郝光華,沈輝,田忠翔,李明,趙福
(1.國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心 自然資源部海洋災(zāi)害預(yù)報(bào)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100081)
北極海冰是地球系統(tǒng)的重要組成部分,影響氣-冰-海之間的能量平衡過(guò)程[1-2]。在全球變暖的背景下,北極變暖是全球變暖的2~3 倍[3],稱之為“北極放大”效應(yīng)[4-5]。近年來(lái),北極海冰范圍和冰厚都在減小[6-8]。不同遙感產(chǎn)品得到的結(jié)果都說(shuō)明了北極海冰的快速減少[6],而且高緯度的多年冰減少更快[9-10]。研究顯示,2009-2016 年北極中央?yún)^(qū)發(fā)生6 次明顯的中央?yún)^(qū)海冰低密集度過(guò)程,即海冰密集度低于75%[11]。走航觀測(cè)顯示,1999 年中國(guó)首次北極考察發(fā)現(xiàn)從北冰洋最南端至82°N 發(fā)現(xiàn)大片開(kāi)闊水域[12];2010 年中國(guó)第4 次北極考察期間北極高緯度區(qū)域海冰厚度為1.5~2 m,很少有超過(guò)4 m[13];2017 年中國(guó)第8 次北極考察期間高緯度中央航道海冰平均密集度和平均冰厚分別為64%和1.5 m,且85°N 以北存在低密集度區(qū)域[14]。北極海冰的減少會(huì)增加海洋吸收太陽(yáng)輻射,增加的太陽(yáng)輻射反過(guò)來(lái)又會(huì)加速北極海冰的減少,引發(fā)北極的正反饋機(jī)制[15-16]。北極海冰減少還會(huì)引起1 000~850 hPa高度的大氣層增溫[17]。因此,隨著北極海冰快速減少,北極海冰正在由多年冰為主向季節(jié)性海冰轉(zhuǎn)變[18-19],這使得北極海冰更容易受到大氣強(qiáng)迫的影響[20]。
目前,由于缺少現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè),北極海冰研究依賴于模式或是衛(wèi)星遙感,但是不同模式的結(jié)果比較,以及和觀測(cè)比較的差別仍然很大[21-22]。目前,基于衛(wèi)星遙感得到的不同海冰厚度產(chǎn)品差別仍然比較大[23-24],而且時(shí)空分辨率有限,需要更多的觀測(cè)來(lái)檢驗(yàn)。因此,北極漂移自動(dòng)氣象站和溫度鏈浮標(biāo)的觀測(cè)對(duì)于填補(bǔ)這些空白意義重大,收集的數(shù)據(jù)可以用來(lái)驗(yàn)證衛(wèi)星遙感反演結(jié)果和數(shù)值模式模擬結(jié)果。國(guó)際上為了獲取更多的北極現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù),1997-1998 年開(kāi)展了為期1 年的大氣、海冰、海洋綜合觀測(cè),SHEBA 計(jì)劃(Surface Heat Budget of the Arctic Ocean)[25],并且于2020-2021 年又開(kāi)展了北極氣候研究多學(xué)科漂流計(jì)劃(Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate,MOSAiC)[26],為北極的研究及模式參數(shù)化方案提供了寶貴的數(shù)據(jù)。
我國(guó)在1999-2020 年夏季共開(kāi)展了11 次北極科學(xué)考察。在長(zhǎng)、短期冰站作業(yè)期間,開(kāi)展了大氣-海冰的連續(xù)觀測(cè),獲取了大量的觀測(cè)資料。本文利用2018 年夏季中國(guó)第9 次北極科學(xué)考察期間[27],布放在海冰上的自動(dòng)氣象站和溫度鏈浮標(biāo)獲取的長(zhǎng)時(shí)間序列大氣要素和海冰溫度剖面數(shù)據(jù)展開(kāi)分析。借助于這些寶貴的數(shù)據(jù),分析了北極高緯度區(qū)域大氣特征和海冰生長(zhǎng)過(guò)程,有助于為未來(lái)模式參數(shù)化方案的改進(jìn)和提高提供參考。
本文數(shù)據(jù)是基于中國(guó)第9 次北極科學(xué)考察期間,布放于海冰的自動(dòng)氣象站和溫度鏈浮標(biāo)觀測(cè)取得的。氣象站于2018 年8 月20 日冰站工作期間布放在海冰上(84.788 3°N,166.106 8°W),海冰厚度為2.4 m,積雪厚度為4 cm,海冰干舷厚度為41 cm。自動(dòng)氣象站隨著海冰漂移自動(dòng)觀測(cè)獲取數(shù)據(jù),并通過(guò)Argo 衛(wèi)星傳輸回國(guó)內(nèi),數(shù)據(jù)為每小時(shí)采集10 min 平均數(shù)據(jù)。本次布放的自動(dòng)氣象站由支架、傳感器、衛(wèi)星發(fā)射天線、數(shù)據(jù)采集器和電源系統(tǒng)組成(表1)。分別在2 m和4 m 高度安裝了風(fēng)速、風(fēng)向和溫度、濕度傳感器,在2 m 高度安裝了總輻射傳感器,大氣壓力傳感器安裝在電源箱內(nèi),所有傳感器與低溫?cái)?shù)據(jù)采集器相連接。氣象站從2018 年8 月21 日開(kāi)始傳輸資料,到2019 年5 月11 日停止傳輸數(shù)據(jù)。由于自動(dòng)氣象站隨海冰漂移,因而無(wú)法準(zhǔn)確測(cè)量風(fēng)向,文中對(duì)風(fēng)向不做分析。由于風(fēng)傳感器受到凍結(jié)的影響,會(huì)影響到風(fēng)資料的精度,我們把連續(xù)24 h 靜風(fēng)狀態(tài)的風(fēng)速數(shù)據(jù)剔除。自動(dòng)氣象站在觀測(cè)期間隨著海冰漂移(圖1),從最初的位置向東南和向東北漂移至觀測(cè)結(jié)束時(shí)候的高緯度位置(85.933 9°N,91.299 1°W)。輻射傳感器受到積雪或者結(jié)冰的覆蓋,其觀測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)法反映真實(shí)狀況,由于難以剔除無(wú)效數(shù)據(jù),因而本文不做分析。
圖1 2018 年8 月21 日至2019 年5 月8 日自動(dòng)氣象站及漂移軌跡Fig.1 The drift trajectory of the automatic meteorological station over the period from August 21,2018 to May 8,2019
表1 自動(dòng)氣象站傳感器參數(shù)Table 1 The type and key technical specifications of sensors for the drifting automatic meteorological station
在自動(dòng)氣象站附近,同時(shí)布放了一套溫度鏈浮標(biāo)(SIMBA)。該溫度鏈浮標(biāo)由蘇格蘭海洋學(xué)會(huì)下屬的SRSL 公司(http://www.srsl.com/)研發(fā),由機(jī)箱和溫度鏈兩部分組成。機(jī)箱包括電源和控制兩部分,并且內(nèi)置GPS 模塊傳輸數(shù)據(jù)。溫度鏈部分長(zhǎng)480 cm,每2 cm間距內(nèi)置一個(gè)溫度傳感器,共241 個(gè)溫度傳感器,溫度傳感器分辨率為0.062 5℃,溫度鏈測(cè)量精度為0.1℃。溫度鏈浮標(biāo)布放在冰上的部分約為1 m,通過(guò)布放在海冰上的溫度鏈浮標(biāo)可以獲取連續(xù)的氣-冰-海垂直溫度剖面,觀測(cè)時(shí)間間隔為6 h。溫度鏈浮標(biāo)觀測(cè)開(kāi)始于2018 年8 月21 日,2019 年5 月8 日之后無(wú)法獲取有效數(shù)據(jù)。為了便于結(jié)合溫度鏈浮標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,本文選取了2018 年8 月21 日到2019 年5 月8 日的自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
為了研究自動(dòng)氣象站隨海冰的漂流過(guò)程,本文使用了美國(guó)國(guó)家冰雪數(shù)據(jù)中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)日平均的海冰漂流數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)由多個(gè)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和國(guó)際北極浮標(biāo)計(jì)劃(International Arctic Buoy Program,IABP)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)同化得到,為等面積投影網(wǎng)格,空間分辨率為25 km×25 km[28]。本文還使用了自動(dòng)氣象站觀測(cè)同期的ERA-Interim 數(shù)據(jù),用于分析大尺度的大氣環(huán)流背景和輔助風(fēng)速分析。ERA-Interim 數(shù)據(jù)是歐洲預(yù)報(bào)中心(The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第3 代再分析資料,包含1979 年至2019 年8 月的再分析資料。ERA-Interim 再分析資料時(shí)間分辨率為每天4 次[29],本文使用的數(shù)據(jù)空間分辨率為0.75°×0.75°。本文使用了ERA-Interim 的10 m 風(fēng)速(U、V)和海表面氣壓場(chǎng)。
本文使用261 天的漂流氣象站和溫度鏈浮標(biāo)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)覆蓋了北極的融化季末期和凍結(jié)季。能夠展示從融化季到次年春季的北極高緯度地區(qū)的大氣特征和海冰生長(zhǎng)過(guò)程。
根據(jù)漂流氣象站隨海冰的漂移特征(圖1),本文將分為兩個(gè)階段進(jìn)行分析,分別為2018 年8 月21 日至2018 年10 月23 日和2018 年10 月24 日至2019 年5 月8 日。圖2顯示了日平均的氣壓、風(fēng)速、相對(duì)濕度和氣溫,可以看出各個(gè)氣象要素(風(fēng)速除外)變化在時(shí)間上的連續(xù)性,可以說(shuō)明其在觀測(cè)期間沒(méi)有出現(xiàn)凍結(jié)[30]。第1 階段處于季節(jié)轉(zhuǎn)換階段,自動(dòng)氣象站隨海冰向東南移動(dòng),第2 階段處于海冰凍結(jié)期,自動(dòng)氣象站隨著海冰向東北移動(dòng)。
在第1 階段,隨著氣象站向東南漂移,其多次受到極地氣旋的影響,最低日平均氣壓為978 hPa,平均氣壓為1 008 hPa(圖2a)。受到氣旋的影響,日平均的風(fēng)速在0.5~11.1 m/s 間變化(圖2b),且2 m 風(fēng)速和4 m風(fēng)速相差不大。由于風(fēng)速風(fēng)向傳感器受到結(jié)冰的影響,其觀測(cè)的連續(xù)性和數(shù)據(jù)精度受到了影響,本文借助于ERA-Interim 10 m 風(fēng)速討論其變化。在第1 階段,ERA-Interim 10 m 風(fēng)速同自動(dòng)氣象站觀測(cè)的2 m日平均風(fēng)速的誤差和絕對(duì)誤差均為1.9 m/s,同4 m 風(fēng)速的誤差為1.8 m/s,絕對(duì)誤差為1.9 m/s。在第1 階段,相對(duì)濕度維持在90%以上(圖2c),在后期開(kāi)始下降,平均相對(duì)濕度為93%。氣溫處于下降階段,從接近0℃逐漸降至第1 階段末期的-12.2℃,平均氣溫-6.6℃,海冰處于不穩(wěn)定的融化期,和前期北極漂流自動(dòng)氣象站的研究結(jié)果接近[30],其變化顯示了從融化季向凍結(jié)季轉(zhuǎn)變的交替過(guò)程。在2 m 和4 m 高度,日平均的相對(duì)濕度和氣溫差別不大,相對(duì)濕度和氣溫變化趨勢(shì)一致。
圖2 2018 年8 月21 日至2019 年5 月8 日日平均的氣壓(a),風(fēng)速(b),相對(duì)濕度(c)和氣溫(d) 時(shí)間序列Fig.2 Time series of daily averaged pressure (a),wind speed (b),relative humidity (c) and air temperature (d) over the period from August 21,2018 to May 8,2019
在第2 階段,隨著季節(jié)變化和氣象站隨海冰向東北移動(dòng),風(fēng)速和氣壓呈現(xiàn)出季節(jié)變化(圖2a,圖2b),平均氣壓為1 014 hPa,平均ERA-Interim 10 m 風(fēng)速為4.6 m/s。氣溫快速下降(圖2d),從最開(kāi)始的-12.2℃下降至11 月18 日的-38.7℃,較低的氣溫一直持續(xù)至次年4 月初,氣溫開(kāi)始回升,11 月18 日至次年3 月底2 m 和4 m 高度平均氣溫分別為-32.8℃和-32.7℃,平均相對(duì)濕度均為73%(圖2c)。4 月之后,隨著季節(jié)的變化,氣溫和相對(duì)濕度開(kāi)始升高,4-5 月平均氣溫分別為-21.1℃和-21.4℃,相對(duì)濕度分別為80%和81%。第2 階段的平均溫度和相對(duì)濕度分別為-29.3℃和76%。
兩個(gè)階段的比較發(fā)現(xiàn),2 m 和4 m 日平均的氣溫和相對(duì)濕度變化趨勢(shì)一致。氣溫差異小于0.1℃,相對(duì)濕度差異小于0.1%,均沒(méi)有超過(guò)儀器的誤差范圍。整個(gè)觀測(cè)期間,氣溫和相對(duì)濕度具有明顯的季節(jié)變化,受到緯度和季節(jié)變化的影響,第1 階段氣溫和相對(duì)濕度較高,并逐漸降低,第1 階段處于不穩(wěn)定的融化期;第2 階段氣溫和相對(duì)濕度穩(wěn)定在較低的階段,經(jīng)歷了完整的凍結(jié)期。氣壓和風(fēng)速?zèng)]有明顯的季節(jié)變化,但是,低壓過(guò)程往往帶來(lái)南側(cè)的暖濕氣流,引起氣溫和相對(duì)濕度的增加,如2019 年2 月6-13 日和16-21 日的兩次低壓過(guò)程,都引起了氣溫和相對(duì)濕度的明顯升高,兩次過(guò)程中日平均氣溫分別升高了8.5℃和14.7℃,相對(duì)濕度分別增加了6%和11%。
自動(dòng)氣象站隨著海冰漂移,在漂移過(guò)程中,受到海洋和大氣共同作用,海冰的漂移過(guò)程呈現(xiàn)出不同的兩個(gè)階段。圖3顯示了2018 年10 月17-23 日(圖3a)和24-30 日(圖3b)前后1 周NSIDC 的平均海冰漂移速度場(chǎng),10 月24 日前1 周平均的海冰漂移速度場(chǎng)在波弗特海一側(cè),呈現(xiàn)出反氣旋式的模態(tài),之后1 周的平均海冰漂移速度場(chǎng)在波弗特海一側(cè)呈現(xiàn)出向弗拉姆海峽一側(cè)的輸送。本文分析了10 月24 日前后1 周(圖4)的平均海表面氣壓場(chǎng)和10 m 風(fēng)場(chǎng),24 日前1 周的平均海表面氣壓場(chǎng)呈現(xiàn)出波弗特高壓位于波弗特海一側(cè),海冰的漂移受到高壓北側(cè)偏西風(fēng)的影響(圖4a),呈現(xiàn)出向東南漂移的狀態(tài),海表面氣壓場(chǎng)和冰速場(chǎng)的結(jié)果表現(xiàn)高度一致。10 月24 日后的1 周,波弗特高壓減弱或者向東移動(dòng)(圖4b),海冰漂移主要受到高壓西側(cè)向東北的氣流影響,因而呈現(xiàn)出向東北漂移的軌跡。海冰的漂移主要受到波弗特高壓的影響,受其強(qiáng)度和位置的影響,海冰分別受到波弗特高壓北側(cè)和西側(cè)氣流的影響,呈現(xiàn)出前后兩個(gè)階段不同的漂移軌跡。
圖3 2018 年10 月17-23 日(a)和24-30 日(b)平均海冰漂移速度和2018 年10 月24 日前(藍(lán)線)后(紅線)的漂移軌跡Fig.3 The averaged sea ice drift velocity for the period of October 17-23,2018 (a) and October 24-30,2018 (b),the lines indicat the drift trajectory before (blue line) and after (red line) October 24,2018
圖4 2018 年10 月17-23 日(a)和24-30 日(b)平均海表面氣壓和2018 年10 月24 日前(藍(lán)線)后(紅線)的漂移軌跡Fig.4 The averaged sea level pressure for the period of October 17-23,2018 (a) and October 24-30,2018 (b),the lines indicat the drift trajectory before (blue line) and after (red line) October 24,2018
基于自動(dòng)氣象站的漂移軌跡,根據(jù)逐小時(shí)經(jīng)緯度的位置變化計(jì)算了自動(dòng)氣象站的漂移速度,并且計(jì)算了日平均的漂移速度。同時(shí),將NSIDC 海冰漂移速度線性插值到漂移自動(dòng)氣象站對(duì)應(yīng)的位置計(jì)算日平均的漂移速度。圖6顯示了日平均的NSIDC 海冰漂移速度和自動(dòng)氣象站計(jì)算海冰漂移速度的緯向速度(U,圖5a)、經(jīng)向速度(V,圖5b)以及合成速度(圖5c)的比較。NSIDC 平均U和V分別為2.6 cm/s 和0.6 cm/s,基于自動(dòng)氣象站計(jì)算的平均U和V分別為3.2 cm/s和0.6 cm/s。NSIDC 海冰漂移速度和自動(dòng)氣象站日平均的海冰漂移速度比較,其緯向速度、經(jīng)向速度和合成速度的差異分別為-0.6 cm/s,0 cm/s 和-2.7 cm/s,由于正負(fù)誤差相互抵消,導(dǎo)致經(jīng)向速度平均差異為0 m/s,絕對(duì)誤差分別為2.8 cm/s,5.9 cm/s 和4.4 cm/s,兩者在緯向速度比較一致,NSIDC 海冰漂移速度的經(jīng)向速度和自動(dòng)氣象站計(jì)算的速度差別較大,而且波動(dòng)較大,其合成速度相較于實(shí)際漂移速度偏小。
圖5 2018 年 8 月 21 日至 2019 年 5 月 8 日基于自動(dòng)氣象站軌跡計(jì)算(黑線)和 NSIDC(藍(lán)線)日平均的緯向海冰漂移速度 (a),經(jīng)向海冰漂移速度(b)和合成海冰漂移速度時(shí)間序列(c)Fig.5 Time series of daily averaged zonal sea ice drift velocity (a),meridional sea ice drift velocity (b) and the sea ice drift velocity (d) for automatic meteorological station derived (black) and NISDC (blue) over the period from August 21,2018 to May 8,2019
圖6 2018 年8 月21 日至2019 年5 月8 日SIMBA 溫度鏈浮標(biāo)觀測(cè)的自上而下大氣-海冰溫度剖面隨時(shí)間的變化Fig.6 Temperature evolution for the surface air-ice system from the SIMBA buoy observations over the period from August 21,2018 to May 8,2019
利用冰上布放的SIMBA 溫度鏈浮標(biāo)觀測(cè)的氣-冰-海垂直溫度剖面,通過(guò)不同介質(zhì)間溫度梯度的差異,假設(shè)海冰上表面不變,可以計(jì)算得到海冰厚度[31],由于此方法得到的積雪厚度相對(duì)誤差較大,本文暫不討論雪厚。為了使溫度鏈浮標(biāo)和自動(dòng)氣象站能夠?qū)崿F(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的觀測(cè),往往選取的作業(yè)點(diǎn)海冰比較厚,本次布放溫度鏈浮標(biāo)的作業(yè)點(diǎn)海冰厚度為2.4 m。
受海冰漂移的影響,海冰冰厚增長(zhǎng)同時(shí)受到緯度變化和季節(jié)變化的影響。圖6顯示了整個(gè)觀測(cè)期間海冰溫度剖面。第1 階段,冰內(nèi)溫度變化不明顯,海冰厚度基本保持不變或者略有減??;第2 階段,海冰快速增長(zhǎng),冰內(nèi)溫度梯度加大,至觀測(cè)結(jié)束,海冰厚度保持增加。第1 階段海冰溫度變化較小(圖7),海冰處于穩(wěn)定狀態(tài),海冰生長(zhǎng)不明顯。第1 階段海冰厚度基本為負(fù)增長(zhǎng),2018 年8 月和9 月平均的海冰生長(zhǎng)率分別為-0.11 cm/d 和-0.03 cm/d(圖8),海冰冰厚略有減小,10 月的平均生長(zhǎng)率基本為0,海冰生長(zhǎng)開(kāi)始由負(fù)轉(zhuǎn)正。第2 階段,海冰平均溫度從-1.9℃下降至-12.6℃,海冰平均溫度為-9.1℃,冰內(nèi)最大溫差為26.6℃。海冰平均溫度在3 月份達(dá)到最低的-12.6℃。海冰在2019 年3 月生長(zhǎng)最快,平均生長(zhǎng)率為1.3 cm/d,1 月和2 月的平均生長(zhǎng)率也都超過(guò)了0.9 cm/d,海冰的生長(zhǎng)主要發(fā)生在這個(gè)階段。從4 月開(kāi)始,海冰的生長(zhǎng)速度減緩,4 月和5 月平均生長(zhǎng)率分別為0.9 cm/d 和0.6 cm/d。海冰的生長(zhǎng)主要受氣溫的影響,海冰平均溫度(圖7)和氣溫(圖2d)變化趨勢(shì)一致,海冰平均溫度和氣溫的相關(guān)系數(shù)為0.75。
圖7 2018 年8 月21 日至2019 年5 月8 日日平均海冰溫度(垂直黑虛線為10 月24 日)Fig.7 Time series of daily averaged sea ice temperature over the period from 21 August 2018 to 8 May 2019 (the vertical dotted line indicats the October 24 for the different phase)
圖8 2018 年8 月至2019 年5 月月平均海冰生長(zhǎng)率Fig.8 Time series of monthly averaged sea ice growth rate over the period from August 2018 to May 2019
北極海冰一般在9 月下旬開(kāi)始凍結(jié),海冰范圍增加,但是本文觀測(cè)到的海冰厚度從11 月份開(kāi)始增加,可能與初始冰厚比較厚(2.4 m)有關(guān)。整個(gè)觀測(cè)期間,海冰生長(zhǎng)率由負(fù)到正,在2019 年1-3 月份,海冰迅速增長(zhǎng),5 月份之后海冰增長(zhǎng)減緩,海冰厚度從開(kāi)始觀測(cè)時(shí)的2.4 m,增長(zhǎng)至觀測(cè)結(jié)束時(shí)候的3.98 m,觀測(cè)期間增長(zhǎng)了1.58 m,海冰的快速生長(zhǎng)主要發(fā)生在第2 階段。
基于2018 年8 月中國(guó)第9 次北極科學(xué)考察期間布放在海冰上的自動(dòng)氣象站和溫度鏈浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù),分析了北極高緯度區(qū)域的大氣特征,結(jié)果顯示受到緯度和季節(jié)交替的影響,整個(gè)觀測(cè)期間呈現(xiàn)出兩個(gè)階段的變化?;谧詣?dòng)氣象站的漂移軌跡,分析了其10 月24 日前后的不同漂移路徑,并且同NSIDC 的海冰漂移速度進(jìn)行了比較。基于溫度鏈浮標(biāo)剖面觀測(cè)和不同介質(zhì)的溫度梯度,計(jì)算了整個(gè)觀測(cè)期間平均海冰溫度變化和厚度變化,分析了海冰生長(zhǎng)過(guò)程。對(duì)北冰洋高緯度區(qū)域海冰漂流軌跡、氣象要素變化和海冰生長(zhǎng)過(guò)程有了新的認(rèn)識(shí),對(duì)進(jìn)一步研究北極海冰快速變化具有參考意義。
在觀測(cè)期間,自動(dòng)氣象站受海冰漂移的影響,隨著海冰呈現(xiàn)出先向東南,后向東北漂移的兩個(gè)階段,通過(guò)分析發(fā)現(xiàn),自動(dòng)氣象站隨海冰的漂移軌跡主要受到波弗特高壓的影響。第1 階段,受波弗特高壓北側(cè)氣流的影響,自動(dòng)氣象站隨海冰向東南漂移,氣溫和相對(duì)濕度都比較高,平均氣溫和平均相對(duì)濕度分別為-6.6℃和93%。第2 階段受到波弗特高壓東移或者減弱的影響,自動(dòng)氣象站隨海冰漂移主要受高壓西側(cè)氣流的影響向東北漂移。氣溫和相對(duì)濕度快速下降,平均氣溫和平均相對(duì)濕度分別為-29.3℃和76%,第2 階段的氣壓平均高于第1 階段6 hPa,顯示出了緯度變化和季節(jié)交替帶來(lái)的影響。在整個(gè)觀測(cè)期間,2 m 和4 m 的氣溫、相對(duì)濕度平均差異均沒(méi)能超過(guò)傳感器的誤差范圍。同時(shí)比較了基于自動(dòng)氣象站漂移軌跡計(jì)算的海冰速度和NSIDC 海冰速度,其緯向速度更為接近。觀測(cè)開(kāi)始時(shí),海冰處于融化階段,8 月平均融化速率為0.11 cm/d,第1 階段海冰厚度略有減小。海冰的生長(zhǎng)主要發(fā)生在第2 階段,隨著海冰向東北漂移和季節(jié)的變化,海冰平均溫度快速降低,海冰平均溫度為-9.1℃,冰內(nèi)最大溫差為26.6℃,海冰生長(zhǎng)加快,海冰最大生長(zhǎng)期發(fā)生在2019 年3 月,平均生長(zhǎng)率為1.3 cm/d,至觀測(cè)結(jié)束,海冰仍處于緩慢生長(zhǎng)階段。
北極海冰主要依靠衛(wèi)星遙感手段監(jiān)測(cè),目前,微波遙感海冰密集度比較成熟,其與人工觀測(cè)差異在-3.96%~12.05%之間[32],但是冰厚反演誤差仍然比較大[23-24]。本文利用浮標(biāo)觀測(cè)數(shù)據(jù)和自動(dòng)氣象站漂移軌跡,得到了海冰從融化末期到接近生長(zhǎng)末期的完整溫度剖面數(shù)據(jù)、海冰厚度及海冰漂移速度。相比于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以作為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)用于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的比較。相比于過(guò)往研究在2002 年觀測(cè)到的6 cm/s 平均海冰漂移速度[30],本文基于自動(dòng)氣象站計(jì)算的平均U和V分別為3.2 cm/s 和0.6 cm/s,說(shuō)明自動(dòng)氣象站布放的位置和大氣環(huán)流狀況都會(huì)影響海冰的漂移狀況,同時(shí)也說(shuō)明隨著北極海冰減少,海冰對(duì)大氣響應(yīng)越來(lái)越敏感。相比于Lei 等[33]觀測(cè)到的海冰從8 月底的1.95 m 融化至10 月中旬的1.46 m,本文觀測(cè)到的同期海冰融化小于10 cm;同時(shí),本文觀測(cè)到的平均海冰生長(zhǎng)率略大于2008/2009 年的觀測(cè)結(jié)果[33],說(shuō)明海冰初始厚度以及漂移軌跡都會(huì)影響到海冰的融化和生長(zhǎng)過(guò)程。
自動(dòng)氣象站的風(fēng)速風(fēng)向傳感器和輻射傳感器由于受到凍結(jié)和可能的積雪覆蓋影響,無(wú)法保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和精度,導(dǎo)致大部分?jǐn)?shù)據(jù)無(wú)法使用,因此,無(wú)法進(jìn)行輻射和渦動(dòng)通量等能量平衡過(guò)程分析,提示我們?cè)谝院蟮挠^測(cè)工作中需要考慮到凍結(jié)及積雪覆蓋可能對(duì)傳感器帶來(lái)的影響,以獲取更好的現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)?;跍囟孺湼?biāo)獲取的寶貴觀測(cè)數(shù)據(jù)未來(lái)可以用于熱力模式的結(jié)果驗(yàn)證,比較熱力模式對(duì)海冰生長(zhǎng)過(guò)程的刻畫(huà),進(jìn)一步借助于熱力模式分析海冰生長(zhǎng)期間各能量過(guò)程的變化。
致謝:感謝中國(guó)第9 次北極科學(xué)考察隊(duì)對(duì)海冰觀測(cè)工作的支持。