The Arctic region remains surrounded by sea ice during most of the period of the year. In the Arctic Ocean the Northern Sea Route (NSR) has been used as an important route for shipping. The arctic sea ice is decreasing since 1979; hence needs to be monitored. In this research work sea ice concentration in the recent years and sea ice concentration anomalies of few months with long term sea ice concentration are studied. The climatology of long term ice concentration data from various satellites, and the recent sea ice concentration data from Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) were used. The results show that sea ice concentration and sea ice extent in the Arctic region decreased by around 5% from 2015 to 2016, but in 2017 increased again in smaller amount in some areas like around Novaya Zemlya, and parts of the sea in between Greenland and Longyearbyen, and around Banks Island. The percentages of sea ice area in NSR for July 7 in 2015 to 2017 were 37%, 39% and 33%, respectively, indicating a large area (around ten thousand $km^2$) become ice free in 2017 compared to the previous year.
The impacts of dynamic and thermodynamic schemes used in the Community Ice CodE (CICE), the Los Alamos sea ice model, on sea ice concentration, extent and thickness over the Arctic and Antarctic regions are evaluated. Using the six dynamic and thermodynamic schemes such as sea ice strength scheme, conductivity scheme, albedo type, advection scheme, shortwave radiation method, and sea ice thickness distribution approximation, the sensitivity experiments are conducted. It is compared with a control experiment, which is based on the fixed atmospheric and oceanic forcing. For sea ice concentration and extent, it is found that there are remarkable differences between each sensitivity experiment and the control run over the Arctic and Antarctic especially in summer. In contrast, there are little seasonal variations between the experiments for sea ice thickness. In summer, the change of the albedo type has the biggest influence on the Arctic sea ice concentration, and the Antarctic sea ice concentration has a greater sensitivity to not only the albedo type but also advection scheme. The Arctic sea ice thickness is significantly affected by the albedo type and shortwave radiation method, while the Antarctic sea ice thickness is more sensitive to sea ice strength scheme and advection scheme.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.76-82
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1998
Increase of greenhouse gas due to $CO_2$ and CH$_4$ gases would cause the global warming in the atmosphere. According to the global circulation model, it is pointed out in the Okhotsk Sea that the large increase of atmospheric temperature might be occurredin this region by global warming due to the doubling of greenhouse effectgases. Therefore, it is very important to monitor the sea ice extents in the Okhotsk Sea. To improve the sea ice extents and concentration with more highly accuracy, the field experiments have begun to comparewith Airborne Microwave Radiometer (AMR) and video images installed on the aircraft (Beach-200). The sea ice concentration is generally proportional to the brightness temperature and accurate retrieval of sea ice concentration from the brightness temperature is important because of the sensitivity of multi-channel data with the amount of open water in the sea ice pack. During the field experiments of airborned AMR the multi-frequency data suggest that the sea ice concentration is slightly dependending on the sea ice types since the brightness temperature is different between the thin and small piece of sea ice floes, and a large ice flow with different surface signatures. On the basis of classification of two sea ice types, it is cleary distinguished between the thin ice and the large ice floe in the scatter plot of 36.5 and 89.0GHz, but it does not become to make clear of the scatter plot of 18.7 and 36.5GHz Two algorithms that have been used for deriving sea ice concentrations from airbomed multi-channel data are compared. One is the NASA Team Algorithm and the other is the Bootstrap Algorithm. Intrercomparison on both algorithms with the airborned data and sea ice concentration derived from video images bas shown that the Bootstrap Algorithm is more consistent with the binary maps of video images.
The spatial size and variation of Arctic sea ice play an important role in Earth's climate system. These are affected by conditions in the polar atmosphere and Arctic sea temperatures. The Arctic sea ice concentration is calculated from brightness temperature data derived from the Defense Meteorological Satellite program (DMSP) F13 Special Sensor Microwave/Imagers (SSMI) and the DMSP F17 Special Sensor Microwave Imager/Sounder (SSMIS) sensors. Many previous studies point to significant reductions in sea ice and their causes. We investigated the variability of Arctic sea ice using the daily sea ice concentration data from passive microwave observations to identify the sea ice melting regions near the Arctic polar ice cap. We discovered the abnormal melting of the Arctic sea ice near the North Pole during the summer and the winter. This phenomenon is hard to explain only surface air temperature or solar heating as suggested by recent studies. We propose a hypothesis explaining this phenomenon. The heat from the deep sea in Arctic Ocean ridges and/or the hydrothermal vents might be contributing to the melting of Arctic sea ice. This hypothesis could be verified by the observation of warm water column structure below the melting or thinning arctic sea ice through the project such as Coriolis dataset for reanalysis (CORA).
본 연구에서는 위성영상 기반의 북극의 해빙 농도 시계열 데이터를 이용하여 베링해의 해빙 상태가 척치해 해빙 농도 변화의 전조로서 작용할 수 있는지를 실험하였다. 해빙 농도 자료는 1982년부터 2017년의 36년간의 월평균 시계열 데이터로 이뤄져 있으며, 베링해의 해빙 농도와 척치해 해빙 농도 사이의 관계성을 전송 엔트로피 측정을 통해 분석하였다. 전송 엔트로피는 두 개의 확률변수 또는 신호 간의 비선형적 연관성을 파악하게 해주는 동시에 변수 사이의 시간 간격 조절을 통해 인과관계를 추정할 수 있는 측정이다. 해빙 농도를 대상으로 한 측정 결과, 베링해의 과거 3, 5, 6개월 전의 해빙 농도값이 척치해 해빙의 변화에 관련되어 있음을 알 수 있었다. 특히, 베링해의 해빙 농도값이 극소를 나타냈을 때, 5개월 후의 척치해의 해빙 농도는 감소될 확률이 약 70%로 나타났다. 이는 태평양에서 베링해협을 통해 북극해로 유입되는 해류가 베링해의 해빙 농도를 감소시킨 후 해협을 통해 척치해로 이동하여 해빙을 녹이는 과정에 비롯한 것으로 사료된다. 향후 위성데이터에 정보 이론으로 접근하는 이 연구를 더 발전시켜 어떤 시점과 시간적 스케일로 특이 패턴이 발생하는지 조사하고 그 기간에 관련된 해양-대기의 패턴 또는 사건들을 분석하여, 떨어진 두 지역의 해빙 농도 상태에 내재된 연관성에 대한 심층적 이해가 가능할 것이다.
Seo, Minji;Lee, Chang Suk;Kim, Hyunji;Huh, Morang;Han, Kyung-Soo
대한원격탐사학회지
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제31권4호
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pp.347-351
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2015
Sea ice is a key parameter for understanding the climate change in cryosphere. In this study, we investigated the correlation with the factors that influenced change of the sea ice extent. We used the Sea Ice Concentration (SIC) from Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility (OSI-SAF), and surface albedo provided by The Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF). We converted the same temporal and spatial resolution of the data and detected the sea ice using SIC data. We performed the relationship analysis between SIC and sea ice albedo. As a result, we found they have a strong positive correlation. We performed the linear regression between SIC and sea ice albedo, and found they have high-level coefficient of determination. It shows using either SIC or sea ice albedo is possible to estimate the sea ice products.
Shin, Dong-Bin;Chiu, Long S.;Clemente-Colon, Pablo
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.892-895
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2006
The atmospheric effects on the retrieval of sea ice concentration from passive microwave sensors are examined using simulated data typical for the Arctic summer. The simulation includes atmospheric contributions of cloud liquid water and water vapor and surface wind on surface emissivity on the microwave signatures. A plane parallel radiative transfer model is used to compute brightness temperatures at SSM/I frequencies over surfaces that contain open water, first-year (FY) ice and multi-year (MY) ice and their combinations. Synthetic retrievals in this study use the NASA Team (NT) algorithm for the estimation of sea ice concentrations. This study shows that if the satellite sensor’s field of view is filled with only FY ice the retrieval is not much affected by the atmospheric conditions due to the high contrast between emission signals from FY ice surface and the signals from the atmosphere. Pure MY ice concentration is generally underestimated due to the low MY ice surface emissivity that results in the enhancement of emission signals from the atmospheric parameters. Simulation results in marginal ice areas also show that the atmospheric and surface effects tend to degrade the accuracy at low sea ice concentration. FY ice concentration is overestimated and MY ice concentration is underestimated in the presence of atmospheric water and surface wind at low ice concentration. In particular, our results suggest that strong surface wind is more important than atmospheric water in contributing to the retrieval errors of total ice concentrations over marginal ice zones.
Sea ices at the Tatarskiy Straitin the East/Japan Sea appear from November to April. Cold and fresh water, melted from the sea ices, may contain nutrients which are indispensable to spring bloom of phytoplankton and may provide a preferable condition to the spring bloom through changes in vertical structure of water column and stratification. Relation between the spring bloom along the Primorye coast and sea ices in the Tatarskiy Strait were investigated using multi-satellite multi-sensor data; ten-year SeaWiFS chlorophyll-a concentration data and PAR data, sea surface temperatures from NOAA/AVHRR, sea ice concentration and near-surface wind speed data from DMSP/SSMI, near-surface wind vectors from QuikSCAT, and others. We provided evidences of southwestward flowing cold water masses from sea ice and its relation of chlorophyll-a concentration. This study showed that year-to-year variations of chlorophyll-a concentration in spring were positively correlated with those of sea ice concentrations at the Tatarskiy Strait.
This study examines the relationships among sea ice concentration, surface air temperature, surface wind, and SST (Sea Surface Temperature) in Bransfield Strait to understand the climatic characteristics and its related sedimentary process there. In analyses of the monthly data, during the austral autumn (Mar., Apr., and May), the frequency of southeasterlies is correlated positively with the sea ice concentration and negatively with the surface air temperature, whereas that of northwesterlies is reverse. These relationships are explained by the process that the southeasterlies of the cold air from the Antarctic Continent affect the ocean current around Bransfield Strait. And then the ocean current makes the sea ice generated in the Weddell Sea drift into the strait. During the spring (Sep., Oct., and Nov.), sea ice concentration and surface air perature are closely correlated with the frequency of northwesterlies with warm air mass. In the some parts of the northern boundary region, the sea ice concentration in Bransfield Strait is positively correlated with the SST during the autumn and spring.
Such relationship may rather propel the sea ice melting in proportion to the sea ice concentration during the autumn.
남극 드레이크해협(45$^{\circ}$~75$^{\circ}$W 55$^{\circ}$~66$^{\circ}$S)의 해빙분포를 연구하기 위해 인공위성 레이더 고도계, 복사계, 및 산란계 자료글 이용하였다. 레이더 고도계 자료는 Topex/poseidon MGDR을 사용하였고, Geo_bad_1 flag를 이용하여 1992년부터 1999년 동안 연구지역내 해빙면적을 계산하여 월별 분포를 구하였다. DMSP의 SSM/I 인공위성 복사계 자료를 이용하여 1993년부터 1996년 사이 연구지역의 해빙의 면적비(ice concentration)를 추출하였다. 0에서 100% 로 나타나는 해빙 면적비를 고도계로부터 관측된 해빙의 면적과 대비함으로써 해빙의 유무를 결정할 수 있는 해빙 면적비를 20%로 결정하였고, 이를 이용하여 복사계로부터 추출된 해빙 분포를 인공위성 고도계 및 ERS-1/2 인공위성 산란계의 자료와 통합하였다. 추출된 해빙 분포를 간접적으로 검증하기 위해 지난 20년 동안의 연구지역내 해빙 면적비를 인접한 Esperanza 관측지점의 월평균 기온 자료와 대비하여 검증하였다. 그 결과 두 자료는 0.86의 높은 상관관계를 보였다 이로부터 해빙 분포와 온도 변화가 매우 밀접한 관계를 가지며 변화한다는 사실을 알 수 있고, 해빙 의 증감과 기온의 밀접한 관계를 감안할 때 본 연구 결과를 간접적으로 입증한다. 본 연구의 결과로부터 인공위성 복사계 자료로부터 해빙의 유무를 직접 판단 할 수 있는 근거를 마련하였고, 인공위성 고도계, 복사계 및 산란계의 자료를 통합함으로써 보다 상세한 해빙의 시간적 공간적 분포변화를 관측할 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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