基于MODIS數據的遼東灣海冰面積特征分析及與氣溫關系的探討

左濤，郭玉娣，劉彬賢，王彩霞

（1.天津海洋中心氣象臺，天津300074；2.天津市氣候中心，天津300074；3.天津市濱海新區氣象局，天津300457）

1 引言

遼東灣是我國海冰冰情最嚴重的海區，冬季受強冷空氣影響會有不同程度的結冰現象，每年冬季結冰，次年春季融冰，為典型的一年冰，冰期可達3～4個月。海冰是冬季影響我國北方海洋最主要的災害之一，嚴重的冰情會造成很大損失，如船只被凍在海上導致船體擠壓變形破裂進水，港灣及航道被封凍，海上石油平臺和觀測平臺等建筑物遭到破壞[1]，海水養殖業損失嚴重[2]等。因此，開展海冰監測和預報尤為重要。

我國系統的海冰監測工作開始于20世紀60年代初期，20世紀80年代后開始大量應用衛星遙感技術監測海冰，并獲得了長期、連續、大范圍和同步實時的監測資料?；谛l星遙感資料，眾多學者對渤海海冰的變化特征尤其對長時間的變化特征進行了分析研究[3-6]。在海冰變化的影響因子方面，專家指出與海冰聯系最直接的是冬季氣溫[5,7]，海冰的發生和發展與降溫幅度和持續時間有關，海冰面積與氣溫之間呈負相關關系[5,8]。負積溫作為衡量冬季寒冷程度的指標，也是研究渤海海冰年際變化的重要因子。日平均氣溫≤-4℃的積溫[9-10]與渤海海冰變化存在一定的相關性。另外，副熱帶高壓[11-13]、極渦［11-12］、緯向環流［11,14］、北大西洋濤動［15］、太平洋海溫［16］以及太陽黑子［12,17］等都是與渤海海冰變化相關的因子。

以往研究多將渤海海冰變化作為一個整體，但實際上，3個海灣的地理、水文和環境條件存在一定差異，每年的冰情發展趨勢也不同。本文選取渤海海冰最發育的遼東灣海區作為研究海域，基于中分辨率成像光譜儀（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）衛星數據，通過人機交互方式提取渤海海冰信息，并分析遼東灣海冰面積的時空分布特征。在此基礎上，分析遼東灣海冰面積與短期氣溫和積溫的相關關系，并利用統計方法建立遼東灣海冰面積預測模型。

2 研究區概況

渤海屬于半封閉海區，結冰海域分為3個海區：遼東灣、渤海灣和萊州灣。本文的研究區域為遼東灣，位于39°N以北，以（40°00′N，121°00′E）為中心，面積約2.8×102km2，是渤海最大的海灣。遼東灣屬于半封閉海區，有著特殊的海洋氣象條件。冬季受到南下的強冷空氣影響，海水熱量散失，水溫迅速降到冰點，且有遼河、大凌河和小凌河等注入，使得海水鹽度降低，更易于結冰。

3 數據來源及處理

3.1 MODIS遙感數據

本文海冰數據主要來自MODIS（包括AQUA和TERRA）衛星數據反演。MODIS數據通過輻射校正、幾何校正、投影轉換和裁剪等預處理，利用人機交互方式提取海冰信息，得到2002—2017年渤海逐日海冰面積等要素數據。本文用到的是2002—2017年遼東灣16個冰期的逐日海冰資料，其中剔除了被云等覆蓋過度無法判識的日期。

利用MODIS數據在可見光和近紅外通道的冰水直方圖統計以及紅外通道亮溫值，可獲得海冰的判識閾值，用于判識海冰信息和生成海冰信息二值數據，在此基礎上估算海冰面積。海冰判識中需要去除云區的影響，高云可用遠紅外通道亮溫區分冰與云；低云及霧的反射率和亮溫均與海冰相近，海冰在短波紅外通道（1.6μm）有較強的吸收，與低云或霧的較強反射有明顯差異，此時可用短波紅外通道區分海冰和低云或霧。

海冰判識的主要條件是：

式中，C H2C、C H1C和T4C分別為近紅外、可見光和遠紅外通道區分海冰與云的判識閾值，C H2W、CH1W和T4W分別為近紅外、可見光和遠紅外通道區分海冰與海水的閾值。NDSI（Normalized Difference Snow Index）為積雪指數，NDSIc為區分海冰與海水的NDSI閾值。

當冰面覆有積雪時，對海冰的判識即成為對冰面上積雪的判識，因而可用積雪判識方法。

3.2 氣象常規觀測資料

氣象站點資料來自逐3 h常規地面站點觀測資料，時間為2001—2006年的11月—次年3月，經過計算得到站點逐日平均氣象要素數據。本文選擇營口氣象站，用到的氣象要素主要是氣溫以及用氣溫計算的海冰日對應的積溫（≤-4℃）。

4 2002—2017年遼東灣海冰面積時空特征分析

4.1 遼東灣海冰空間變化特征

遼東灣東西北三面被遼寧省環繞，受高緯度影響，冰情重于萊州灣和渤海灣，是渤海冰情最嚴重的海區。渤海海冰最早在遼東灣北部沿岸淺水區生成，隨著冷空氣不斷侵襲和氣溫降低，結冰范圍逐步由北向南，由沿岸淺水區向海上深水區發展；隨著天氣逐漸轉暖，海冰開始消融，由南向北、由海上向岸邊淺水區融化，3月中上旬完全消融。冰情較輕的年份，整個渤海僅遼東灣海區有不足1/3面積的海冰生成，而冰情最重的年份，整個遼東灣均被海冰覆蓋。

4.2 遼東灣海冰年際變化特征

2002—2017年衛星監測的遼東灣海冰冰期統計結果顯示，遼東灣初冰日通常出現在12月上中旬，平均日期為12月9日；融冰日多出現在3月上中旬，平均日期為3月9日，個別年份海冰消融較早，于2月下旬結束。與國家海洋局《中國海洋災害公報》對比發現，遼東灣海冰存在個別年份衛星監測初冰日偏晚、終冰日偏早和冰期相對偏短的現象，這與初冰日和終冰日前后海冰范圍小衛星監測不到有關，另外存在被云過度覆蓋無法判識的海冰日，也對結果造成一定的影響。

衛星監測到的遼東灣海冰冰期平均為88 d，最短76 d，最長102 d。2002—2017年期間，遼東灣最大海冰日均出現在1月下旬或2月上旬，僅2002/2003年度最大海冰日出現在2003年1月上旬（1月5日）。日海冰面積最大值出現在2009/2010年度，約為28 582 km2，即整個遼東灣海區都是結冰狀態；最小值出現在2001/2002年度，約為5 067 km2，不足遼東灣總面積的1/5。最大海冰面積超過遼東灣面積一半以上的年份有2002/2003年度、2004/2005年度、2009/2010年度、2010/2011年度、2011/2012年度、2012/2013年度和2015/2016年度，除2004/2005年度為86 d外，其余均達到90 d以上。海冰面積小于遼東灣1/3面積的年份為2001/2002年度、2014/2015年度和2016/2017年度，對應的冰期也較短，一般在80d以下（見表1）。

圖1為2002—2017年衛星監測到的遼東灣最大日海冰面積距平和冰期距平變化曲線。圖中可以看出，最大海冰面積與冰期有很好的對應關系，最大海冰面積偏大，冰期也偏長，最大海冰面積偏小，結冰日數偏少。

新中國成立后經過多年的建設，漢江中下游基本形成了以漢江下游堤防工程為基礎、丹江口水庫工程為骨干、包括杜家臺分洪工程和沙洋以上14個蓄洪民垸在內的復雜的 “擋、攔、分、蓄”防洪工程體系，改變了漢江中下游地區過去三年兩潰的局面，漢江中下游的整體抗洪能力有所提高。目前，在運用丹江口水庫工程攔洪錯峰的條件下，單純依靠漢江下游堤防工程可基本解決10年一遇洪水，加上運用杜家臺分洪工程可基本解決20年一遇洪水，再加上運用沙洋以上蓄洪民垸可基本解決100年一遇洪水。

圖1 2002—2017年衛星監測遼東灣最大日海冰面積距平和冰期距平變化曲線

5 遼東灣海冰面積與氣溫、積溫的關系分析

5.1 海冰面積與氣溫的關系

渤海海冰為淺水內陸海的海冰，受氣象條件的影響非常顯著，渤海冰情的輕重主要取決于11月—次年3月之間冷空氣活動強度[17]。冷空氣強度大小直接反映在氣溫上，冬季渤海的冰情變化與氣溫有著密切聯系[5,10,13]。

我們來分析營口等單站氣溫與渤海海冰的關系。首先選擇營口單站的氣溫與遼東灣海冰面積進行相關分析，分別計算了當日（0）、前1 d（-1）、前2 d（-2）、當日與前1 d平均、當日與前1 d及前2 d平均氣溫與遼東灣海冰面積的相關系數，樣本容量為162個，結果如表2所示。結果表明，遼東灣海冰面積與上述5種情況下的氣溫均呈現負相關，且通過了99%顯著性檢驗。營口前2 d和前1 d氣溫與遼東灣海冰面積的相關性（-0.52和-0.55）大于當日（-0.45），而營口3 d平均氣溫與遼東灣海冰相關性最大，最大相關系數為-0.57，和王萌等[5]的研究結果相似。這說明日海冰面積變化不僅與當日氣溫有關，和前幾日的氣溫相關性更大，海冰面積對氣溫的反應有一定的滯后性，也說明達到海水凍結溫度的氣溫不斷積累更有利于海冰生成。

將冰期分為海冰發展期和融冰期分別進行分析，結果如表2所示，海冰發展期氣溫與海冰面積存在負相關，3 d平均氣溫與遼東灣海冰面積負相關性最大，為-0.57，樣本容量為116個。融冰期氣溫與遼東灣海冰面積相關系數顯著增大，為-0.75，樣本容量為61個。

表2 營口站氣溫與遼東灣海冰面積相關系數

根據上述分析，融冰期氣溫與海冰日面積具有更好的相關性。繪制海冰日面積與營口站3 d平均氣溫的散點圖（見圖2），從圖上可以看出二者線性關系非常明顯，剔除離散度比較大的點，利用遼東灣融冰期海冰日面積與營口站3 d平均氣溫，通過回歸分析，建立一元線性回歸方程：

圖2 2002—2017年遼東灣日海冰面積與營口站3 d平均氣溫散點圖

樣本容量58個，復相關系數R=0．803＞0．344=R0．01,56,通過99%信度檢驗。令Y=0，計算X約為1.26，即當營口站平均氣溫達到1.26℃左右，遼東灣海冰完全消融。式（2）可以用來預報遼東灣海冰融冰期海冰面積。

5.2 海冰面積與積溫的關系

負積溫能夠較好反映出氣候對某一自然過程的溫度條件或熱量資源狀況，氣象上通常把低于0℃的日平均氣溫累加值稱為負積溫。研究證明，用日平均氣溫≤-4℃的積溫和日數作為分析研究渤海海冰的氣候指標是可行的，因為≤-4℃積溫的初日與渤海的初冰日比較接近[10]。

以-4℃為基準，對2003—2017年遼東灣海冰日對應的營口站積溫進行了計算，并對其與遼東灣海冰面積進行分析。營口站-4℃氣溫積溫與遼東灣海冰面積相關系數為-0.52，樣本容量為158個。從逐年海冰與積溫對應點圖（見圖3）中可以看到，在海冰面積增大的過程中，海冰面積與積溫大致呈線性關系，即負積溫值越大，海冰面積越大；而在海冰消融階段，即海冰面積減小，負積溫變化不大。在計算過程中發現，海冰消融的時間和負積溫不再增長的時間基本一致。營口站-4℃氣溫積溫與遼東灣融冰期海冰面積的相關系數為-0.13，樣本容量為58個，沒有通過95%信度檢驗，所以融冰期的-4℃積溫與海冰面積不存在顯著的相關性；而海冰發展期相關系數達到-0.89，樣本容量114個，具有顯著的相關性。

圖3 2003—2017年遼東灣逐日冰面積與營口單站日平均氣溫積溫（≤-4℃）對應點圖

從遼東灣海冰發展期日冰面積與營口-4℃氣溫積溫的散點圖（見圖4）中可以看出，二者呈顯著的線性負相關關系。剔除離散點，通過回歸分析，用遼東灣海冰發展期海冰日面積與營口站-4℃氣溫積溫建立一元線性回歸方程：

圖4 2003—2017年遼東灣海冰發展期日冰面積與營口站積溫散點圖

樣本容量為110個，復相關系數R=0．908＞0．256=R0．01,100，通過99%信度檢驗。令Y=0，計算X約為-26.86，即當營口站氣溫積溫達到-28.86℃左右，遼東灣開始結冰。式（3）可以用來預報遼東灣海冰發展期海冰面積。

5.3 遼東灣海冰面積預報檢驗

根據5.2節中的分析，分別利用營口站≤-4℃氣溫積溫和氣溫建立遼東灣海冰發展期和融冰期的海冰面積預報方程：

式中，X1為營口站氣溫積溫（≤-4℃），X2為營口站3 d平均氣溫，結合營口站預報氣溫，即可實現對遼東灣海冰面積的預報。

利用上述預報方程，對2019/2020年度冬季遼東灣海冰面積進行了預報檢驗。在海冰發展期（見圖5），當海冰面積較大時預報效果較好，短期內由于氣溫回升造成的海冰面積減小不能被很好地預測。融冰期（見圖6），盡管樣本容量較少，海冰面積存在一定的差異，但是海冰面積整體變化趨勢是一致的，對融冰期的海冰變化也具有一定的參考意義。

圖5 2019/2020年度冬季海冰發展期遼東灣海冰面積監測與預測對比

圖6 2019/2020年度冬季融冰期遼東灣海冰面積監測與預測對比

6 結論和討論

本文利用MODIS衛星遙感數據反演得到2002—2017年遼東灣海冰面積資料，分析了海冰面積的時空分布特征以及年際變化特征，討論了海冰面積與營口站平均氣溫和氣溫積溫之間的關系，在此基礎上建立了遼東灣海冰面積預測方程。

在2002—2017年間，遼東灣初冰日出現在12月上中旬，終冰日出現在3月上旬或中旬，個別年份出現在在2月下旬。遼東灣最大海冰日出現在1月下旬或2月上旬，僅2002/2003年度最大海冰日出現在2003年1月上旬。遼東灣海冰面積最大時，整個遼東灣海區都是結冰狀態。最大海冰面積較大的年份，冰期也相對較長，最長出現在2009/2010年度，為102 d；冰期最短出現在2001/2002年冬季，為76 d。

遼東灣海冰面積與營口站氣溫積溫（≤-4℃）相關系數為-0.52，在海冰發展期相關系數高達-0.89，利用這一關系建立海冰發展期遼東灣海冰面積的預測方程，效果較好。遼東灣海冰面積與環遼東灣氣象站的氣溫存在負相關關系，海冰面積與營口氣象站3 d平均氣溫之間的相關性為-0.57，而融冰期3 d平均氣溫與海冰面積的相關性達到-0.75，根據這一相關關系建立了融冰期遼東灣海冰面積的預測方程，對融冰期海冰面積有一定的參考。

本文從氣溫角度探討遼東灣海冰面積變化及預測，有一定的參考價值，但影響海冰的因素眾多，單一要素的探討存在一定的誤差。另外，由于現階段業務化運行的衛星監測產品無法剔除被云過度覆蓋的影響，人機交互方式判識海冰也存在一定的主觀性，導致部分衛星反演結果與相關職能部門發布的海冰信息存在出入，有待進一步完善。