海冰处于海气交界面，具有热力隔绝效应。它通过热力学、动力学过程以及在时空上的反馈机制直接影响海洋和大气的能量交换，对区域乃至全球的气候状态和变化起着极其重要的作用^{[1, 2, 3, 4]}。

海冰覆盖范围是北极海冰研究的重要目标之一。对海冰范围变化的研究主要集中在海冰总体覆盖范围的变化^{[5, 6, 7]}，而对多年冰和季节性海冰的研究则较少。新冰是厚度小于30 cm的冰，属于季节性海冰的一种，是海冰重要的组成部分。新冰具有重要的研究价值，其重要性主要体现在以下两个方面：①从地球物理学的角度分析，它与热盐环流的触发密不可分，并且能够让更多的热量从相对温暖的海水传递到冰冷的大气中，这种热盐环流和热量传递对北极地区气候系统产生着举足轻重的影响；②从生物学的角度分析，它与藻类、无脊椎动物等海洋初级生产力也有着千丝万缕的联系^[5]，这种海洋初级生产力对北极地区环境系统产生着深 远的影响。因此，研究北极新冰覆盖范围的时序变化，可为研究北半球甚至全球气候、环境变化提供可靠的数据支撑，具有重要的研究意义。

本研究利用多源遥感影像数据对2004年至2012年间北极地区新冰覆盖范围的月变化进行分析。首先，利用低分辨率被动微波SSM/I数据对北极地区2004年至2012年间海冰范围进行估算，选出海冰覆盖面积最大和最小的年份进行详细分析。然后，结合宽波段大气顶层反照率和地表温度的阈值分割方法，完成基于MODIS数据的北极地区新冰提取。最后，结合北极地区多个自动气象站(automatic weather station,AWS)的近地表气温数据，对典型年份的北极地区新冰覆盖面积及比例的月变化进行统计并分析。

SSM/I(special sensor microwave/imager)是美国国防气象系列卫星 DMSP上搭载的被动微波辐射计。该系列卫星为极轨卫星，覆盖除南北极 2.4°圆形区域外的所有地区，对极区的重访周期为每日。美国国家冰雪数据中心发布了基于SSM/I数据的海冰密集度产品，其空间分辨率为25 km。本研究基于该产品完成了对北极海冰覆盖范围的估算。

MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)是装载在TERRA和AQUA这两颗卫星上的重要传感器。本研究使用的数据包括MODIS L1B数据、地理定位数据(MYD03)、海冰温度产品(MYD29)和云掩膜产品(MYD35)，空间分辨率均为1 km。

本研究中使用的近地表气温数据来源于美国国家海洋和大气管理局 “北极大气观测计划(Arctic Atmospheric Observatory Program,AAOP)”。该计划的观测内容同时包括云、辐射、气溶胶、和地表能量通量等。

由于SSM/I数据不受云雨的影响，在进行数据选择时无需考虑天气对影像的影响。而且，基于该数据的海冰密集度产品已进行过几何校正等预处理，可直接用于北极海冰范围提取。

MODIS数据容易受到云的影响，为减少工作量，可先通过人工判别的方式从每日数据中挑选云覆盖较少的影像进行后续处理。北极新冰主要分布在北纬70°至80°之间，因此，数据选择的原则为确保影像中北纬70°至80°之间云量少。同时 ，考虑到日照和极夜等原因，仅选择北极夏季6~9月的数据进行研究。除此以外的数据预处理还包括几何校正、辐射定标、太阳高度角校正和去蝴蝶效应等。

AAOP计划提供的近地表气温数据包括日平均、月平均和年平均数据，考虑到遥感数据的时间分辨率为月平均，因此，气温数据也选择了月平均数据。AAOP计划中的实测AWS为9个，但2004年至2012年间可提供数据的仅有7个。因此，本研究只选择了这7个AWS(俄罗斯Tiksi站和Cherski站、加拿大Alert站、芬兰Pallas and Sodenkylai站，美国阿拉斯加州Barrow站、瑞典Abisko站和格陵兰岛Summit站)。

由于散射/反射特性的不同，海冰和海水在被动微波数据中存在差异，通常使用基于阈值的方法^[8]完成对海水和海冰的分类：当海冰密集度大于15%时，该像素将被标注为海冰。

不同类型的海冰在反照率上存在着差异，同时薄冰与海水在温度上也存在着差异。本研究根据这些差异提出结合宽波段大气顶层反照率和温度这两个参数，实现基于阈值分割的北极区域新冰提取，其具体的流程如图 1所示。

图 1 新冰提取流程图 Fig. 1 Flowchart of the New Ice Extraction

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根据Cavalieri等人^[9]的研究，反照率的估算可利用MODIS数据的第1、3和4波段完成：

当反照率(Albedo_新冰)介于0.1和0.6之间时，该海冰的类型定义为新冰。

由于薄冰和水体的光谱具有一定的相似性，而反照率的估算又依赖于光谱信息，因此,仅利用反照率无法准确地区分薄冰和水体。本研究基于MYD29数据，根据冰和水体表面温度的差异性设定阈值，进一步区分薄冰和水体。 当表面温度T_新冰小于271.4 K时，该海冰类型为新冰。在新冰提取结果的基础之上，统计结果中新冰像素的个数(N_新冰)，以进行北极新冰覆盖面积的估算：

本研究利用2004年至2012年间每日的北极海冰密集度产品进行海冰的提取和范围的统计分析。图 2为2004-09-01北极海冰的密集度产品(图 2(a))以及获得的海冰提取结果图(图 2(b))，其中蓝色代表开阔海域，浅紫色代表陆地，黑色代表数据缺失地区，其他颜色代表海冰。

图 2 海冰提取结果展示图 Fig. 2 Sea Ice Extraction Results

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在获得2004至2012年间每日北极海冰覆盖面积后，对这些结果进行按月统计并计算月平均值，如图 3所示。

图 3 2004年至2012年间北极海冰范围变化统计图 Fig. 3 Arctic Sea Ice Extent from 2004 to 2012

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根据图 3中历年间不同月份海冰覆盖面积的变化可发现，北极海冰范围于每年3月达到全年最大值，于9月达到全年最小值。从图 3中9月的数值分布可发现，北极地区海冰覆盖范围最大的年份为2004年，海冰覆盖面积高达670万km²；而最小的年份为2012年，海冰覆盖面积低于400万km²。将该现象结合北极地区年均近地表气温(图 4)作进一步分析。

图 4 2004年至2012年间北极地区年均地表温度图 Fig. 4 Air Temperature in the Arctica (2004-2012)

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图 4展示了2004年至2012年间北极地区年均地表温度变化的趋势。其中，实线为北极圈内AWS实测的近地表气温的年平均值，虚线为趋势线。与北极海冰范围逐渐减小相反的是，2004年至2012年间北极气温持续上升，两个要素间呈极大的负相关，这说明北极海冰变化和北极地区气候变化存在紧密的联系。

在2004至2012年间北极海冰范围变化趋势研究的基础上，进一步利用MODIS数据对2004年和2012年这两年北极新冰覆盖范围变化进行详细的分析。

由于MODIS数据分辨率相对较高，一景数据无法覆盖全北极地区，为方便后续的统计和区域性分析，本研究依照海域的分布将北极地区划分为7个子区域，其分布情况如表 1所示。

完成北极海域的子区域划分后，对每个区域内的新冰分布情况及覆盖面积的变化进行分析。以格陵兰海海域(区域1)为例，其2004年6月至9月新冰提取结果及分布情况如图 5所示。以拉普捷夫海海域(区域3)为例，其2004年6月至9月新冰提取结果及分布情况如图 6所示。

图 5 格陵兰海海域新冰范围变化时序图 Fig. 5 Time Series Changes of New Ice Extent in Greenland Sea

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图 6 拉普捷夫海海域新冰范围变化时序图 Fig. 6 Time Series Changes of New Ice Extent in Laptev Sea

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由图 5和图 6可发现，不同区域的新冰分布存在差异。区域1的格陵兰海海域(图 5)和区域7的巴芬湾以东海域(未展示)的新冰多分布在靠近格陵兰岛的海域上，而区域3的拉普捷夫海海域(图 6)和其他未展示区域(区域2~区域5)的新冰多分布在中高纬海域上。

另一个现象也存在于图 5和图 6中：区域1格陵兰海海域的新冰于2004年7月骤减，8月份逐渐增多，而9月份达到最大值；同样的现象也存在于区域3的拉普捷夫海海域，新冰覆盖范围于2004年6月份开始逐渐增多，9月份达到最大值。同时，对其他区域新冰分布情况进行分析，发现新冰覆盖变化的总体趋势与区域1和3相同。针对该现象，本研究对两个年份(2004和2012年)北极各区域的新冰覆盖面积进行统计，并对新冰所占海域的比例(即新冰面积与区域中整个海域面积之比)进行了计算，统计结果如图 7所示。

图 7 子区域新冰覆盖面积比例图 Fig. 7 Regional New Ice Extent Proportion

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由图 7不难发现，北极地区各区域新冰覆盖范围的变化存在一定的相似性，但也存在着差异。图 7(a)和7(b)两幅统计图比较了不同月份各区域新冰覆盖面积所占的比例，反映出各区域新冰覆盖面积变化在整体趋势上的共性：各区域新冰的覆盖面积从6月开始逐渐增大，9月时达到最大值。结合图 3、图 7(a)、7(b)中的统计数据可获得如图 8所示的统计结果。

图 8 2004年和2012年海冰、新冰面积对比图 Fig. 8 Comparison between Sea Ice Extent and New Ice Extent in 2004 and 2012

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由图 8可发现，相比2004年，2012年的海冰面积各月份均呈急剧减少的变化趋势，而新冰面积的减少则较缓慢，且新冰面积在2012年7月较2004年7月有所增加，因此不难推断多年冰也呈急剧减少的变化趋势。多年冰厚度较大，反照率也较大，能阻隔传输至海洋表面的大气辐射^[11]，这些特征影响着海冰反照率回馈机制，而新冰与之相反。Koerner的研究^[12]表明，多年冰覆盖下海冰的生长速度为每年0~4 mm/d，而较薄的海冰(新冰等)覆盖下海冰的生长速度则高达18~70 mm/d。多年冰覆盖面积的减少为新冰的生长提供了广阔的空间，新冰大面积生长时释放出的盐分加大了北冰洋表层海水的盐度，导致海水的密度增加，从而使高密度海水下降形成对流，并产生热量传递。这一热量传递为海、气和冰热量交换提供载体，加快了海冰的消融，从而解释了新冰相对于海冰和多年冰覆盖范围减少缓慢的原因。

图 7(c)和7(d)比较了各区域不同月份新冰覆盖面积所占的比例。区域1和区域2新冰面积最小的月份是7月，而其他区域新冰面积最小的月份均是6月。在新冰生长的过程中，区域1和2中的新冰本应增加，但北极夏季时处于外围的新冰和一些碎浮冰会随着洋流等经过格陵兰海和挪威海流出北极圈外，导致这两个区域7月的新冰覆盖面积反而减小。这两幅图还进一步表明同一区域不同年份的新冰范围变化存在着明显的差异：2004年新冰面积所占海域比例最小的是区域5，而该区域的新冰覆盖面积却在2012年激増；2004年区域7新冰面积所占海域比例并不小，而在2012年却是7个子区域中最小的。为解释这种现象，本研究根据图 5中区域的划分收集并整理了相应区域内AWS的近地表气温数据，如图 9和图 10。

图 9 2004年北极地区6个AWS近地表气温图 Fig. 9 Air Temperature of 6 Arctic AWSs in 2004

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图 10 2012年北极地区7个AWS近地表气温图 Fig. 10 Air Temperature of 7 Arctic AWSs in 2012

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图 9和图 10中不同颜色的折线代表不同AWS的近地表气温。Barrow所在的区域为区域5，Alert和Summit站所在的区域为区域7，图中AWS除Alert站以外都处于相似纬度。2004年的6至9月间(图 9)，区域5中的Barrow站的气温最低，由于Summit站纬度较Barrow高，导致在8月Summit站气温略低。2012年的6至9月间(图 10)，区域7中的Alert和Summit站气温均低于其它站的温度。因此，历年北极各区域新冰覆盖面积的差异与各区域气温的差异具有一定的关联。

本研究先利用被动微波SSM/I数据对2004年至2012年间北极地区总体海冰覆盖范围的变化趋势进行分析，并进一步利用MODIS数据对海冰总面积最大的2004年和海冰总面积最小的2012年中6月至9月新冰覆盖范围变化进行详细的分析。分析发现：2004年至2012年间北极海冰总体覆盖面积呈减少的趋势，与北极近地表温度的变化呈负相关；2004年和2012年新冰覆盖面积的变化与海冰总面积的变化相比较缓慢，海冰面积减少的主要贡献者为多年冰；北极各个区域新冰覆盖范围的变化与所处区域的地理位置无明显相关性，但与各区域近地表温度的变化有较大的关联。进一步的研究将结合海洋、大气、全球气候变化等相关领域的数据，分析北极新冰变化与洋流、气团等的相关性，以及它对全球气候变化的影响及反馈。