南北极海冰变化及其影响因素的对比分析

柯长青 金鑫 沈校熠 李萌萌

研究论文

南北极海冰变化及其影响因素的对比分析

柯长青 金鑫 沈校熠 李萌萌

(南京大学地理与海洋科学学院, 江苏 南京 210023)

海冰是海洋-大气交互系统的重要组成部分, 与全球气候系统间存在灵敏的响应和反馈机制。本文选用欧洲空间局发布的1992—2008年海冰密集度数据分析了南北极海冰在时间和空间上的变化规律与趋势, 并结合由美国环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)和美国大气研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)联合制作的NCEP/NCAR气温数据和ENSO指数探讨了南北极海冰变化的影响因素。结果表明, 北极海冰面积呈明显的减少趋势, 其中夏季海冰最小月的减少更快。北冰洋中央海盆区、巴伦支海、喀拉海、巴芬湾和拉布拉多海的减少最明显。南极海冰面积呈微弱增加趋势, 罗斯海、太平洋扇区和大西洋扇区的海冰增加。北极海冰面积与气温有显著的滞后1个月的负相关关系(<0.01)。北极升温显著, 北冰洋中央海盆区、喀拉海、巴伦支海、巴芬湾和楚科奇海升温趋势最大, 海冰减少很明显。南极在南大西洋、南太平洋呈降温趋势, 海冰增加。北极海冰减少与39个月之后ONI的下降、40个月之后SOI的上升密切相关; 南极海冰增加与7个月之后ONI的下降、6个月之后SOI的上升存在很好的响应关系。南北极海冰变化与三次ENSO的强暖与强冷事件有很好的对应关系。

海冰 密集度 面积 气温 ENSO 南北极

0 引言

南极和北极是位于地球两端的巨大冷源, 在全球冷热循环系统中扮演着重要角色, 是气候变化的主要驱动力之一。南北极海冰作为全球气候系统的敏感因子和重要组成部分, 参与了大洋和极区表面的辐射、能量、物质平衡过程, 以及区域性和全球性的洋流、盐流、气流的形成和循环[1]。它不仅仅是单方面受海洋-大气条件被动影响, 而是通过一系列复杂的正负反馈机制与气候系统交互作用。南北极海冰是全球气候变化的重要标志和指示器, 气候变化影响着海冰的变化[2-3], 而海冰也通过反照率、海洋环流等对区域和全球气候系统形成重要的反馈作用[1]。IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)第五次评估报告认为[4], 在全球变暖的背景下, 过去几十年北极海冰面积减小、厚度变薄, 而南极海冰范围增加。并且随着全球气温继续加速上升, 到21世纪末, 北极海冰范围9月份将会减少[5], 而南极海冰面积和体积也将会减少[6]。因此南北极海冰与气候变化在时间和空间上的反馈机制研究已成为亟待解决的关键科学问题。

随着卫星遥感技术的应用, 尤其是被动微波遥感传感器的发展, 海冰各类信息的提取成为可能。其中海冰密集度是南北极海冰变化研究的重要参数, 在此基础上可提取海冰范围、海冰面积等[7]。根据传感器辐射亮温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]是利用三个通道的垂直或水平极化亮温, 根据冰-水、不同海冰类型之间的亮温差异计算亮温极化比值和频率梯度比值, 得到一年冰和多年冰各自的海冰密集度。欧空局SICCI(Sea Ice Climate Change Initiative)算法是在Bootstrap F和Bristol算法的基础上采用动态系点并对薄冰区和海岸带区域进行了改进, 获得的海冰密集度数据的精度得到了进一步的提高[12]。Parkinson和Cavalieri[5]用被动微波遥感数据分析了1979—2006年北极海冰的变化, 结果表明, 整体减少趋势为每年4.5±0.5万km2, 所有季节和月份的海冰范围也都显著下降。柯长青等[13]用AMSR-E数据得出北极海冰范围和面积呈下降趋势, 并分析了多年冰与一年冰的时空变化特征。Zwally等[6]基于被动微波遥感数据的分析, 表明南极海冰面积和范围总体上都有每十年约1.2%的增加趋势。卞林根和林学椿[14]得出南极海冰面积总体上呈增大趋势, 以罗斯海和威德尔海外围尤为明显。王召民和黄士松[15]对比了南北极海冰的时空变化, 开展了全球视角下海冰与气候关系的有益探索。

海冰变化受空气温度、海水温度等众多气候因素的影响。Bengtsson等[16]通过ECHAM4模式实验表明北极升温与海冰减少间存在稳健的相互促进关系。薛彦广等[17]发现1972—2012年北极海冰的下降趋势滞后于异常高温2—4个月。Chapman和Walsh[18]的研究表明北半球高纬度陆地气温显著上升, 尤其在冬春季, 这导致了北极春夏季海冰的减少; 南极半岛的变暖趋势也较好地对应着附近南极大陆边缘海夏季海冰的减少。程彦杰等[19]发现气温距平和罗斯海海冰距平呈正相关, 而与南极半岛海区海冰距平呈负相关, 为跷跷板式的变化特征。冬季北极欧亚大陆海区的海冰范围变化会影响极地的冷空气活动, 进而改变副热带高压的位置, 并导致热带海区表面温度的异常和ENSO的发生[20]。朱艳峰与陈隆勋[21]发现欧亚大陆附近的海冰与Niño3区的海表温度指数存在准四年周期的超前和滞后相关关系。Simmonds和Jacka[22]发现南极大陆沿岸、西南印度洋、南太平洋和罗斯海西部的海冰与南方涛动(Sou­thern Oscillation, SO)存在相互影响。陈锦年等[23]得出在东南极和阿蒙森海有明显的ENSO滞后海冰2—3年的遥相关关系。Gloersen[24]认为南极和北极海冰范围与ENSO之间存在显著的准四年和准两年周期变化, 且各区域空间差异很大。本文选用欧空局SICCI改进算法的海冰密集度数据, 从全球尺度来对比分析1992—2008年南北极海冰的时空变化特征, 并结合NCEP/NCAR气温数据和ENSO指数来探讨南北极海冰变化的影响因素。

1 数据

1.1 海冰密集度

海冰密集度数据来自欧洲空间局(European Space Agency, ESA)气候变化计划(Climate Change Initiative, CCI)中的海冰基础气候变量项目(Essential Climate Variables, ECV)。该项目采用SSM/I(Special Sensor Microwave/Imager)亮温数据, 比较评估了30种海冰密集度算法, 选择最优的OSISAF-2(Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility)算法, 并做了修正以适于薄冰海域, 称为SICCI(Sea Ice CCI)算法[12], 是Bootstrap F(BF)和Bristol(BR)算法的结合。前者BF是基于对三个通道发射率散点图的聚类分析[9], 有极化和频率两种模式。频率模式下运行可以消除开阔水域稀疏海冰带来的大气和海洋影响, 以及由降雪和其他表面效应给发射率带来的误差。后者BR通过坐标系转换将极化和频率结合起来[10], 可解决NASA Team和Bootstrap F算法中水平极化通道对积雪分层的异常敏感, 以及Bootstrap F切换运行模式时结果的不连续问题。

SICCI SSM/I产品为level4级的每日海冰密集度, 时间序列从1992年1月1日至2008年12月31日, 覆盖了南北半球纬度高于16.6°的所有海域, 是WGS-84(World Geodetic System 1984)椭球体, 对南北半球分别采用兰伯特方位等面积投影(Lambert azimuthal equal area), 25 km的网格, NetCDF (Network Common Data Form)格式文件, 以压缩二进制的形式存储。ESA CCI项目组认为SSM/I产品的可信度和稳定性略高于AMSR-E产品[12]。因此本文选取SICCI SSM/I产品, 由德国汉堡大学下载。在ArcGIS中转换为南/北极极地方位投影, 根据研究区范围作裁剪, 将陆地掩膜赋为空值, 空间分辨率重采样为25 km。基于该数据可以计算海冰范围和海冰面积。

1.2 气温

气温数据来自美国环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)与美国大气研究中心(National Center for Atmospheric Research, NCAR)联合开展的“再分析(Reanalysis)”项目, 是通过采用全球数据同化系统, 对陆地、船舶、气球、飞机和卫星等平台获取的数据进行质量控制和同化处理得到的综合观测资料集。它不仅包含的要素全面多样、覆盖的空间范围广、时间跨度长, 而且消除了气候资料的缺失和异常变化等问题, 保持了数据的完整性和一致性。该数据是分辨率为2.5°×2.5°、覆盖全球的格网数据。文件格式为NetCDF, 将物理量信息按时间分层存储, 可通过地球系统研究实验室下载。选用气温数据的时间序列与海冰密集度相同, 与海冰密集度数据一样做投影转换、裁剪、掩膜、空间分辨率重采样等处理, 主要用来分析南北极海冰变化与气温的关系。

1.3 ENSO指数

ENSO包括厄尔尼诺(El Niño, EN)和南方涛动(Southern Oscillation, SO)两部分。厄尔尼诺是赤道附近太平洋海区出现的海表温度异常增暖现象, 是海温上的特征, 通常由太平洋Niño3.4区(5°N—5°S, 120°W—170°W)的海表面温度来表征[20]。根据美国海洋和大气管理局(NOAA)的定义, 采用尼诺指数作为厄尔尼诺指标(Oceanic Niño index, ONI), 即每月距平的3个月滑动平均值[25]。南方涛动是东南太平洋与赤道印度洋之间气压反向升降振荡现象, 是气压上的特征。依据NOAA的定义, 数值上采用塔希堤岛(Tahiti, 148°05′W, 17°53′S)和达尔文站(Dar­win, 130°59′E, 12°20′S)各自海平面气压的标准化值相减后差值的标准化结果(SOI)[26]。由于海洋表面温度和海平面气压分别体现了赤道太平洋海-气系统的某个方面, 很多时候并不一致, 因此本文同时使用两种指标与海冰变化进行分析。当然, ENSO指数也需要综合ONI和SOI完成计算。ONI(°C)和SOI(hPa)数据来自NOAA的气候预测中心, 时间序列与海冰密集度相同。

2 结果

2.1 南北极海冰空间分布

将密集度大于15%的像元设定为有海冰, 在17年间只要有一天某一像元的海冰密集度大于15%, 该像元即作为有效像元参与计算, 这样就确定了最大的海冰外缘线, 也确定了最大的海冰像元个数。对某一像元1992—2008年每天的海冰密集度求和(包含海冰密集度为0%的情况), 然后除以17年的天数之和, 得到该像元的平均海冰密集度。然后在最大海冰外缘线以内逐个像元计算, 就得到整个北极的平均海冰密集度空间分布(图1), 所得到的海冰外缘线也就是17年平均的结果。图1表明17年间北极平均海冰密集度高达85%以上, 喀拉海和巴伦支海、格陵兰海受到北大西洋暖流的影响, 海冰密集度不到50%。哈德逊、巴芬湾是半封闭的海区, 与北冰洋中央海盆区之间缺乏冷水交换和海冰输送, 密集度较低。南极海冰环绕分布于南极大陆周围, 略成圆环状; 密集度值基本以极点为中心, 从南极大陆边缘向低纬度地区递减, 并在外围形成一圈低值区。海冰密集度高值区集中在威德尔海和罗斯海, 多年平均在80%以上, 同时也是海冰范围最大的区域。西南极的海冰分布多于东南极。对比南北极海冰的空间分布, 整体上北极海冰密集度分布受纬度高低、洋流方向、海陆位置、海湾岛屿现状等多种因素影响。而南极由于大陆形状较规则并且周边无大的岛屿群岛, 且有南极绕极流阻隔了外部海水和洋流, 使其海冰密集度的空间分布较为连续和规律, 与纬度变化较为契合。

图1 南北极平均海冰密集度

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

2.2 南北极海冰年内变化

以图1得到的平均海冰密集度为依据, 针对平均海冰密集度大于15%的所有像元, 对17年间每月的海冰密集度逐像元求和, 除以相应月份的天数, 即得到月海冰密集度时间序列。然后对相同月份的平均海冰密集度分别求和再除以17即可得到每月的平均海冰密集度。每个像元的月平均海冰密集度与像元分辨率相乘再求和即可得到相应月份的海冰面积(图2)。北极海冰面积的最大值出现在3月份, 数值1 283.97万km2, 随后海冰开始消融, 海冰面积曲线开始同步下降, 9月达到最小值502.83万km2, 之后海冰又逐渐冻结并开始回升(图2)。南极海冰面积在2月最小, 为204.92万km2, 之后同样缓慢上升, 9月到达最大值1 598.61万km2, 然后海冰面积迅速下降, 5个月后又都到达最小值。对比可以发现, 南北极海冰面积年内变化呈现明显相反的模式。2、3月至9月期间, 北极海冰持续减少, 而南极持续增加; 至9月两者分别达到最小、最大; 然后至次年2、3月, 北极开始增加, 而南极持续减少。其原因是南北极分处地球两极以及地球公转轨道的物理性质, 使得所处的季节(指天文季节, 而非气候季节)正好相反, 所接受到的太阳辐射情况也相反, 南北两极的年内海冰变化受此影响而展现出正好相反的规律。

图2 南北极海冰面积与气温的年内变化

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

北极海冰面积的高低值平均间隔6个月; 而南极是5个月, 这说明夏季南极海冰减少的速度快于北极, 海冰消融过程更为迅速。南极海冰面积的标准差(523.99万km2)远高于北极(292.18万km2), 而且变异系数(0.55)也高于北极(0.31); 南极海冰面积从9月到2月的变化倍数(7.80倍)比北极从3月到9月的变化倍数(2.55倍)也高很多, 这些都表明南极海冰年内的变化幅度比北极更剧烈。这可能是因为南极有大面积的大陆, 陆地吸热和散热比海洋快, 使其夏季增温和冬季降温都很迅速, 因而海冰变化也较为剧烈, 尤其是夏季的迅速吸热使得海冰消融进展很快。而北极是大面积的海洋, 海水的储热能力高于大陆, 使得北极海温和气温变化相对温和, 海冰受此影响变化幅度较小。

2.3 南北极海冰年际变化

1992—2008年北极海冰面积的变化趋势为明显下降, 年平均下降趋势为6.88万km2, 最小月海冰面积的下降趋势为每年10.18万km2, 都满足=0.01显著性检验(图3)。夏季最小月的下降速度远快于年平均。南极的年平均和最小月海冰面积变化趋势均呈微弱的不显著增加趋势, 序列较为平稳。1992—1997年北极海冰面积的距平值大多为正值, 期间有几处极大的正值; 2003—2008年距平值大多为负值, 整体上负值不断增多增大, 2007年出现最小值(图4)。而南极虽然在2008年出现较大的正值, 但整体为上下等幅度波动, 没有明显的异常变化。对比南北极距平序列的变化幅度, 北极基本在–70—60万km2之间, 而南极幅度更小, 大多在–50—40万km2。南北极海冰的变化趋势与其他学者的研究结论是一致的[5-6,27]。

图3 南北极年平均海冰面积与最小面积的年际变化

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

图4 南北极逐月海冰面积距平

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

3 讨论

3.1 南北极海冰变化与气温的关系

与月平均海冰密集度的计算方法相同, 对17年间每月的气温逐像元求和, 除以相应月份的天数, 即得到月气温时间序列。然后对相同月份的气温分别求和除以17即可得到每月的平均气温, 对所有像元的平均气温求和再除以像元个数就得到整个北极每月的平均气温(图2)。结果表明在年内变化周期中, 南北极海冰要素随气温变化明显。北极的8月至次年2月、南极的2月至8月都可以观察到如此规律。且气温在降到海冰的冰点温度之前, 降低速度是逐渐加快的, 海冰要素的增长速度也在加快; 在降到海冰的冰点温度之后, 气温降速减缓, 海冰的增速也同步减缓。降温速度逐渐减缓是受到太阳辐射变化的影响; 而冰点温度是海冰冻结的临界点, 在此之后的降温并不会对已经冻结的海冰覆盖有更大的影响。当气温从最低点开始上升时, 海冰尤其是季节冰开始首先消融, 大块的海冰分解成小块, 进而更快消融, 海冰密集度和有海冰的像元数量也随此下降。

图2也表明南北极气温最高与海冰最少、气温最低与海冰最多的时间点都并不完全对应, 两者存在一段时间间隔, 都表现出“气温-海冰”变化的滞后。可以发现, 北极夏季气温达到最高后, 海冰面积平均在0.71个月后达到最小; 冬季最大值比气温最低月滞后了1.00个月。南极也有类似的结果, 夏季海冰面积最小值比气温最高月延迟0.18个月, 这比北极夏季的延迟短; 冬季海冰面积比气温最低月滞后1.06个月。“海冰-气温”变化的滞后是因为海冰的消融和冻结对气温的响应都需要一定的时间。而北极相比南极在夏季“海冰-气温”变化的滞后要长, 可能是由于其分布着大面积的海洋, 海水在一定程度上能够缓冲海面空气的升温过程, 使海冰的消融有了较长的滞后。南极的大陆吸热相对更快, 海水和空气受到的加热也更快, 海冰消融对此的延迟则更短。

1992—2008年北极气温呈显著的上升趋势, 平均每年升高0.086°C, 显著性水平为0.01(图5)。其变化有几个明显的区间段: 1992—1994年在–0.5°C以下; 1995—1999上升至0°C附近; 2000年以后持续上升, 且始终维持在0°C以上; 2005—2008开始下降, 但仍在0°C之上。南极气温也呈上升趋势, 平均每年升高0.021°C, 低于北极, 但显著性水平只有0.1。其变化大致以2000年为分界点, 之前平均值为0.6°C, 之后抬升至0.9°C; 在两个区间内均略呈上下波动状, 整体变化幅度不大。

图5 南北极年平均气温的年际变化

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

北极多数海区气温呈上升趋势, 且显著性水平达0.01。包括北冰洋中央海盆区、喀拉海和巴伦支海、巴芬湾、楚科奇海, 其上升趋势最大, 年平均增加高达0.2—0.3°C。其余的格陵兰海、挪威海、拉布拉多海、哈德逊湾, 年上升趋势也有0.1°C左右, 显著性水平在0.05以上。南极各海区气温变化情况与此不同, 在威德尔海、阿蒙森海、罗斯海和东南极大陆边缘海区的若干区域, 呈现0.1—0.2°C的年上升趋势。而大西洋方向以及罗斯海以南的大片海区, 则有每年−0.03°C左右的下降趋势。南极的气温变化整体幅度较小, 而正趋势的绝对值都远大于负趋势; 全区趋势值基本都能满足0.01的显著性水平检验。在长时间尺度上, 1992—2008年南北极海冰与气温的年际变化有明显的滞后负相关关系(滞后一个月), 相关系数全部高于−0.98, 接近完全相关, 而且都能满足0.01的显著性水平检验(图6)。可以推断在长时间尺度上, 南北极海冰冻结和消融也显著受气温变化的影响, 且其响应有1个月左右的滞后。

图6 南北极每月气温与滞后1个月海冰面积的相关关系

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

逐像元计算1992—2008年相同像元的月尺度海冰密集度和气温时间序列的相关系数(图7), 结果表明哈德逊湾、巴芬湾、喀拉海、巴伦支海和楚科奇海等这些半封闭海区受洋流干扰很小, 海冰密集度的大幅度降低主要受显著升温的影响。因此北极的海冰消融与升温之间的负相关特征非常明显, 并且是北极的主导特征。南极不同, 空间差异比较明显, 南大西洋、罗斯海、南太平洋海域气温有降低趋势, 而海冰密集度呈微弱增加趋势, 由此可见, 南极海冰变化与北极不同。

3.2 海冰变化与ENSO的关系

时间序列分析表明1992—2008年ONI有−0.001°C·a–1的下降趋势, 显著性超过0.01水平。谱分析结果表明ONI存在着43—60个月的周期, 这与其他学者的研究结论ENSO存在准四年(约48个月)周期是较为吻合的[21,24]。ONI在1992、1995、1998、2003、2007年是较大的正距平, 其中1998年的正距平尤为突出, 说明该年的Niño3.4海区温度异常升高。1996、1999、2000、2006、2008的负距平较大, 其中1999、2000连续两年保持较大的负值, 且与之前1998年的极大正距平差异显著, 说明这两年赤道太平洋海面温度急剧下降, 且持续了较长时间(图8)。

图7 南北极气温与海冰密集度的相关系数

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

图8 海冰面积距平分别与北极滞后39个月和南极滞后7个月ONI的变化序列

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

海冰面积距平与ONI时滞相关系数表明ONI与北极海冰面积以滞后39个月的正相关为主(+0.220); 与南极海冰面积以滞后7个月的负相关为主(−0.250)。这可以看出南北极海冰年际变化与相应时滞下的Niño3.4海区温度指数ONI分别存在较好的相同、相反相位的对应关系, 其中北极的正相关、南极的负相关相对更明显, 是各自的主导特征(图8)。时滞相关下的变化序列表明当北极海冰减少, 其39个月之后的ONI会降低; 当南极海冰增加, ONI在其7个月之后也会显著降低。

逐像元分别计算1992—2008年相同像元的月尺度海冰密集度距平和北极滞后39个月、南极滞后7个月ONI时间序列的相关系数(图9), 结果表明北极在ONI滞后39个月时, 大部分海域的相关系数为显著正相关, 且分布上沿巴伦支海-喀拉海-北冰洋中央海盆区-楚科奇海-白令海-鄂霍次克海一线, 与北冰洋洋流方向近似一致。南极在ONI滞后7个月时正负值都有相当比例, 但负相关区域更多, 从南太平洋、罗斯海延伸到了南印度洋。这说明ONI滞后39个月时与北极海冰的正相关是空间上的主导特征; ONI滞后7个月时与南极海冰变化的正负相关所占比例相当, 且空间异质性很强。因此可以得出1992—2008年ONI的下降趋势, 对应着其之前39个月北极大部分海域海冰的减少, 这在北冰洋中央海盆区、喀拉海和巴伦支海尤为明显, 它们也正是海冰密集度显著减少的海域; 也对应着其之前7个月南极罗斯海海冰密集度的增加。

图9 海冰密集度距平分别与北极滞后39个月和南极滞后7个月ONI的相关关系

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

时间序列分析(图10)表明1992—2008年SOI有+0.002 hPa·a–1的上升趋势, 且满足0.01显著性检验, 但频谱分析的结果表明SOI的周期性特征不明显。SOI在1992年初、1994年底、1997年下半年、1998年上半年有较明显负距平; 在1998年下半年、2000年初和年末、2007年末、2008年初的正距平较大。大致以1998年为界, SOI距平从负值为主变为正值为主。与ONI结合起来可以看出, 1998年前后、2007年末开始是热带太平洋海温和气压变化剧烈的时段, 海气系统交互异常。

图10 海冰面积距平分别与北极滞后40个月和南极滞后6个月SOI的变化序列

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

海冰面积距平与SOI时滞相关系数的计算结果表明SOI与北极海冰面积以滞后40个月的负相关为主(−0.421); 与南极海冰以滞后6个月时的正相关为主(+0.316)。1992—2008年, SOI升高, 南极海冰面积的增加对应着滞后其6个月的SOI正相关变化; 而北极海冰面积减少对应着滞后其40个月的SOI负相关变化, SOI也显著增加(图10)。即南极和北极的海冰变化都关系着滞后的SOI的年际变化, 但滞后相关的相位不同, 南极是正相关, 北极是负相关。

逐像元分别计算1992—2008年相同像元的月尺度海冰密集度距平和北极滞后40个月、南极滞后6个月SOI时间序列的相关系数(图11), 结果表明北极在SOI滞后40个月时, 负相关范围相对较大且显著性高, 集中在巴伦支海-喀拉海-北冰洋中央海盆区-楚科奇海-白令海-鄂霍次克海一带, 与北冰洋越极洋流走向重合。南极在SOI滞后6个月时, 大部分海域为显著的正相关, 包括罗斯海、南太平洋、南极大陆周边的大多数海区。这表明在分别滞后40个月、6个月的相关条件下, SOI与北极海冰的负相关、南极海冰的正相关是空间上的主要特征。1992—2008年SOI的上升趋势很好地对应着北极大部分海域海冰密集度的减少(SOI滞后其40个月), 尤其是北冰洋中央海盆区、喀拉海和巴伦支海, 是海冰显著减少的海域。也对应着南极大部分海域的海冰增加(SOI滞后其6个月), 而这些海域也正是海冰密集度增加的海域, 比如罗斯海及其外围海区。可见与ONI相比, SOI与南北极海冰变化的时滞相关关系在空间上的表现更为明确。

图11 海冰密集度距平分别与北极滞后40个月和南极滞后6个月SOI的相关关系

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

根据ENSO指数的综合强度划分标准[28], 可以发现北极海冰面积的减少与两次ENSO强冷时间显著的对应, 即1995年初至1996年初的海冰面积剧烈减少与1998年6月开始的长达35个月的强冷事件(La Niña)对应; 2004年秋至2007年秋的海冰面积持续减少, 与2007年8月开始持续21个月的强冷事件对应。南极有三次非常好的对应: 1997年夏至2001年春海冰面积的持续增加, 对应着1998年6月至2001年4月的强冷事件; 2001年春至2002年秋海冰面积的剧烈减少, 对应着2002年5月至2003年3月的强暖事件(El Niño); 2007年夏至2008年8月海冰面积的持续增加, 对应着2007年8月至2009年的强冷事件。北极、南极海冰发生变化之后39—40、6—7个月时, 将发生相应的ENSO事件, 每次海冰持续增加或持续减少现象的时长与各自对应ENSO事件的持续时长基本相同。

4 结论

利用SICCI海冰密集度数据分析了1992—2008年南北极海冰的时空变化, 结合气温和ENSO指数探讨了它们之间的相互关系。结果表明北极海冰面积呈明显的减少趋势(−6.88万km2·a–1), 其中夏季海冰最小月的减少更快(−10.18万km2·a–1)。而南极呈不显著的微弱增加。北极海冰密集度减少最明显最快速的海域是北冰洋中央海盆区、巴伦支海、喀拉海、巴芬湾和拉布拉多海(高于−1.2%·a–1); 南极在罗斯海、南太平洋和南大西洋有海冰密集度的微弱增加趋势。

南北极海冰与气温在季节变化和年际变化中都有很好的相关关系, 且在海冰滞后气温约1个月时最为显著(>0.97)。北极的北冰洋中央海盆区、哈德逊湾、巴芬湾、喀拉海、巴伦支海和楚科奇海海冰受气温影响最大(>0.8), 同时也是升温且海冰减少明显的海域, 形成北极的主导特征。南极的南大西洋、南太平洋相关性最高(>0.8), 也是降温并且海冰增加的海域, 是南极的主导特征。南北极海冰与ONI和SOI存在相关关系, 且在不同的超前/滞后相关条件下各有差异。南北极海冰变化与三次ENSO的强暖与强冷事件有很好的对应关系。

尽管近几年欧空局发布的SICCI海冰密集度数据从算法角度有改进, 相比其他产品精度有所提高, 但是总共只有17年, 也只能反映这个时间段南北极海冰的变化状况。待后续发布更长时间序列的海冰密集度数据产品, 以供更准确地揭示海冰变化的长期规律和趋势。气温是影响海冰冻融最重要的因子之一, 但海水温度等也是冰-海热力学耦合模式和环流模拟中的重要参数, 后续将更全面地考虑其他气候因素, 以便更好地解释海冰多要素变化的原因[29-30]。南北极不同海域空间差异很大, ENSO与南北极不同海域海冰变化的时滞相关和响应关系也需进一步深入探讨。

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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月收到来稿, 2019年2月收到修改稿

国家重点研发计划(2018YFC1407200, 2018YFC1407203)、国家自然科学基金(41976212)资助

柯长青, 男, 1969年生。教授, 主要从事冰雪遥感研究。E-mail: kecq@nju.edu.cn

柯长青, E-mail: kecq@nju.edu.cn

10. 13679/j.jdyj.20190002