略呈上下波動狀, 整體變化幅度不大。

圖5 南北極年平均氣溫的年際變化

Fig.5. Inter-annual variations of annual averaged air temperature in Arctic and Antarctica

北極多數(shù)海區(qū)氣溫呈上升趨勢, 且顯著性水平達(dá)0.01。包括北冰洋中央海盆區(qū)、喀拉海和巴倫支海、巴芬灣、楚科奇海, 其上升趨勢最大, 年平均增加高達(dá)0.2—0.3°C。其余的格陵蘭海、挪威海、拉布拉多海、哈德遜灣, 年上升趨勢也有0.1°C左右, 顯著性水平在0.05以上。南極各海區(qū)氣溫變化情況與此不同, 在威德爾海、阿蒙森海、羅斯海和東南極大陸邊緣海區(qū)的若干區(qū)域, 呈現(xiàn)0.1—0.2°C的年上升趨勢。而大西洋方向以及羅斯海以南的大片海區(qū), 則有每年?0.03°C左右的下降趨勢。南極的氣溫變化整體幅度較小, 而正趨勢的絕對值都遠(yuǎn)大于負(fù)趨勢; 全區(qū)趨勢值基本都能滿足0.01的顯著性水平檢驗。在長時間尺度上, 1992—2008年南北極海冰與氣溫的年際變化有明顯的滯后負(fù)相關(guān)關(guān)系(滯后一個月), 相關(guān)系數(shù)全部高于?0.98, 接近完全相關(guān), 而且都能滿足0.01的顯著性水平檢驗(圖6)?？梢酝茢嘣陂L時間尺度上, 南北極海冰凍結(jié)和消融也顯著受氣溫變化的影響, 且其響應(yīng)有1個月左右的滯后。

圖6 南北極每月氣溫與滯后1個月海冰面積的相關(guān)關(guān)系

Fig.6. Correlations of monthly air temperature and 1-month-lag sea ice area in Arctic and Antarctica

逐像元計算1992—2008年相同像元的月尺度海冰密集度和氣溫時間序列的相關(guān)系數(shù)(圖7), 結(jié)果表明哈德遜灣、巴芬灣、喀拉海、巴倫支海和楚科奇海等這些半封閉海區(qū)受洋流干擾很小, 海冰密集度的大幅度降低主要受顯著升溫的影響。因此北極的海冰消融與升溫之間的負(fù)相關(guān)特征非常明顯, 并且是北極的主導(dǎo)特征。南極不同, 空間差異比較明顯, 南大西洋、羅斯海、南太平洋海域氣溫有降低趨勢, 而海冰密集度呈微弱增加趨勢, 由此可見, 南極海冰變化與北極不同。

3.2 海冰變化與ENSO的關(guān)系

時間序列分析表明1992—2008年ONI有?0.001°C·a–1的下降趨勢, 顯著性超過0.01水平。譜分析結(jié)果表明ONI存在著43—60個月的周期, 這與其他學(xué)者的研究結(jié)論ENSO存在準(zhǔn)四年(約48個月)周期是較為吻合的[21,24]。ONI在1992、1995、1998、2003、2007年是較大的正距平, 其中1998年的正距平尤為突出, 說明該年的Ni?o3.4海區(qū)溫度異常升高。1996、1999、2000、2006、2008的負(fù)距平較大, 其中1999、2000連續(xù)兩年保持較大的負(fù)值, 且與之前1998年的極大正距平差異顯著, 說明這兩年赤道太平洋海面溫度急劇下降, 且持續(xù)了較長時間(圖8)。

圖7 南北極氣溫與海冰密集度的相關(guān)系數(shù)

Fig.7. Correlations of monthly air temperature and sea ice concentration in Arctic and Antarctica

圖8 海冰面積距平分別與北極滯后39個月和南極滯后7個月ONI的變化序列

Fig.8. Variations of monthly sea ice area anomalies, 39-month-lag ONI in Arctic and 7-month-lag ONI in Antarctica

海冰面積距平與ONI時滯相關(guān)系數(shù)表明ONI與北極海冰面積以滯后39個月的正相關(guān)為主(+0.220); 與南極海冰面積以滯后7個月的負(fù)相關(guān)為主(?0.250)。這可以看出南北極海冰年際變化與相應(yīng)時滯下的Ni?o3.4海區(qū)溫度指數(shù)ONI分別存在較好的相同、相反相位的對應(yīng)關(guān)系, 其中北極的正相關(guān)、南極的負(fù)相關(guān)相對更明顯, 是各自的主導(dǎo)特征(圖8)。時滯相關(guān)下的變化序列表明當(dāng)北極海冰減少, 其39個月之后的ONI會降低; 當(dāng)南極海冰增加, ONI在其7個月之后也會顯著降低。

逐像元分別計算1992—2008年相同像元的月尺度海冰密集度距平和北極滯后39個月、南極滯后7個月ONI時間序列的相關(guān)系數(shù)(圖9), 結(jié)果表明北極在ONI滯后39個月時, 大部分海域的相關(guān)系數(shù)為顯著正相關(guān), 且分布上沿巴倫支海-喀拉海-北冰洋中央海盆區(qū)-楚科奇海-白令海-鄂霍次克海一線, 與北冰洋洋流方向近似一致。南極在ONI滯后7個月時正負(fù)值都有相當(dāng)比例, 但負(fù)相關(guān)區(qū)域更多, 從南太平洋、羅斯海延伸到了南印度洋。這說明ONI滯后39個月時與北極海冰的正相關(guān)是空間上的主導(dǎo)特征; ONI滯后7個月時與南極海冰變化的正負(fù)相關(guān)所占比例相當(dāng), 且空間異質(zhì)性很強。因此可以得出1992—2008年ONI的下降趨勢, 對應(yīng)著其之前39個月北極大部分海域海冰的減少, 這在北冰洋中央海盆區(qū)、喀拉海和巴倫支海尤為明顯, 它們也正是海冰密集度顯著減少的海域; 也對應(yīng)著其之前7個月南極羅斯海海冰密集度的增加。

圖9 海冰密集度距平分別與北極滯后39個月和南極滯后7個月ONI的相關(guān)關(guān)系

Fig.9. Correlations of monthly sea ice concentration anomalies with 39-month-lag ONI in Arctic and 7-month-lag ONI in Antarctica

時間序列分析(圖10)表明1992—2008年SOI有+0.002 hPa·a–1的上升趨勢, 且滿足0.01顯著性檢驗, 但頻譜分析的結(jié)果表明SOI的周期性特征不明顯。SOI在1992年初、1994年底、1997年下半年、1998年上半年有較明顯負(fù)距平; 在1998年下半年、2000年初和年末、2007年末、2008年初的正距平較大。大致以1998年為界, SOI距平從負(fù)值為主變?yōu)檎禐橹?。與ONI結(jié)合起來可以看出, 1998年前后、2007年末開始是熱帶太平洋海溫和氣壓變化劇烈的時段, 海氣系統(tǒng)交互異常。

圖10 海冰面積距平分別與北極滯后40個月和南極滯后6個月SOI的變化序列

Fig.10. Variations of monthly sea ice area anomalies, 40-month-lag SOI in Arctic and 6-month-lag SOI in Antarctica

海冰面積距平與SOI時滯相關(guān)系數(shù)的計算結(jié)果表明SOI與北極海冰面積以滯后40個月的負(fù)相關(guān)為主(?0.421); 與南極海冰以滯后6個月時的正相關(guān)為主(+0.316)。1992—2008年, SOI升高, 南極海冰面積的增加對應(yīng)著滯后其6個月的SOI正相關(guān)變化; 而北極海冰面積減少對應(yīng)著滯后其40個月的SOI負(fù)相關(guān)變化, SOI也顯著增加(圖10)。即南極和北極的海冰變化都關(guān)系著滯后的SOI的年際變化, 但滯后相關(guān)的相位不同, 南極是正相關(guān), 北極是負(fù)相關(guān)。

逐像元分別計算1992—2008年相同像元的月尺度海冰密集度距平和北極滯后40個月、南極滯后6個月SOI時間序列的相關(guān)系數(shù)(圖11), 結(jié)果表明北極在SOI滯后40個月時, 負(fù)相關(guān)范圍相對較大且顯著性高, 集中在巴倫支海-喀拉海-北冰洋中央海盆區(qū)-楚科奇海-白令海-鄂霍次克海一帶, 與北冰洋越極洋流走向重合。南極在SOI滯后6個月時, 大部分海域為顯著的正相關(guān), 包括羅斯海、南太平洋、南極大陸周邊的大多數(shù)海區(qū)。這表明在分別滯后40個月、6個月的相關(guān)條件下, SOI與北極海冰的負(fù)相關(guān)、南極海冰的正相關(guān)是空間上的主要特征。1992—2008年SOI的上升趨勢很好地對應(yīng)著北極大部分海域海冰密集度的減少(SOI滯后其40個月), 尤其是北冰洋中央海盆區(qū)、喀拉海和巴倫支海, 是海冰顯著減少的海域。也對應(yīng)著南極大部分海域的海冰增加(SOI滯后其6個月), 而這些海域也正是海冰密集度增加的海域, 比如羅斯海及其外圍海區(qū)?？梢娕cONI相比, SOI與南北極海冰變化的時滯相關(guān)關(guān)系在空間上的表現(xiàn)更為明確。

圖11 海冰密集度距平分別與北極滯后40個月和南極滯后6個月SOI的相關(guān)關(guān)系

Fig.11. Correlations of monthly sea ice concentration anomalies with 40-month-lag SOI in Arctic and 6-month-lag SOI in Antarctica

根據(jù)ENSO指數(shù)的綜合強度劃分標(biāo)準(zhǔn)[28], 可以發(fā)現(xiàn)北極海冰面積的減少與兩次ENSO強冷時間顯著的對應(yīng), 即1995年初至1996年初的海冰面積劇烈減少與1998年6月開始的長達(dá)35個月的強冷事件(La Ni?a)對應(yīng); 2004年秋至2007年秋的海冰面積持續(xù)減少, 與2007年8月開始持續(xù)21個月的強冷事件對應(yīng)。南極有三次非常好的對應(yīng): 1997年夏至2001年春海冰面積的持續(xù)增加, 對應(yīng)著1998年6月至2001年4月的強冷事件; 2001年春至2002年秋海冰面積的劇烈減少, 對應(yīng)著2002年5月至2003年3月的強暖事件(El Ni?o); 2007年夏至2008年8月海冰面積的持續(xù)增加, 對應(yīng)著2007年8月至2009年的強冷事件。北極、南極海冰發(fā)生變化之后39—40、6—7個月時, 將發(fā)生相應(yīng)的ENSO事件, 每次海冰持續(xù)增加或持續(xù)減少現(xiàn)象的時長與各自對應(yīng)ENSO事件的持續(xù)時長基本相同。

4 結(jié)論

利用SICCI海冰密集度數(shù)據(jù)分析了1992—2008年南北極海冰的時空變化, 結(jié)合氣溫和ENSO指數(shù)探討了它們之間的相互關(guān)系。結(jié)果表明北極海冰面積呈明顯的減少趨勢(?6.88萬km2·a–1), 其中夏季海冰最小月的減少更快(?10.18萬km2·a–1)。而南極呈不顯著的微弱增加。北極海冰密集度減少最明顯最快速的海域是北冰洋中央海盆區(qū)、巴倫支海、喀拉海、巴芬灣和拉布拉多海(高于?1.2%·a–1); 南極在羅斯海、南太平洋和南大西洋有海冰密集度的微弱增加趨勢。

南北極海冰與氣溫在季節(jié)變化和年際變化中都有很好的相關(guān)關(guān)系, 且在海冰滯后氣溫約1個月時最為顯著(>0.97)。北極的北冰洋中央海盆區(qū)、哈德遜灣、巴芬灣、喀拉海、巴倫支海和楚科奇海海冰受氣溫影響最大(>0.8), 同時也是升溫且海冰減少明顯的海域, 形成北極的主導(dǎo)特征。南極的南大西洋、南太平洋相關(guān)性最高(>0.8), 也是降溫并且海冰增加的海域, 是南極的主導(dǎo)特征。南北極海冰與ONI和SOI存在相關(guān)關(guān)系, 且在不同的超前/滯后相關(guān)條件下各有差異。南北極海冰變化與三次ENSO的強暖與強冷事件有很好的對應(yīng)關(guān)系。

盡管近幾年歐空局發(fā)布的SICCI海冰密集度數(shù)據(jù)從算法角度有改進(jìn), 相比其他產(chǎn)品精度有所提高, 但是總共只有17年, 也只能反映這個時間段南北極海冰的變化狀況。待后續(xù)發(fā)布更長時間序列的海冰密集度數(shù)據(jù)產(chǎn)品, 以供更準(zhǔn)確地揭示海冰變化的長期規(guī)律和趨勢。氣溫是影響海冰凍融最重要的因子之一, 但海水溫度等也是冰-海熱力學(xué)耦合模式和環(huán)流模擬中的重要參數(shù), 后續(xù)將更全面地考慮其他氣候因素, 以便更好地解釋海冰多要素變化的原因[29-30]。南北極不同海域空間差異很大, ENSO與南北極不同海域海冰變化的時滯相關(guān)和響應(yīng)關(guān)系也需進(jìn)一步深入探討。

1 楊清華, 張占海, 劉驥平, 等. 海冰反照率參數(shù)化方案的研究回顧[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2010, 25(1): 14-21.

2 WHITE W B, PETERSON R G. An Antarctic circumpolar wave in surface pressure, wind, temperature and sea-ice extent[J]. Nature, 1996, 380(6576): 699-702.

3 NGHIEM S V, RIGOR I G, PEROVICH D K, et al. Rapid reduction of Arctic perennial sea ice[J]. Geophysical Research Letters, 2007, 34(19): L19504.

4 Qin D, Plattner G K, Tignor M, et al. Climate change 2013: The physical science basis[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.

5 PARKINSON C L, CAVALIERI D J. Arctic sea ice variability and trends, 1979–2006[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2008, 113(C7): C07003.

6 ZWALLY H J, COMISO J C, PARKINSON C L, et al. Variability of Antarctic sea ice 1979–1998[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2002, 107(C5): 9-1-9-19.

7 COMISO J. Polar oceans from space[M]. New York: Springer New York, 2010.

8 CAVALIERI D J, GLOERSEN P, CAMPBELL W J. Determination of sea ice parameters with the Nimbus 7 SMMR[J]. Journal of Geophysical Research, 1984, 89(D4): 5355-5369.

9 COMISO J C. Characteristics of Arctic winter sea ice from satellite multispectral microwave observations[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 1986, 91(C1): 975-994.

10 SMITH D M. Extraction of winter total sea-ice concentration in the Greenland and Barents Seas from SSM/I data[J]. International Journal of Remote Sensing, 1996, 17(13): 2625-2646.

11 MARKUS T, CAVALIERI D J. An enhancement of the NASA Team sea ice algorithm[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2000, 38(3): 1387-1398.

12 IVANOVA N, PEDERSEN L T, TONBOE R T, et al. Inter-comparison and evaluation of sea ice algorithms: towards further identification of challenges and optimal approach using passive microwave observations[J]. The Cryosphere, 2015, 9: 1797-1817.

13 柯長青, 彭海濤, 孫波, 等. 2002年—2011年北極海冰時空變化分析[J]. 遙感學(xué)報, 2012, 17(2): 452-466.

14 卞林根, 林學(xué)椿. 近30年南極海冰的變化特征[J]. 極地研究, 2005, 17(4): 233-244.

15 王召民, 黃士松. 南北極海冰的時空變化特征[J]. 氣象科學(xué), 1996, 16(4): 299-307.

16 BENGTSSON L, SEMENOV V A, JOHANNESSEN O M. The early twentieth-century warming in the Arctic—A possible mechanism[J]. Journal of Climate, 2004, 17(20): 4045-4057.

17 薛彥廣, 關(guān)皓, 董兆俊, 等. 近40年北極海冰范圍變化特征分析[J]. 海洋預(yù)報, 2014, 31(4): 85-91.

18 CHAPMAN W L, WALSH J E. Recent variations of sea ice and air temperature in high latitudes[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 1993, 74(1): 33-47.

19 程彥杰, 陸龍驊, 卞林根, 等. 南極半島地區(qū)氣溫與南極海冰濤動、ENSO的聯(lián)系[J]. 極地研究, 2003, 15(2): 121-128.

20 LIU J P, CURRY J A, HU Y Y. Recent arctic sea ice variability: connections to the arctic oscillation and the ENSO[J]. Geophysical Research Letters, 2004, 31(9): L09211. doi:10.1029/2004gl019858.

21 朱艷峰, 陳隆勛. 北極海冰與ENSO事件在準(zhǔn)四年時間尺度上的可能聯(lián)系[J]. 大氣科學(xué), 2003, 27(5): 834-846.

22 SIMMONDS I, JACKA T H. Relationships between the interannual variability of Antarctic sea ice and the southern oscillation[J]. Journal of Climate, 1995, 8(3): 637-647.

23 陳錦年, 褚健婷, 許蘭英. ENSO 循環(huán)過程與南極海冰變化[J]. 水科學(xué)進(jìn)展, 2004, 15(1): 56-60.

24 GLOERSEN P. Modulation of hemispheric sea-ice cover by ENSO events[J]. Nature, 1995, 373(6514): 503-506.

25 MEYERSON E A, MAYEWSKI P A, KREUTZ K J, et al. The polar expression of ENSO and sea-ice variability as recorded in a South Pole ice core[J]. Annals of Glaciology, 2002, 35: 430-436.

26 HATTERSLEY-SMITH G, DRYGALSKI E, RARITY M M, The southern ice-continent: the German South Polar Expedition aboard the Gauss 1901–1903[J]. The Geographical Journal, 1991, 157(1): 85-86.

27 HE L Y, KE C Q, ZHOU X B, et al. Antarctic sea ice change based on a new sea ice dataset from 1992 to 2008[J]. Climate Research, 2016, 71(2): 155-169.

28 王紹武, 龔道溢. 近百年來的 ENSO 事件及其強度[J]. 氣象, 1999, 25(1): 10-14.

29 柯長青, 王蔓蔓. 基于CryoSat-2數(shù)據(jù)的2010-2017年北極海冰厚度和體積的季節(jié)與年際變化特征[J]. 海洋學(xué)報, 2018, 40(11): 1-13.

30 HOLLAND M M, CURRY J A, SCHRAMM J L. Modeling the thermodynamics of a sea ice thickness distribution: 2. Sea ice/ocean interactions[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 1997, 102(C10): 23093-23107.

COMPARISON OF ANTARCTIC AND ARCTIC SEA ICE VARIATIONS AND THEIR IMPACT FACTORS

Ke Changqing, Jin Xin, Shen Xiaoyi, Li Mengmeng

(School of Geographic & Oceanographic Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China)

Sea ice is an important component of the ocean–atmosphere system, and forms part of the sensitive response and feedback mechanisms in the global climate system. In this paper, spatio-temporal variations and trends of Antarctic and Arctic sea ice were analyzed using sea ice concentration data from 1992 to 2008 obtained from European Space Agency. Combining these data with NCEP (National Centers for Environmental Prediction)/NCAR(National Center for Atmospheric Research) air temperatures and ENSO indices, impact factors of sea ice variation were calculated. Results indicate that Arctic sea ice exhibits a statistically significant trend of ?6.88×104km2·a?1; sea ice concentration during the month of minimum sea ice cover in summer has been changing at an even higher rate of ?10.18×104km2·a–1. The highest and most statistically significant trends are found in the Arctic Ocean, Barents Sea, Kara Sea, Baffin Bay and Labrador Sea (generally exceeding ?1.2%·a?1). Antarctic sea ice exhibits a small trend (below +0.5%·a?1) that is not statistically significant. Sea ice concentration has increased in the Ross Sea and the South Pacific and South Atlantic sectors of the Southern Ocean. Correlations between air temperature and sea ice cover with a lag of 1 month are negative and statistically significant. Trends in air temperature increase are statistically significant in the Arctic; the largest magnitudes are found in the Arctic Ocean, Hudson Bay, Baffin Bay, Kara Sea, Barents Sea, and the Chukchi Sea where sea ice has decreased considerably. However, in the Antarctic, air temperature decreased in the South Pacific and South Atlantic sectors where sea ice has increased slightly. Arctic sea ice decrease is highly correlated with decreasing ONI with a lag of 39 months and increasing SOI with a lag of 40 months. Antarctic sea ice increase is highly correlated with decreasing ONI with a lag of 7 months and increasing SOI with a lag of 6 months. There is a strong correspondence between polar sea ice variations and three strong warm and cold ENSO events.

sea ice, concentration, area, air temperature, ENSO, Antarctica/Arctic

2019年1月收到來稿, 2019年2月收到修改稿

國家重點研發(fā)計劃(2018YFC1407200, 2018YFC1407203)、國家自然科學(xué)基金(41976212)資助

柯長青, 男, 1969年生。教授, 主要從事冰雪遙感研究。E-mail: kecq@nju.edu.cn

柯長青, E-mail: kecq@nju.edu.cn

10. 13679/j.jdyj.20190002