基于船侧图像的北极太平洋扇区夏季海冰厚度时空变化研究

梅浩 卢鹏 王庆凯,2 曹晓卫 李志军

研究论文

基于船侧图像的北极太平洋扇区夏季海冰厚度时空变化研究

梅浩1卢鹏1王庆凯1,2曹晓卫1李志军1

(1大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室, 辽宁 大连 116024;2大连理工大学船舶工程学院, 辽宁 大连 116024)

基于2003—2018年中国第二次至第九次北极科考中获取的走航船基图像数据对北极夏季太平洋扇区沿航线平整冰厚度的时空变化进行了统计分析。结果显示太平洋扇区在夏季融冰期沿航线海冰厚度主要分布在10~280 cm区间, 各航次存在一定差异但海冰厚度均近似呈正态分布。8月上旬和中旬沿航线平均冰厚均以−2 cm·a−1的梯度逐年减少。楚科奇海、波弗特海和北冰洋中央海域等各个子区域沿航线平均冰厚随年份线性减少的趋势均不显著。2°为间隔的不同纬度区间沿航线海冰厚度也近似呈正态分布, 但集中分布范围存在差异。8月上旬和下旬的沿航线平均冰厚分别以2 cm·deg−1和5 cm·deg−1的梯度随纬度线性增加, 北冰洋中央海域沿航线平均冰厚随纬度线性增加的趋势在各子区域中最为显著。

北极 海冰 冰厚 太平洋扇区 时空分布

0 引言

海冰是覆盖极区海洋表面的最主要特征, 对全球气候和生态环境变化具有重要的调节作用。受全球变暖影响, 北极地区的海冰范围和面积均在急剧减小[1]。根据预测, 北冰洋海冰的衰减将持续增强, 至2040年北冰洋夏季可能将不再有海冰存在[2]。北极海冰的快速变化对包括我国在内的东亚地区的气候有着显著的影响[3]。但同时, 海冰的消融也给夏季北极航道的开通带来了可能性。北极航道连接亚洲、欧洲与北美洲, 对于我国的航运业而言意义重大, 其商业利用符合我国的北极战略[4]。厚度作为海冰最重要的物理参数之一, 是衡量航线冰情的重要指标, 同时也是北极航道开通与使用的主要参考因素。因此, 北极海冰的变化尤其是海冰厚度的变化正日益受到更广泛的关注。

北极地区气候恶劣、环境复杂, 获取高精度且具有时空连续性的海冰厚度数据比较困难。目前, 利用卫星遥感数据反演海冰厚度是获取大尺度海冰厚度信息的重要方法之一[5]。其中, 卫星测高技术是目前理论相对成熟的方法, 其原理是通过获取向海冰发射的微波或激光脉冲在海冰表面与邻近海平面的时间延迟, 结合海冰静力平衡模型来估算海冰厚度[6]。但由于模型参数的取值差异, 海冰厚度的估算结果不确定性较大; 同时受海冰表面融化的影响, 在夏季使用卫星测高反演海冰厚度非常困难[7]。因此, 仍然需要现场观测对卫星遥感数据进行补充和验证。海冰厚度的现场观测方法主要有3类[8]。一是利用电磁波在冰-气和冰-水界面反射的时间差计算冰厚度。由于冰的性质受温度的影响较大, 相关的物理参数如电导率会在一定范围内变化, 因此在实测时会产生一定误差[9]。二是根据超声波或激光从海冰下表面或上表面反射回来的时间计算对应界面与测试平台的距离, 进而根据吃水深度和海平面与测量平台的距离来反演海冰厚度。此类方法的误差主要来源于测量时海冰表面的起伏影响, 且不能用于对沿岸固定冰的厚度测量[10]。三是直接钻孔测量。此方法虽然可靠简单, 但是不能实现对海冰厚度定时定点的观测, 同时效率低下, 难以进行大面积的观测。

对于北极海冰厚度的研究一直是气候变化和海洋工程研究中的重要课题。Lei等[11-13]对太平洋扇区的不同年份夏季海冰冰情差异及其成因进行了详细分析。Galley等[14]对2009年夏季波弗特海南部区域的海冰厚度分布进行了研究。Kwok[15]基于潜艇记录和卫星测量数据总结了1958—2018年北极海冰厚度的变化趋势。Hutchings与Faber[16]根据2006—2015年海冰走航观测结果给出了加拿大海盆夏季海冰的变化情况。Xu等[17]研究了北极海冰遥感厚度参数在机载和卫星测高测量之间的变异性与一致性。Tian等[18]利用中国2003年和2014年北极科考期间的浮标数据估算了北极波弗特海域的海冰厚度, 并与数值模拟的结果进行了比较。马雪沂等[19]利用2015年北极波弗特海区域的走航观测资料, 对不同雪厚条件参数的3种MODIS(Moderate-re­solution Imaging Spectroradiometer)冰厚反演模型结果进行了交叉比较。

然而, 前人研究中使用的卫星遥感数据受参数取值差异和海冰表面粗糙度等因素的影响精度有限[7], 而现场测量的海冰厚度数据大多由于时空尺度较小, 具有一定的局限性。本文将基于2003—2018年中国第二至第九次北极科考中获取的走航船基观测数据, 对北极太平洋扇区夏季海冰厚度的分布与变化进行更大时空尺度上的研究, 以期为后续有关北极海冰变化的研究工作提供科学支撑。

1 数据来源

1.1 航次介绍

自1999年以来, 我国先后共组织了9次以“雪龙”号科考船为平台的北极科学考察, 进行了包括海洋基础环境、海底地形、生态、渔业、海冰和航道等方面的综合调查, 获得了大量有价值的考察研究数据与样本[20]。表1给出了我国2003—2018年期间第二次到第九次北极考察的概况。

表1 中国2003—2018年间北极科学考察概况

参考前人工作[21], 将120°E~120°W、70°N~ 88°N区域定义为北极太平洋扇区; 同时结合美国国家冰雪数据中心的定义[22]和前人研究[23], 将太平洋扇区划分为五个海域, 各海域的划分及其位置如图1所示。我国北极科考以太平洋扇区西部(120°W~180°W)为主, 包括楚科奇海、波弗特海和北冰洋中央海域, 且冰区航行时间一般集中在8月份。图2给出了各北极科考航次在太平洋扇区的航线图, 底图颜色代表对应年份8月的月平均海冰密集度(https://www.iup.uni-bremen.de/eng/), 图中冰区航线以旬为时间单位进行划分, 并用不同颜色表示。

图1 北极太平洋扇区海域划分(绿色部分为大陆或岛屿)

Fig.1. Division of sea area in the Arctic Pacific Sector (the green part is the continent or island)

图2 中国第二到第九次北极科考太平洋扇区航线图. a) 2003; b) 2008; c) 2010; d) 2012; e) 2014; f) 2016; g) 2017; h) 2018. 底图为8月份的月平均海冰密集度, 实线为以旬为单位划分的“雪龙”号考察船航线

Fig.2. The cruise routes of Chinese National Arctic Research Expeditions in the Arctic Pacific Sector. a) 2003; b) 2008; c) 2010; d) 2012; e) 2014; f) 2016; g) 2017; h) 2018. The base map is the monthly-averaged sea ice concentration in August, and the solid line is the route of R/V Xuelong divided into units of ten days

从图2中的月平均海冰密集度来看, 各航次的冰情存在显著差异。以60%海冰密集度作为密集冰区与边缘冰区的界限[24], 2003、2014和2018年3个航次海冰覆盖范围相对较大, 密集冰区外缘线在75°N以南区域; 其中2014年航次海冰覆盖范围最大, 密集冰区外缘大致位于73°N。2008、2010、2012和2017年4个航次的密集冰区外缘线位于75°N以北区域, 海冰覆盖范围相对较小。特别是2012年航次, 密集冰区外缘线大致在80°N附近, 对应的该年份夏季海冰范围创下了自有卫星记录以来的最低纪录[1]。2016年航次海冰覆盖范围在不同海域的差异较大, 其中楚科奇海域密集冰区外缘线在73°N附近, 波弗特海域大致在76°N~77°N之间。在2008、2010和2016年3个航次期间, 出现了北极中央区融化的现象, 即在85°N以北存在海冰密集度低于80%的区域, 其中2010和2016年航次的部分区域甚至低于60%。

1.2 走航海冰厚度观测方法

走航海冰厚度数据由“雪龙”号科考船搭载的船侧冰情摄像系统获取。该系统具有自动化程度高、观测结果精度较高的优点, 目前在极地考察的冰情观测中已经得到了多次成功应用[25]。该技术利用船侧拍摄图像来提取海冰厚度, 如图3所示。将录像机安装在雪龙船一层甲板左舷外侧, 同时在录像机视野内悬挂一个标定球。当船舶在冰区前进时, 平整冰层发生弯曲破坏, 破坏后的冰块在船侧翻转, 同时该过程被录像机记录。之后根据从图像中截取的海冰断面宽度(即海冰厚度)像素值AB与参照球直径像素值DE, 结合参照球的实际直径, 即可计算出海冰的实际厚度为×AB/DE。刘普[26]通过实验室试验和拟合分析, 发现图像画面总宽度与冰块断面宽度的比值介于5.5~6.0时, 冰厚误差值最小(<7%)。因此, 在实际观测时, 通过将录像机安装在距离海平面6.5 m左右的位置, 使值恰好处于上述区间内, 从而减小观测误差。在图像分析时, 通过对同一冰厚断面多次选取然后取平均值的方式, 以减小人为误差。

图3 从船侧图像提取海冰厚度示意图

Fig.3. Sketch of sea ice thickness acquisition from shipside photographs

但需要客观指出的是, 与所有的船基观测一样, 由于对船舶航线的依赖性, 该技术只能获取沿航线剖面的海冰厚度。风浪造成船舶在横向和纵向上的摇晃也对观测精度存在一定影响, 但在冰区波浪被浮冰抑制, 该影响可忽略[26]。另外, 由于冰脊等变形严重的海冰与船舶碰撞后不能有效翻转并暴露出完整断面, 因此该技术主要用于获取平整冰的厚度[27], 下面的分析也是针对沿航线的平整冰展开。

2 海冰厚度的时空分布

2.1 走航海冰厚度数据的分布

2003—2018年历次北极考察期间通过走航船侧观测技术获取的海冰厚度数据的分布如图4所示。各航次获取太平洋扇区的冰厚数据总数为24 672个, 其中位于楚科奇海、波弗特海和北冰洋中央海域的数据量分别占26%、13%和45%。除2003年航次以外(21个), 各航次获取的冰厚数据均在1 000个以上, 其中最多的是2012和2016航次, 分别达到7 249和5 289个。从时间分布来看, 8月份上、中、下旬的数据点分别占总数的32%、22%和27%; 剩余7月下旬与9月上旬数据点各占10%。

对海冰厚度时空分布变化的研究, 最理想的是分析各航次在同一时期和相同区域的冰厚差异。但从图4可以看到, 虽然历次考察的走航冰厚观测主要集中在8月份, 但不同航次在同一时期的观测区域存在着一定差异。在8月上旬, 大部分走航冰厚数据主要分布在楚科奇海和波弗特海, 而2010和2017年航次在该时期的观测数据主要位于北冰洋中央海域。在8月中旬, 大部分航次的观测数据以北冰洋中央海域为主, 但2008和2014年等航次的数据分布区域同时也包含了波弗特海或楚科奇海。在8月下旬, 各航次的观测数据在上述海域中没有具体的倾向性。因此, 分析中首先对各航次走航海冰厚度总体的分布情况进行研究, 然后将夏季融冰期划分为以旬为单位的观测窗口, 分别分析在该窗口内走航海冰厚度随时间(年际)和空间(纬度)的变化规律。

图4 各航次走航海冰厚度及其分布. a) 2003; b) 2008; c) 2010; d) 2012; e) 2014; f) 2016; g) 2017; h) 2018. 灰色实线为海域划分, 黑色实线为航线

Fig.4. Distribution of sea ice thickness data points for each cruise. a) 2003; b) 2008; c) 2010; d) 2012; e) 2014; f) 2016; g) 2017; h) 2018. The gray solid lines are the divisions of sea areas, and the black solid lines are the cruise tracks

2.2 海冰厚度的时间分布

前人研究表明, 与北极其他地区海冰面积各季节一致下降不同, 太平洋扇区海冰面积仅在夏季显著减少[28]。图5给出了历次北极科考期间获取海冰厚度的频率密度统计结果。从图中可以看到, 夏季太平洋扇区沿航线的海冰厚度主要分布在10~280 cm区间。观测的最大冰厚度在各航次之间存在着一定的差异, 数据量较少的2003年航次除外, 最大的2012年航次与最小的2017年航次相差98 cm。与正态分布的对比可以看出, 尽管形态略有不同, 但较高的相关系数和置信度说明各航次的海冰厚度分布均近似呈正态分布。

图5 各航次走航海冰厚度的频率密度分布(μ为均值, σ为标准差, r为与正态分布的相关系数, P为置信度). a) 2003; b) 2008; c) 2010; d) 2012; e) 2014; f) 2016; g) 2017; h) 2018

Fig.5. Frequency density distribution of sea ice thickness for each cruise (is mean value,is standard deviation, andis correlation coefficient with normal distribution,is the confidence). a) 2003; b) 2008; c) 2010; d) 2012; e) 2014; f) 2016; g) 2017; h) 2018

根据正态分布的结论, 冰厚的主要分布区间为(-,+), 即68%的海冰厚度数据分布在该范围内。从图5可知, 主要分布区间宽度最大的是2012年航次, 范围为43~129 cm; 宽度最小的是2017年航次, 范围为58~103 cm。从各航次对应的正态分布曲线可以看出, 2010、2012和2016年3个航次的冰厚集中分布区域更加偏向最小值一侧, 这3个航次海冰厚度最大值与冰厚主要分布区间上限()之间的差值在各航次中较大也体现了这一点。此外, 2010年夏季在75°N~78°N、170°W~172°W区域分布了大量较薄的平整冰(图4c), 因此与其他航次不同, 2010年航次海冰厚度在20~ 30 cm区间的频率密度存在一个局部峰值(图5c)。

为了对不同年份太平洋扇区沿航线海冰厚度的变化趋势进行更为准确的对比, 图6给出了各年份8月上旬、中旬和下旬沿航线海冰厚度的平均值、标准差和最值。可以看出8月上旬和中旬的海冰平均厚度整体表现出了显著的随年份线性减小的趋势, 平均厚度减小的梯度均约为−2cm·a−1, 相关系数分别为−0.917和−0.727, 显著性检验均显示≥ 95%。而8月下旬平均冰厚随年份线性减小的趋势并不明显(=−0.411,= 80%)。其原因如前所述, 8月上旬的冰厚数据主要位于低纬区域的楚科奇海和波弗特海, 8月中旬的数据主要位于相对高纬的北冰洋中央海域, 因此8月上旬和中旬平均冰厚随年份线性减小的显著性很高。而8月下旬冰厚数据分布的空间差异性较大, 平均冰厚的年际变化趋势也就不显著(图4)。

图6 各时间窗口内走航海冰厚度的年际变化(SIT为海冰厚度, yr为年份, 矩形代表标准差, 误差线代表最值, 虚线为线性拟合结果). a) 8月上旬; b) 8月中旬; c) 8月下旬

Fig.6. Interannual variation of sea ice thickness for each period (is sea ice thickness,is year, the rectangle represents standard deviation, the error line represents maximum and minimum values, and the dashed line is the linear fitting result). a) early August; b) mid-August; c) late August

楚科奇海、波弗特海和北冰洋中央海域分别是北冰洋东北航道、西北航道和中央航道的关键海域, 为减小数据的空间分布差异给年际变化分析带来的影响, 图7分别给出了上述各海域在不同时间窗口和整个观测期内(7月下旬至9月上旬)沿航线平均冰厚的年际变化情况。

图7 各海域海冰厚度的年际变化(SIT为海冰厚度, yr为年份, 虚线和实线分别为不同时间窗口和整个观测期的线性拟合结果). a) 楚科奇海; b) 波弗特海; c) 北冰洋中央海域. 图中方程为整个观测期(蓝色圆圈)的拟合结果

Fig.7. Interannual variation of sea ice thickness in each sea area (is sea ice thickness,is year, the dashed and solid lines are the linear fitting results for each period and whole observation period respectively). a) Chukchi Sea; b) Beaufort Sea; c) Central Arctic Ocean. The equation is the result of curing fitting to the data of the whole observations period (blue circles in the figure)

在同时限定时间窗口和海域位置后, 数据点离散的影响也凸显出来, 例如波弗特海在8月下旬只有2003和2014年航次的数据, 其变化趋势具有较大的不确定性(图7b), 因此在图7中只给出观测期平均冰厚年际变化的定量统计结果。就整个观测期的变化而言, 各海域沿航线平均冰厚均呈现出了随年份减小的趋势, 但与年份的线性相关性并不显著。波弗特海沿航线平均冰厚的年际波动最小, 观测期平均冰厚最大值和最小值分别出现在2003年航次和2018年航次(图7b), 两者之间冰厚相差27 cm。年际波动最大的是楚科奇海, 观测期平均冰厚的最大值(2008年航次)与最小值(2010年航次)相差64 cm(图7a)。各海域在不同时间窗口平均冰厚的年际变化趋势存在显著差异, 这也是整个观测期内冰厚年际变化显著性不高的主要原因。匹配较好的如8月上旬和中旬, 航线分别集中在楚科奇海和北冰洋中央海域, 这些时间窗口内对应海域的变化趋势即与整个观测期变化趋势一致(图7a、c)。

2.3 海冰厚度的空间分布

由于不同纬度区域接受的太阳辐射能量的不同, 因此北极海冰厚度也会存在纬向的差异。将所有数据在纬度上以2°为间隔分别进行统计, 可以得到夏季融冰期太平洋扇区不同纬度区间沿航线海冰厚度的频率密度分布(因文章篇幅原因, 此图未给出)。各纬度区间海冰厚度的频率密度分布与正态分布存在较高的相关性(>0.9,= 99%)。根据正态分布理论, 海冰厚度主要分布区间宽度最大的是84°N~86°N, 范围为54~136 cm; 而78°N~80°N的分布宽度最窄, 为59~118 cm。冰厚最大值与冰厚主要分布区间上限()之间的差值在82°N~84°N最大(156 cm), 说明该处冰厚分布偏向较小值的趋势最为明显。

为量化走航海冰厚度在纬度方向上的变化趋势, 图8给出了8月上旬、中旬和下旬各纬度沿航线海冰厚度的平均值、标准差和最值。可以看到, 8月上旬和下旬的海冰平均厚度整体呈现出了比较显著的随纬度增加而线性增加的趋势, 梯度分别为2 cm·deg–1和5 cm·deg–1, 相关系数分别为0.545和0.867, 显著性检验均显示≥90%。8月中旬的海冰平均厚度随纬度线性增加的趋势较弱(=0.405,=80%), 各纬度区间的平均冰厚均在95 cm附近。结合图2与图4可知, 各航次一般均在8月上旬从边缘冰区进入密集冰区, 在8月下旬从密集冰区回到边缘冰区, 所以8月上旬和下旬的冰厚随纬度变化的趋势比较显著; 而在8月中旬, 船舶的考察区域主要位于密集冰区, 因此冰厚随纬度变化的显著性相对较低。

图8 各时间窗口内走航海冰厚度随纬度的变化(SIT为海冰厚度, lat为纬度, 矩形代表标准差, 误差线代表最值, 虚线为线性拟合结果). a) 8月上旬; b) 8月中旬; c) 8月下旬

Fig.8. Variation of sea ice thickness with latitude for each period (is sea ice thickness,is latitude, the rectangle represents standard deviation, the error line represents maximum and minimum values, and the dashed line is the linear fitting result). a) early August; b) mid-August; c) late August

图9给出了不同海域在整个观测期和各时间窗口沿航线海冰厚度平均值的纬向变化, 其中北冰洋中央海域处于高纬区间, 其余两者处在相同纬度。与图7类似, 由于数据点较为稀疏, 图9中回归方程为观测期平均冰厚度纬向变化的统计结果。从整个观测期的变化来看, 楚科奇海各纬度区间的冰厚平均值在60~90 cm之间波动, 平均冰厚的纬向变化并不明显(= −0.176,= 60%)。波弗特海与北冰洋中央海域沿航线海冰厚度的纬向变化则相对明显, 随纬度线性增加的梯度分别为3 cm·deg−1和6 cm·deg−1, 相关系数分别为0.705和0.843, 显著性检验显示≥ 90%。从各时间窗口内的变化可以看出, 楚科奇海8月中旬和下旬的平均冰厚分别表现出了相反的变化趋势, 因此该海域在整个观测期的冰厚纬向变化趋势并不显著(图9a); 究其原因仍与数据点位置的不确定性有关。相对而言, 高纬度海域在不同时间窗口内冰厚的纬向变化趋势一致, 因此它在整个观测期的平均冰厚随纬度变化也最为显著(图9c)。另一个可能的原因就是, 高纬度海域风、流等动力学因素对海冰厚度再分布的影响较弱, 因此由热力学过程主导的冰厚纬向分布才更加明显。

图9 各海域走航海冰厚度随纬度的变化(SIT为海冰厚度, lat为纬度, 虚线和实线分别为各时间窗口和整个观测期的线性拟合结果). a) 楚科奇海; b) 波弗特海; c) 北冰洋中央海域. 图中方程为整个观测期的拟合结果

Fig.9. Variations of sea ice thickness with latitude in each sea area (is sea ice thickness,is latitude, the dashed and solid lines are the linear fitting results for each period and whole observation period respectively). a) Chukchi Sea; b) Beaufort Sea; c) Central Arctic Ocean. The equation is the result of curing fitting to the data of the whole observations period

3 结论

本文利用2003—2018年中国第二到第九次北极科考中通过船侧冰情摄像技术获取的走航海冰厚度数据, 对北极太平洋扇区沿航线平整冰厚度的时空分布规律进行了详细分析, 主要结论如下:

1. 太平洋扇区沿航线海冰厚度主要分布在10~280 cm区间, 各航次间存在一定差异, 但海冰厚度的频率密度均近似呈正态分布。8月上旬和中旬沿航线海冰平均厚度表现出了随年份线性减少的趋势, 梯度均约为−2 cm·a−1。在太平洋扇区各海域中, 波弗特海的沿航线海冰厚度平均值年际波动最小, 楚科奇海年际波动最大, 各海域沿航线平均冰厚与年份之间的线性相关性均不显著。

2. 以2°为纬度区间对太平洋扇区沿航线海冰厚度进行分析, 结果表明海冰厚度的频率密度在各区间均近似呈正态分布, 其中78°N ~80°N区间的冰厚分布最为集中。同时, 8月上旬和下旬的沿航线海冰平均厚度均呈现出了显著的随纬度增加而线性增加的趋势, 梯度分别为2 cm·deg−1和5 cm·deg−1。在太平洋扇区各海域中, 楚科奇海沿航线海冰厚度的纬向变化趋势不明显, 而北冰洋中央海域冰厚的纬向增加趋势最为显著。

当然, 上述海冰厚度时空变化的结果也存在一定的不确定性。首先, 虽然走航海冰观测数据具有较高的分辨率和自动化程度, 但存在受航线和冰类型影响的问题, 反映的是沿航线剖面的平整冰的变化情况。其次, 冰厚数据虽然横跨15年, 但在空间分布上的年际差异较大, 使得时空变化分析时数据点仍显稀疏; 因此只在整个观测区域或整个观测期得到定量的变化趋势统计结果, 不能具体到某一海域的具体时间窗口。未来可以通过不同冰厚数据(例如电磁感应、冰雷达等)之间的对比和验证, 明确不同观测技术之间的相关性和互补性, 共同为卫星遥感反演海冰厚度提供参考和验证, 从而更加高效准确地获取北极海冰厚度的分布和演化情况, 为气候变化和极区海洋工程研究提供重要数据支撑。

致谢:感谢自然资源部极地考察办公室、中国极地研究中心和各航次考察队员在北极现场调查过程中所给予的大力支持和协助！感谢两位匿名审稿人对文章提出的建设性意见和建议。

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STUDY OF THE SPATIOTEMPORAL VARIATIONS OF SUMMER SEA ICE THICKNESS IN THE PACIFIC ARCTIC SECTOR BASED ON SHIPSIDE IMAGES

Mei Hao1, Lu Peng1, Wang Qingkai1,2, Cao Xiaowei1, Li Zhijun1

(1State Key Laboratory of Coastal and Offshore Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China;2School of Naval Architecture Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)

Using the shipside images obtained during the second to ninth Chinese National Arctic Research Expeditions in summers of 2003–2018, the spatiotemporal variations of level sea ice thickness in the Pacific Arctic Sector were analyzed statistically. The results show that the sea ice thickness along the cruise tracks in the Pacific Sector during the summer melting period was mainly between 10 and 280 cm. Sea ice thickness distribution was approximately normal although there were differences between cruises. The average ice thickness has been decreasing each year between early and middle August at a rate of −2 cm·a−1. However, in the marginal seas such as the Chukchi and Beaufort Seas, and the central Arctic Ocean, no clear decline in ice thickness was identified. Sea ice thickness distributions at 2° latitude intervals were also approximately normal, although thickness ranges varied with latitude. The average ice thickness increased linearly with latitude by 2 cm·deg−1in early August and 5 cm·deg−1in late August. The largest increase in average ice thickness was in the central Arctic Ocean.

Arctic, sea ice, ice thickness, Pacific Sector, spatiotemporal distribution

2020年3月收到来稿, 2020年5月收到修改稿

国家重点研发计划项目(2016YFC1402702)、国家自然科学基金(41922045, 41906198, 41676187, 51639003)资助

梅浩, 男, 1995年生。硕士研究生, 主要从事极地海冰研究。E-mail: 1995shu@mail.dlut.edu.cn

卢鹏, E-mail: lupeng@dlut.edu.cn

10. 13679/j.jdyj.20200015