Статья 'Характеристики безлёдного периода на станции Амдерма (Карское море) по данным спутниковых измерений концентрации морского льда в 1979-2018 гг.' - журнал 'Арктика и Антарктика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакционный совет > Редакция
Журналы индексируются
Реквизиты журнала
Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Арктика и Антарктика
Правильная ссылка на статью:

Характеристики безлёдного периода на станции Амдерма (Карское море) по данным спутниковых измерений концентрации морского льда в 1979-2018 гг.

Шабанова Наталья Николаевна

младший научный сотрудник, Географический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова

119991, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, 1

Shabanova Natalia

Junior Scientific Associate, the faculty of Geography, M. V. Lomonosov Moscow State University

119991, Russia, g. Moscow, ul. Leninskie Gory, 1

Nat.Volobuyeva@gmail.com
Шабанов Павел Александрович

младший научный сотрудник, Институт Океанологии имени П.П.Ширшова РАН

117997, Россия, г. Москва, Нахимовский проспект, 36

Shabanov Pavel

Junior Scientific Associate, Shirshov Institute of Oceanology of the Russian Academy of Sciences

117997, Russia, g. Moscow, Nakhimovskii prospekt, 36

pa.shabanov@gmail.com

DOI:

10.7256/2453-8922.2020.1.31860

Дата направления статьи в редакцию:

26-12-2019


Дата публикации:

23-03-2020


Аннотация: Цель исследования - оценить границы и продолжительность безлёдного периода на станции Амдерма (Карское море) с использованием спутниковых данных о концентрации морского льда в сравнении с данными наблюдений. Работа продолжает исследование, выполненное ранее для западного берега Ямала, в рамках изучения динамики арктических берегов. Использованы архивы OSISAF, JAXA и NSIDC (разрешение 25 км, 1 сутки, 1979-2018) о концентрации морского льда, позволяющие охарактеризовать прилегающую к станции акваторию в радиусе 30-50 км. Применялся пороговый (по 15%-концентрации льда) и авторский метод «скользящего окна» определения дат начала и конца периода открытой воды. Показано, что использованные методы и источники данных с одинаковой точностью воспроизводят наблюдаемые на станциях характеристики безлёдного периода и должны применяться в сравнении с опорной станцией.Безлёдный период в 30-50-километровой акватории вдоль побережья Амдермы по спутниковым данным сдвинут на 2-3 недели к декабрю по сравнению с наблюдениями.На станции Амдерма (в отличие от Марресаля) не наблюдается значимых трендов дат начала безлёдного периода. На прилегающей же акватории разрушение ледяного покрова наступает раньше в среднем на 3-6 недель (вместо начала августа – в начале июля) по сравнению с 1980-ми, а окончание – на 3-6 недель позже: в первой-второй декаде декабря. Продолжительность периода открытой воды за 40 лет возросла на 32-36 дней непосредственно у берега и на 52-120 дней (40-100%) в прилегающей акватории.


Ключевые слова: безлёдный период, период открытой воды, концентрация морского льда, архивы спутниковых данных, арктические берега, Карское море, Амдерма, изменения климата, продолжительность безлёдного периода, динамика берегов

Работа выполнена при поддержке гранта президента для молодых кандидатов наук МК-407.2019.5.

Abstract: The aim of this study is to estimate the Amderma station (the Kara Sea) ice-free period using sea ice concentration satellite datasets in comparison to observation data. The work follows the research performed for the Western Coast of the Yamal (Marresalya) being the part of the Arctic coastal dynamics study. The OSISAF, JAXA and NSIDC (resolution 25 km, 1 day, 1979-2018) sea ice concentration datasets were used to characterize the water area adjacent to the station within the 30-50 km radius. The threshold (15%-concentration) and the author's "sliding window" methods were used to detect open water start and end dates. According to the satellite data, the ice-free period in the 30-50-kilometer water area along the Amderma coast is shifted by 2-3 weeks closer to December if compared to observations. At Amderma station (in the contrast to Marresalya), there are no significant trends in ice-free period start dates. On the adjacent water area, the destruction of the ice cover occurs earlier by 3-6 weeks if compared to the 1980’s, and the end date by 3-6 weeks later. The duration of the open water period over 40 years has increased by 32-36 days at the station and by 52-120 days (40-100%) in the adjacent water area.



Keywords:

climate change, Amderma, Kara Sea, Arctic coasts, satellite datasets, sea ice concentration, open water period, ice-free period, open water period duration, coastal dynamics

Введение

Стремительное сокращение площади морского льда в Арктике в XXI веке является ярким проявлением глобального потепления климата. Сокращение площадей, занятых морским льдом, приводит к увеличению продолжительности безлёдного периода в акваториях морей Северного Ледовитого океана. Поскольку скорость отступания берегов в Арктике во многом определяется продолжительностью безлёдного периода, её увеличение может приводить к интенсификации процессов термоабразии и к более быстрым изменениям береговой зоны.

Береговая зона российской Арктики является территорий активного взаимодействия природных процессов и антропогенной деятельности. Понимание динамики берегов на ключевых участках российской Арктики является непременным условием устойчивого развития территорий арктических регионов РФ, эффективного функционирования нефтегазовой отрасли, транспортной отрасли, а также безопасной эксплуатации прибрежной инфраструктуры.

Для исследований изменений площади морского льда в Арктике широко применяются данные о концентрации морского льда, полученные в результате обработки измерений со спутниковых микроволновых радиометров [1]. Однако такая информация мало используются для изучения динамики морского льда в береговых зонах, в прибрежных районах. Это обусловлено неточностями алгоритмов идентификации концентраций льда из радиояркостной температуры в прибрежных районах, возникающими в результате зашумления отражённого сигнала со стороны суши. Тем не менее улучшение пространственного разрешения съёмочной аппаратуры спутников, а также совершенствование алгоритмов идентификации концентрации льда в новых спутниковых миссиях позволяют предполагать возможность успешного использования «прибрежных» данных для задач оценки изменений продолжительности безлёдного периода в береговой зоне российской Арктики. Так в [2] на основе архива концентраций морского льда в Арктике Национального центра данных снега и льда (NSIDC, США) были получены характеристики долгопериодной динамики его параметров, среди которых есть и оценки дат установления и продолжительности безлёдного периода. Однако полученные в [2] данные для береговой зоны не были сопоставлены с другими источниками, в том числе с данными наблюдений, что не позволяет оценить надёжность этих оценок.

Целью данного исследования стало изучение долгопериодных колебаний и тенденций изменения продолжительности безлёдного периода в районе станции Амдерма по данным наблюдений и архивам спутниковых данных. Для этого были привлечены различные наборы данных о концентрации морского льда: Европейские (OSI SAF), США (NSIDC) и Японские (JAXA). Одна из задач работы – изучение согласованности рядов данных в целях оценки надежности полученных трендов и значений. Это исследование призвано также ответить на вопрос о возможности применения спутниковых данных о концентрации морского льда в прибрежной зоне при отсутствии опорных наблюдений.

Регион исследования

В рамках комплексного исследования динамики берегов Карского моря в данной работе изучены ледовые условия в районе станции Амдерма (индекс ВМО 23022, 69.77°с.ш., 61.68°в.д.) в юго-западной части моря. Предыдущие аналогичные исследования были проведены для станции Марресаля на Западном побережье Ямала [3]. Для обеих станций доступны данные наблюдений за состоянием ледяного покрова и скорости отступания берегов, что позволяет сопоставить характеристики безлёдного периода, полученные по спутниковым данным, с характеристиками, полученными по наблюдениям, а также сопоставить скорости отступания берега с продолжительностью безлёдного периода.

Посёлок Амдерма расположен на северной оконечности Югорского полуострова в окружении болотистых тундр в суровом климате с холодной продолжительной зимой и небольшим количеством осадков. Для региона в течение всего года характерны высокие скорости ветра (особенно с ноября по март), повышенная влажность (290 дней с влажностью более 80%) и облачность (около 200 дней в году пасмурных и 20 ясных). Тёплый период длится со 2-3 декады мая по 2-3 декаду сентября. Снежный покров устанавливается с конца августа до июня и иногда июля, снежники на северных береговых склонах задерживаются до середины и конца июля. По данным наблюдений в ХХ веке акватория скована льдом с начала ноября по конец июня.

Спутниковые данные о концентрации морского льда

Для определения характеристик безлёдного периода (продолжительность, дата начала и окончания) были использованы сеточные наборы данных о концентрации морского льда из различных источников: OSI SAF [4], NSIDC [5], JAXA [6]. Метаинформация об использованных массивах данных представлена в Таблице 1. Система спутниковых данных об океаническом и морском льдах – OSI SAF (Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility) – продукт спутниковых измерений концентрации морского льда Европейской организации спутниковой метеорологии (EUMETSAT). Аналогичный продукт представлен так же Национальным центром снега и льда США – NSIDC (National Snow and Ice Data Center), и Японским агентством аэрокосмических исследований (Japan Aerospace Exploration Agency – JAXA). Все эти продукты имеют разрешение 25 км в различных несовпадающих друг с другом непрямоугольных сетках координат и временной охват с начала спутниковой эры до прошедшего года 1979‑2018. Массивы различаются алгоритмами перевода сигнала, полученного на спутнике, в концентрацию морского льда (Таблица 1).

Чтобы сгладить шумы исходных данных и сделать результаты массивов данных в разных сетках сопоставимыми, данные концентраций морского льда были усреднены для всех морских узлов сеток в радиусе 50 км вокруг станции Амдерма. Для сглаживания данных и исключения «выбросов» (случайных неадекватных значений) во временных рядах, применялся 15-суточный медианный фильтр. Данные из каждого источника были приведены к суточному разрешению (до 1987 г. интервал составляет 2 суток) и к области изменения от 0 до 100%. В результате для каждого исходного массива данных были получены временные ряды с суточным временным разрешением за соответствующий временной период.

Таблица 1 Характеристики сеточных наборов данных о концентрации морского льда

Набор данных

Источник

ID

Алгоритм

Период

Разрешение

1

JAXA

JASMES

-

Tuned Bootstrap

1979-2018

25 км

2

NSIDC

NSIDC

G02202

Merged

NT + BT

1979-2018

25 км

3

OSI SAF

EUMETSAT

OSI-450

ASI

1979-2015

25 км

OSI-430-b

ASI

2016-2018

25 км

Методы определения безлёдного периода

В литературе встречается пороговый метод определения дат начала и конца безлёдного периода: все данные, значения которых меньше порогового значения (обычно 15%), определяются как «открытая вода», остальные – «лёд». Этот подход неоднократно применялся для исследований изменений площади морского льда в Арктике [7] и оценки продолжительности сезона открытой воды [8].

Следуя методологии работ [9, 10, 11], 15%-пороговый метод (далее TH15) был применён к сглаженным годовым рядам концентрации морского льда. Значения менее 15% проверялись на непрерывность в течение 20-дневного периода. Первый день самого раннего 20-дневного интервала определялся как дата начала сезона. Дата окончания сезона открытой воды определялась как последний день в последнем непрерывном 20-дневном интервале с концентрацией морского льда менее 15%. Продолжительность сезона открытой воды (в днях) рассчитывалась как разность номеров дней в году окончания и начала безлёдного периода.

Пороговый метод требует высокой однородности данных и корректной области изменения значений. К сожалению, временные ряды до 1987 года (полученные с помощью аппаратуры SSMR) имеют значительные погрешности. В наборе данных OSI SAF это выражено в высоких (иногда выше 15-20%) значениях концентрации морского льда в летние месяцы, когда акватория очищена от льда. В результате в некоторых временных рядах для отдельных прибрежных районов концентрации морского льда всегда превышают 20-30-40% даже в сезон открытой воды. В таких условиях пороговый метод не может быть напрямую (без предварительной подготовки рядов) применён в прибрежных районах.

Чтобы избежать зависимости результатов характеристик безлёдного периода от абсолютных значений концентрации морского льда (часто зашумлённых и неадекватно завышенных), был предложен оригинальный метод на основе «скользящего окна» (Rolling Window Approach, RWA) [3], основанный на анализе формы годовой кривой концентрации морского льда. Замечено, что началу безлёдного периода предшествует резкое падение значений концентрации морского льда, а замерзание акватории сопровождается резким подъёмом.

Дата начала сезона открытой воды ищется в период с 1 июня по 15 сентября, дата окончания – в период с 15 сентября по 15 декабря (выбор интервалов произволен и зависит от региона). В пределах заданных выше периодов, для скользящих промежутков («окон») с заданной шириной (21-30 дней) рассчитываются градиенты значений концентраций морского льда: разность первого и последнего значений. Определяется временной срез (окно) с максимальным модулем градиента. Последний/первый элемент среза интерпретируется как дата начала/окончания сезона открытой воды соответственно. Ширину скользящего окна можно интерпретировать как характерный период таяния/замерзания или как период времени, в течение которого наблюдаются значительные изменения (таяние или замерзание) концентраций морского льда. Сопоставление определённых таким образом дат с данными наблюдений показывает, что оптимальная ширина окна составляет 28 дней. Недостаток метода заключается в том, что в годы с выдающимися датами очищения акватории от льда или замерзания, выходящими за пределы установленных выше интервалов, метод обнаружит окно с максимальным градиентом, не имеющее отношение к очищению/становлению льда. Так произошло, например, в 1995 и 2012 годах (рисунок 1Б), когда акватория расчистилась необычно рано 31 мая – 1 июня, а метод RWA ошибочно определяет эту дату гораздо позднее – в июле и августе. Поэтому метод не может быть с одинаковыми настройками и интервалами применен для всей Арктики: для каждого региона требуется сопоставление с опорной станцией и выбор интервалов и ширины окна.

Результаты

Оценка среднемноголетних величин

Для каждого из трёх источников данных и по каждому методу (TH15 и RWA) были определены даты начала и окончания (а также продолжительность) безлёдного периода для каждого года с 1979 по 2018 у побережья станции Амдерма. Среднее из трёх источников данных названо здесь средним по ансамблю значений и сопоставляется с данными наблюдений наряду с каждым из источников (Рисунок 1).

На рисунке 1 хорошо заметно, что оба метода (ТН15 и RWA) определяют начало безлёдного периода позже, чем оно наблюдается на станции. Это связано с тем, что дата начала безлёдного периода, определённая по спутниковым данным, – это дата очищения акватории в 50-километровой зоне вокруг станции, а по наблюдениям – в узкой полосе прибрежной зоны, доступной взгляду наблюдателя на станции. В этом регионе акватория довольно рано очищается ото льда в прибрежной зоне со стороны суши, что и фиксирует наблюдатель. В это время на отдалении от берега еще сохраняется ледяной покров, который определяет высокое значение концентрации льда в 50-километровой зоне у станции Амдерма. Заметим здесь же, что с точки зрения оценки факторов динамики берегов оба показателя могут быть значимыми, поскольку для интенсивной абразии необходим так же достаточный разгон волн.

Среднемноголетние характеристики безлёдного периода за 1979-2018 гг. представлены в Таблице 2. Оказалось, что в отличие от Марресаля, описанной в [3], где оба метода определения безлёдного периода дают близкие значения, в районе станции Амдерма пороговый метод ТН15 работает лучше (с точки зрения близости к данным наблюдений) для определения начала безлёдного периода. На Марресаля средняя разность дат начала/окончания безлёдного периода, определённых по методам TH15 и RWA, составляет для среднемноголетних величин 1 день, максимальная – 4 дня, а на станции Амдерма – 3‑8 дней для даты начала, 1-15 дней для даты окончания и 12-21 день для продолжительности безлёдного периода.

Рисунок 1 Характеристики (дата начала, окончания и продолжительность) безлёдного периода на станции Амдерма по трём спутниковым продуктам данных о концентрации морского льда (OSI SAF, NSIDC и JAXA) и их среднее (чёрная линия) в сравнении с данными наблюдений (пунктир). Начало и окончание безлёдного периода определено по методу ТН15 – А (слева) и RWA – Б (справа)

Таблица 2 Среднемноголетние значения характеристик безлёдного периода за 1979-2018 гг., полученные по различным источникам данных о концентрации морского льда

Параметр

Источник

Метод

RWA

TH15

Наблюдения

Продолжи-тельность

ансамбль

120

138

140

JAXA

119

131

NSIDC

123

144

OSISAF

116

137

Окончание

ансамбль

319

327

313

JAXA

320

321

NSIDC

324

330

OSISAF

311

326

Начало

ансамбль

200

192

173

JAXA

201

193

NSIDC

202

190

OSISAF

196

193

Средняя дата начала безлёдного периода по пороговому методу на 8 дней ближе к среднемноголетнему значению по наблюдениям, чем определённая по методу скользящего окна. По наблюдениям акватория очищается ото льда 23 июня, по методу ТН15 – 12 июля, по RWA – 20 июля. Таким образом, оба метода определения даты начала безлёдного периода существенно ошибаются в определении среднемноголетнего значения – на 19 и 27 дней соответственно, а СКО рядов от рядов наблюдений составляет 29 и 38 дней (Таблица 3).

Среднемноголетняя дата окончания безлёдного периода, напротив, лучше определяется методом скользящего окна: отличие от данных наблюдений составляет всего 2-11 дней для различных источников данных и 6 дней для ансамблевого значения (15 ноября против 9 ноября по наблюдениям). СКО рядов составляет 13-18 дней для данных JAXA и NSIDC. Массив данных OSI SAF, проявивший себя лучше других в определении начала безлёдного периода, оказался наихудшим для поиска даты его окончания. В 1995, 2007, 2008 и др. (рисунок 1Б) метод скользящего окна принимал за начало замерзания артефактные повышения концентрации морского льда, связанные с зашумлением сигнала со стороны суши. Однако применение порогового метода для тех же лет (обычно это годы с поздним замерзанием) не позволило определить дату окончания безлёдного периода вовсе (рисунок 1А, годы 2008, 2011) – до конца года значение концентрации так и не превысило 15%. Пороговый метод определяет среднемноголетнюю дату окончания безлёдного периода на 8-17 дней позже наблюдённой (23 ноября по ансамблю данных).

Статистически наиболее близкие оценки дат окончания показывает японский набор данных JAXA: СКО рядов 13-16 дней (Таблица 3). При этом на соседней Марресаля [3] европейский OSI SAF показывал наилучшие оценки для всех трёх характеристик безлёдного периода.

Среднемноголетняя продолжительность безлёдного периода, определённая пороговым методом, оказалась близкой к наблюденной: 138 и 140 дней соответственно. Однако следует помнить, что этот безлёдный интервал сдвинут по времени в сторону зимних месяцев на 16-19 дней. При оценке волновой энергии, поступающей к берегу, это обстоятельство приведёт к включению в динамически активный период сильных осенних штормов, и завышенной оценке волнового воздействия на берег. Метод скользящего окна показывает укороченный на 20 дней по сравнению с наблюдениями безлёдный период (120 дней против 140), однако более точно фиксирует замерзание акватории, при этом недоучитывая летние дни в начале сезона.

Оценка трендов

Помимо среднемноголетних оценок характеристик безлёдного периода, были рассчитаны коэффициенты линейного тренда (с оценкой их статистической значимости), а также среднеквадратическая ошибка (СКО) относительно данных береговых наблюдений (Таблица 3).

Таблица 3 . Оценки коэффициентов линейного тренда для характеристик безлёдного периода за 1979-2018 гг.: жирным выделены значения, статистически значимые на α-уровне 0.05, курсивом – на уровне 0.01; среднее квадратическое отклонение рядов от ряда наблюдений по двум методам: жирным выделено меньшее значение

Параметр

Источник

Тренд, дней/гогд

СКО, дней

RWA

TH 15

Наблюдения

RWA

TH 15

Продолжи-тельность

Ансамбль

1.33

2.13

0,87

34.70

27.40

JAXA

1.75

3.01

29.18

38.25

NSIDC

1.25

1.94

29.93

26.68

OSISAF

0.44

1.97

34.37

26.65

Окончание

Ансамбль

0.40

0.91

0,67

18.79

18.82

JAXA

0.85

1.07

12.94

15.77

NSIDC

0.62

0.98

17.87

22.12

OSISAF

-0.45

0.79

24.16

18.74

Начало

Ансамбль

-0.94

-1.06

-0,2

37.45

28.47

JAXA

-0.90

-1.86

33.28

36.41

NSIDC

-0.64

-0.94

36.13

26.62

OSISAF

-0.89

-0.92

27.74

28.44

Данные наблюдений показывают увеличение безлёдного периода на 8‑9 дней каждое десятилетие (около 35 дней за 40 последних лет), значимое на уровне 0.05. Расширение периода открытой воды обеспечивается в основном за счёт более позднего замерзания: оно стало происходить примерно 27 дней позже (6‑7 дней каждые 10 лет) по сравнению с началом 1980-х гг.. Начало безлёдного периода приходится на более ранние даты, однако этот тренд незначим: 7‑8 дней за 40 лет или 2 дня/10 лет. Это отличает Амдерму от Марресаля: там безлёдный период расширяется как за счет летних, так и за счет зимних сдвигов [3]. Возможно это связано с северо-восточной экспозицией берегового склона в Амдерме, способствующей более длительному залеганию снежников вдоль побережья и, соответственно, позднему очищению ото льда и меньшей чувствительности к потеплению.

На прилегающей к Амдерме акватории (в 50-километровой зоне, которая здесь исследуется по спутниковым данным) тренды более существенные: море раньше очищается ото льда – 6‑10 дней/10 лет или 24‑40 дней за период 1979‑2018. Такие скорости изменений дат начала примерно в два раза выше, чем на соседней Марресаля. Окончание безлёдного периода сдвигается в сторону зимних месяцев на 6‑9 дней каждые 10 лет. Итого, продолжительность безлёдного периода растёт со скоростью 13‑19 дней за декаду, то есть 52‑76 дней за 40 лет, что составляет 37‑54% от среднемноголетней продолжительности и 40‑60% от начального значения (в 1979‑1986 гг. продолжительность безлёдного периода составляла 125 дней). Такие оценки трендов получены по характеристикам безлёдного периода, определённым по методу скользящего окна. Использование метода порогового значения в конечном итоге даёт ещё более высокие и более удалённые от наблюдений оценки трендов, свидетельствующие об удвоении продолжительности безлёдного периода: 2‑3 дня/год или 80‑120 дней за последние 40 лет. (около 100%). Наиболее близкие к наблюденным на станции тенденции получены по данным массива NSIDC, хотя в терминах СКО от ряда наблюдений этот массив не является выдающимся: СКО окончания безлёдного периода ниже у JAXA, а начала – у OSI SAF.

Заключение

В работе исследованы возможности использования европейского OSI SAF, японского JAXA и американского NSIDC архивов спутниковых данных о концентрации морского льда для определения границ безлёдного периода в Карском море. Изучены также возможности порогового (по 15%-концентрации морского льда) и авторского методов «скользящего окна» дат начала и конца периода открытой воды, основанного на анализе изменений концентрации льда в течение года. Архивы данных имеют суточное разрешение по времени и 25 км по пространству. Проведено сопоставление полученных характеристик с данными наблюдений на станции Амдерма. Получены оценки границ и продолжительности безлёдного периода на станции по данным наблюдений и в прилегающей акватории в 50-километровой зоне по данным спутниковых архивов и тенденции их изменений.

Использование архивов спутниковых данных для оценки динамики характеристик безлёдного периода в прибрежных районах Арктики связано с определёнными трудностями, связанными с грубым разрешением данных (25 км) и их зашумлением. В связи с этим выделение границ безлёдного периода по этим архивам следует производить с оглядкой на альтернативные источники, например, на данные наблюдений. Выбор метода обработки данных и подбор параметров (ширина окна и интервал поиска в методе «скользящего окна») также следует осуществлять в сравнении с данными наблюдений для локальных условий. Выбор архива тоже не может быть однозначным. Сопоставление с данными наблюдений показывает, что ни один из них в общем случае не обладает преимуществами перед другими с точки зрения воспроизведения наблюдений: в одних районах (Марресаля) европейский OSI SAF оказался точнее, однако, в других (Амдерма) – нет. Вместе с тем японский JAXA здесь наиболее точно определяет окончание безлёдного периода, но не является лидером для определения даты начала. Использование каждого из источников данных при любом методе определения границ безлёдного периода в отдельные годы может привести к неадекватным оценкам искомых параметров. Поэтому при решении задачи в районах без опорной станции следует применять ансамблевый подход, чтобы избавиться от случайных ошибок: привлекать сразу несколько источников и/или методов выделения границ безлёдного периода.

Несмотря на обозначенные трудности, архивы спутниковых данных позволяют оценить границы белёдного периода и многолетние тенденции их изменения в 30-50-километровой акватории вдоль побережья Арктических морей. Отметим здесь, что такая акватория более инертно являет процессы замерзания осенью и оттаивания зимой, поэтому сопоставление данных спутниковых архивов разрешением 25 км с данными наблюдений – это по сути сопоставление двух разных характеристик: безлёдного периода в прилегающей 50-километровой акватории и узкой полоски непосредственно у береговой линии. Так, безлёдный период по спутниковым данным сдвинут на 2-3 недели в сторону декабря по сравнению с данными наблюдений, так как в непосредственной близости от суши лёд разрушается летом раньше и намерзает быстрее осенью. Более значительные несоответствия наблюдаются в начале безлёдного периода, в то время как окончание может совпадать в среднем с точностью до недели. На станции безлёдный период длится в среднем с 23 июня по 9 ноября (138 дней), в прилегающей акватории согласно ансамблю спутниковых данных – с 12‑20 июля по 15‑23 ноября (120‑140 дней).

В то же время близость к мёрзлому и северно-ориентированному берегу обусловливает инертность безлёдного периода с точки зрения многолетних изменений. Данные наблюдений на станции Амдерма не показывают значимых изменений дат начала безлёдного периода, тогда как прилегающая акватория характеризуется более свободными ото льда водами в начале сезона по сравнению с началом 1980-х гг. Если определять границы безлёдного периода по методу скользящего окна, то разрушение ледяного покрова здесь наступает раньше в среднем на 24‑40 дней: вместо начала августа – в начале июля.

Замерзание акватории происходит на 24‑28 дней позднее для наблюдателя (6‑7 дней/10 лет) и на 24‑36 дней по данным спутников (6‑9 дней/10 лет) и сместилось с первой декады ноября на первую декаду декабря. Продолжительность периода открытой воды возросла на 32‑36 дней непосредственно у берега и на 52‑72 дня в прилегающей акватории. Оценки трендов с использованием дат, полученных по пороговому методу, оказываются ещё более алармистскими и предполагают удвоение безлёдного периода с 1979 по 2018 гг.

Полученные оценки границ безлёдного периода и тенденций их изменения могут быть использованы для решения задач динамики берегов.

Библиография
1.
Stroeve J., Markus T., Meier W.N., Miller J. Recent changes in the Arctic melt season // Annals of Glaciology. — 2006. — V.44. — PP. 367–374. DOI:10.3189/172756406781811583
2.
Peng. G., Steele M., Bliss A.C., Meier W.N., Dickinson S. Temporal Means and Variability of Arctic Sea Ice Melt and Freeze Season Climate Indicators Using a Satellite Climate Data Record // Remote Sensing. — 2018. — V.10, №9. DOI:10.3390/rs10091328
3.
Shabanov P.A., Shabanova N.N. Open water season changes over the kara sea coastal zone: Marresalya example // IGARSS 2019 – 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 2019. — 2019. — P. 4218–4221. DOI: 10.1109/IGARSS.2019.8900056
4.
Lavergne T., Sørensen A.M., Kern S., Tonboe R., Notz D., Aaboe S., Bell L., Dybkjær G., Eastwood S., Gabarro C., Heygster G., Killie M.A., Kreiner M.B., Lavelle J., Saldo R., Sandven S. and Pedersen L.T. Version 2 of the EUMETSAT OSI SAF and ESA CCI sea-ice concentration climate data records // The Cryosphere. — 2019. — V.13, №1. – PP. 49–78. DOI:10.5194/tc-13-49-2019, 2019.
5.
Cavalieri D.J., Parkinson C.L., Gloersen P., Zwally H.J. Sea Ice Concentrations from Nimbus-7 SMMR and DMSP SSM/I-SSMIS Passive Microwave Data, Version 1, G02202. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. — 1996, обновляется ежегодно. doi: https://doi.org/10.5067/8GQ8LZQVL0VL. Дата обращения: сентябрь 2019.
6.
JASMES Polar Climate data (Sea ice concentration). ftp://apollo.eorc.jaxa.jp/pub/JASMES/Polar_XXkm/ic0/climate/ — 2009. Дата обращения: 20.08.2019.
7.
Howell S.E., Duguay C.R., Markus T. Sea ice conditions and melt season duration variability within the Canadian Arctic Archipelago: 1979–2008 // Geophysical Research Letters. — 2009. — V.36, №10. DOI:10.1029/2009GL037681
8.
Khon V.C., Mokhov I.I., Latif M., Semenov V.A, Park W. Perspectives of Northern Sea Route and Northwest Passage in the twenty-first century // Climatic Change. — 2010. — V.100. — PP. 757–768. DOI:10.1007/s10584-009-9683-2
9.
Comiso J.C., Zwally H.J. Concentration gradients and growth/decay characteristics of the seasonal sea ice cover // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1984. — V.89, №5. — PP. 8081–8103. DOI:10.1029/JC089iC05p08081
10.
Farquharson L.M., Mann D.H., Swanson D.K., Jones B.M., Buzard R. M., Jordan J.W. Temporal and spatial variability in coastline response to declining sea-ice in northwest Alaska // Marine Geology. — 2018. — V.404. — PP. 71–83. DOI:10.1016/j.margeo.2018.07.007
11.
Meier W.N. and Stroeve J. Comparison of sea-ice extent and ice-edge location estimates from passive microwave and enhanced-resolution scatterometer data // Annals of Glaciology. — 2008. — V.48. — PP. 65–70. DOI:10.3189/172756408784700743, 2008.
References (transliterated)
1.
Stroeve J., Markus T., Meier W.N., Miller J. Recent changes in the Arctic melt season // Annals of Glaciology. — 2006. — V.44. — PP. 367–374. DOI:10.3189/172756406781811583
2.
Peng. G., Steele M., Bliss A.C., Meier W.N., Dickinson S. Temporal Means and Variability of Arctic Sea Ice Melt and Freeze Season Climate Indicators Using a Satellite Climate Data Record // Remote Sensing. — 2018. — V.10, №9. DOI:10.3390/rs10091328
3.
Shabanov P.A., Shabanova N.N. Open water season changes over the kara sea coastal zone: Marresalya example // IGARSS 2019 – 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Yokohama, Japan, 2019. — 2019. — P. 4218–4221. DOI: 10.1109/IGARSS.2019.8900056
4.
Lavergne T., Sørensen A.M., Kern S., Tonboe R., Notz D., Aaboe S., Bell L., Dybkjær G., Eastwood S., Gabarro C., Heygster G., Killie M.A., Kreiner M.B., Lavelle J., Saldo R., Sandven S. and Pedersen L.T. Version 2 of the EUMETSAT OSI SAF and ESA CCI sea-ice concentration climate data records // The Cryosphere. — 2019. — V.13, №1. – PP. 49–78. DOI:10.5194/tc-13-49-2019, 2019.
5.
Cavalieri D.J., Parkinson C.L., Gloersen P., Zwally H.J. Sea Ice Concentrations from Nimbus-7 SMMR and DMSP SSM/I-SSMIS Passive Microwave Data, Version 1, G02202. Boulder, Colorado USA. NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. — 1996, obnovlyaetsya ezhegodno. doi: https://doi.org/10.5067/8GQ8LZQVL0VL. Data obrashcheniya: sentyabr' 2019.
6.
JASMES Polar Climate data (Sea ice concentration). ftp://apollo.eorc.jaxa.jp/pub/JASMES/Polar_XXkm/ic0/climate/ — 2009. Data obrashcheniya: 20.08.2019.
7.
Howell S.E., Duguay C.R., Markus T. Sea ice conditions and melt season duration variability within the Canadian Arctic Archipelago: 1979–2008 // Geophysical Research Letters. — 2009. — V.36, №10. DOI:10.1029/2009GL037681
8.
Khon V.C., Mokhov I.I., Latif M., Semenov V.A, Park W. Perspectives of Northern Sea Route and Northwest Passage in the twenty-first century // Climatic Change. — 2010. — V.100. — PP. 757–768. DOI:10.1007/s10584-009-9683-2
9.
Comiso J.C., Zwally H.J. Concentration gradients and growth/decay characteristics of the seasonal sea ice cover // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1984. — V.89, №5. — PP. 8081–8103. DOI:10.1029/JC089iC05p08081
10.
Farquharson L.M., Mann D.H., Swanson D.K., Jones B.M., Buzard R. M., Jordan J.W. Temporal and spatial variability in coastline response to declining sea-ice in northwest Alaska // Marine Geology. — 2018. — V.404. — PP. 71–83. DOI:10.1016/j.margeo.2018.07.007
11.
Meier W.N. and Stroeve J. Comparison of sea-ice extent and ice-edge location estimates from passive microwave and enhanced-resolution scatterometer data // Annals of Glaciology. — 2008. — V.48. — PP. 65–70. DOI:10.3189/172756408784700743, 2008.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предмет исследования. В качестве предмета исследования в статье рассматриваются методы определения безледного периода на Карском море. Выбранный предмет исследования интересен с точки зрения совершенствования методов исследования и точности определения и интерпретации данных.
Методология исследования представлена совокупностью методов. Авторы используют сравнительный метод для оценки точности и применимости различных спутниковых баз данных, спутниковые данные сравниваются с данными непосредственного наблюдения на станциях. Также предложен оригинальный метод RWA, демонстрирующий большую точность для данных 70 х - 80 х годов.
Актуальность исследования обусловлена как научной, так и практической значимостью состояния льдов в Арктике. Изучение динамики безледного периода важно для изучения изменений климата и для практической работы по освоению Арктики, добыче нефти и газа.
Научная новизна выражена в апробации применения новых методов исследования безледного периода в Арктике.
Стиль и структура работы оптимальная для решения поставленных задач. Содержание работы содержит практические примеры расчёта и сопоставления данных по разным спутниковыми базам, продемонстрировал применение рассматриваемых методов на практике и их сравнение с данными непосредственного наблюдения на станциях.
Библиография работы содержит работы отечественных и иностранных авторов на английском языке.
Выводы авторов содержат большое практическое значение для расчёта безледного периода. Авторы дают рекомендации по использованию спутниковых данных, что обуславливает практический интерес читательской аудитории.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"