Снежницы на поверхности льда в летний период и их связь с климатическими изменениями в Арктике
Автор: Репина И.А., Тихонов В.В.
Журнал: Российская Арктика @russian-arctic
Статья в выпуске: 2, 2018 года.
Бесплатный доступ
Образование снежниц на поверхности морского льда в летний период является основным фактором, приводящим к изменению его альбедо. Но снежницы также влияют и на температурный режим поверхности, на характер ее взаимодействия с атмосферой. Роль снежниц в формировании потока углекислого газа, его величины и знака также может быть значимой. В статье на основании данных наземных измерений исследуются термические, радиационные свойства снежниц, их влияние на энерго- и газообмен ледовой поверхности с атмосферой. Использование результатов спутниковых измерений в микроволновом диапазоне позволило проследить динамику изменчивости относительной площади снежниц за последние десятилетия и их роль в формировании сентябрьского минимума льда.
Морской лёд, климат арктики, альбедо, дистанционное зондирование
Короткий адрес: https://sciup.org/170174464
IDR: 170174464
Текст научной статьи Снежницы на поверхности льда в летний период и их связь с климатическими изменениями в Арктике
Состояние морского ледяного покрова связано с изменениями климатической системы Арктики благодаря так называемому эффекту полярного усиления, которое из-за ряда положительных и отрицательных обратных связей приводит к более быстрому потеплению в Арктике, чем в других регионах планеты [1; 2]. Полярное усиление объясняется как региональными причинами, так и влиянием “удаленных связей” вследствие атмосферных и океанических переносов [2]. Но все-таки определяющую роль играет альбедный механизм, действие которого заключается в том, что альбедо (отражающая способность) открытой воды гораздо меньше, чем льда и снега (вода отражает около 10% приходящего солнечного излучения, а лед – 80-95% в зависимости от состояния поверхности). И, чем больше свободных ото льда пространств в Северном Ледовитом океане, тем больше тепла он поглощает за летний сезон.
С начала 2000-х годов летнее сокращение площади арктического морского льда заметно ускорилось по сравнению с предшествующими двумя десятилетиями [3], и фактические темпы этого уменьшения превышают прогнозы климатических моделей даже по самым пессимистичным сценариям [4]. Но изменяется не только площадь ледяного покрова - еще более значительные изменения произошли с его толщиной [5; 6]. В результате, в настоящее время количество многолетних льдов в Арктике существенно сократилось – если в середине 1980-х годов многолетние льды занимали 70% площади ледяного покрова Арктики, то к 2012 году их осталось всего 30-40% [7]. И этот процесс продолжается. Изменения наблюдаются и в структуре ледяных полей – их торосистости, площади разводий в зимний период, площади снежниц. Также изменилась продолжительность сезона летнего таянья морского льда – за время спутниковых наблюдений с 1978 года он увеличивается на 5 дней за десятилетие [8].
Если мы посмотрим на фотографию ледяного массива где-нибудь в центре Арктики в июле (рис. 1), то увидим не белое ледяное поле, а будто пятнистую шкуру какого-то зверя. Но все-таки это сплошной лед. А пятна – это снежницы, лужи или небольшие озера талой воды, которые образуются на льду в летний период из-за воздействия солнечного излучения и таяния снега и верхнего слоя льда. Начало формирования снежниц – конец мая, в августе они начинают замерзать и к концу сентября практически исчезают с поверхности ледяного покрова.
а)

Рисунок 1. Снежницы (талые пруды) на льду в Арктике в июле: а - фотография с самолета, б - с борта судна.
б)

Эти, столь незначительные на первый взгляд, лужи являются одним из важнейших элементов арктической климатической системы [9]. Их глубина может изменяться от нескольких сантиметров до полутора метров, а площадь достигает сотни квадратных метров. Пространственное распределение на льду, размер и глубина снежниц, также как и их цвет, очень изменчивы и зависят от топографии, поверхностных и атмосферных условий. На ровном однолетнем льду их доля в общем покрытии может достигать 90% [10]. В среднем в летний период снежницы покрывают 50-60% площади ледяной поверхности, и, обладая низким альбедо, поглощают в несколько раз больше приходящей коротковолновой радиации, чем остальная часть снежно-ледяного покрова. Присутствие снежниц на льду приводит к уменьшению альбедо поверхности с 80–90 % до 30–60%, что вызывает дополнительный её нагрев и, следовательно, снежницы оказывают значимое влияние на таяние льда [11] и изменение площади многолетних льдов [12]. Поэтому минимум альбедо ледяного покрова Арктики (Рис. 2) наблюдается как раз в июле, когда площадь открытых снежниц наибольшая.
Также снежницы, поглощая больше солнечной радиации, чем окружающий лед, способствуют его неравномерному таянию. И поступление тепла от солнечного излучения к океану через покрытый снежницами лед на порядок больше, чем через лед, ими не покрытый, и лёд со снежницами тает в 2-3 раза быстрее, чем чистый. А уменьшение площади многолетних льдов и связанное с этим увеличение однолетних увеличивает относительную площадь снежниц [13; 14], и снежницы вносят дополнительный вклад в альбедный механизм полярного усиления. Еще существеннее значение снежниц при таянии припайных льдов, где они являются основной причиной разрушения ледяного покрова.

Рисунок 2 - Среднее альбедо поверхности покрытой льдом части Северного Ледовитого океана в летний период
Фазовые превращения на поверхности льда оказывают существенное влияние и на формирование термического режима приводного слоя атмосферы. В основном, лед препятствует энергообмену. Потоки тепла и влаги в зимний период в Арктике близки к нулю [15]. В летний период температура воздуха близка к температуре как льда, так и открытой воды, тепловые потоки малы, и основную роль в формировании баланса тепла играет радиационный баланс за счет потоков коротковолновой радиации [16]. При переходе к отрицательным температурам воздуха в августе-сентябре снежницы начинают замерзать, но сначала покрываются тонким льдом, температура которого выше температуры окружающего льда (Рис. 3). И, следовательно, они становятся источником положительных потоков тепла в атмосферу (Рис. 4).

Рисунок 3 - Термограмма участка поверхности льда, покрытого замерзающими снежницами. Температуры сплошного льда (синий цвет) -80С, температура покрытой тонким льдом снежницы (зеленый цвет) -40С. Температура воздуха -70С

Рисунок 4 - Потоки тепла (а) и влаги (б) измеренные на 4 ледовых станциях в Арктике в августе-сентябре. На всех станциях на поверхности льда находились снежницы в стадии замерзания. Наибольшая площадь покрытия наблюдалась на третьей станции
Также снежницы служат стоком для углекислого газа из атмосферы из-за низкого содержания в их воде растворенного углерода. Поток углекислого газа из атмосферы в воду снежниц может достигать десятка ммоль/(м2 день) [18] (Рис.5).
1 st
2 st
3 st
4 st

Рисунок 5 - Поток углекислого газа, измеренный на четырех ледовых станциях в июле-августе. Наибольшая площадь снежниц наблюдалась на первой станции. На четвертой станции (август) снежницы начали покрываться льдом
Все вышесказанное подтверждает климатическую значимость снежниц. Кроме того, относительная площадь снежниц, образовавшихся в период таяния ледяного покрова, может служить индикатором интенсивности будущего уменьшения его площади и одним из факторов, определяющих значение сентябрьского минимума площади льда [18].
Но снежницы - и одна из основных причин занижения летней сплоченности морского льда, определяемой по спутниковым данным. Поэтому и для климатических оценок, и для интерпретации данных дистанционного зондирования важно определение площади покрытия снежницами ледяных массивов Арктики. Правильные оценки площади снежниц на льду дают информацию для коррекции спутниковых данных и для прогноза площади ледового покрытия в осенне-зимний период.
В первых попытках определять наличие снежниц на морском льду с помощью данных дистанционного зондирования использовались космические радиолокаторы синтезированной апертуры [19], далее были разработаны методики идентификации снежниц по данным спутниковых альтиметров и скаттерометров, в частности скаттерометра QuikSCAT [20]. Но эти спутниковые системы не дают возможности проследить глобальную динамику изменчивости структуры ледяных полей как в пространственном, так и во временном масштабе. В настоящее время с этой целью используются данные спектрорадиометра MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) [11; 21]. Метод определения по MODIS основан на различных спектральных свойствах снежницы, льда, открытой воды и снега в полосе наблюдений спектрорадиометра: для каждой из перечисленных поверхностей строятся спектральные модели, а потом решается обратная задача [11]. Результаты анализа в виде карт распределения снежниц на поверхности льда Арктики находятся в открытом доступе на сайте университета Гамбурга
(ICDC,
hamburg.de/1/daten/cryosphere/arctic-meltponds.html). На рис. 6 показано пространственное распределение снежниц в июне 2007 и 2011 годов, предшествующих минимумам площади ледяного покрова в сентябре по данным MODIS. Карты показывают относительную площадь снежниц в одном пикселе изображения, разрешение – 12, 5 км.

Рисунок 6. Пространственное распределение относительной площади снежниц в Арктике
18 июня 2007 и 2011 годов [21]
Но недостатком данных MODIS является, во-первых, относительно короткий ряд наблюдений (с 2000 года), и, главное, невозможность получать данные при наличии облачности, что для Арктики является критичным, ибо большую часть года она покрыта сплошными облаками [22].
Получать всепогодные, ежедневные, независимые от освещенности и наличия облачности данные о сплоченности и площади морского льда позволяет пассивное микроволновое зондирование. Среди ныне действующих программ наиболее продолжительной является миссия, начатая на спутнике Nimbus_7 (1978–1987 гг., прибор SSMR) и продолжающаяся по настоящее время на спутниках серии DMSP (приборы SSM/I и SSMIS). Используемые в рамках этой программы сканирующие многоканальные микроволновые радиометры позволяют эффективно распознавать покрытую льдом поверхность и открытую воду с помощью различных алгоритмов обработки радиометрических данных [23]. Непрерывно пополняемый набор данных является общедоступным, что наряду с почти 40-летней продолжительностью ряда наблюдений делает его важнейшим источником фактической информации о состоянии арктического ледяного покрова. Но наличие снежниц на поверхности приводит к занижению летней площади и сплоченности льда, так как радиометрические свойства открытой воды и воды снежниц одинаковы [24]. Толщина скин-слоя воды в микроволновом диапазоне менее 1 мм, поэтому даже очень тонкий слой воды на поверхности льда будет восприниматься радиометром как участок открытой воды.
Для устранения проблемы занижения сплоченности льда в разработанный в институте космических исследований алгоритм определения площади и сплоченности льда по данным пассивного микроволнового зондирования VASIA была включена модель эффективной диэлектрической проницаемости снежниц [25; 26]. Модель основана на том, что с электродинамической точки зрения, снежница представляет собой смесь трех диэлектрических сред: воды, льда и воздуха, а эффективную диэлектрическую проницаемость такого рода сред можно определить с помощью электростатических моделей смеси [27]. Алгоритм позволяет определять не только сплоченность ледового покрова, но и площадь снежниц, покрывающих лед в летнее время. Площадь снежниц можно определить, найдя разницу результатов определения сплоченности, полученных с применением модели снежниц и без нее. На рис.7 представлены карты сплоченности ледового покрова Арктики и относительной площади снежниц в баллах, полученные из этого алгоритма для 30 августа 2012 г.
-
а) б)

Рисунок 7 - Сплоченность ледяного покрова Арктики за 30.08.2012, рассчитанная по алгоритму VASIA (а), а также удельная площадь снежниц на поверхности льда (б)
Представленный алгоритм позволяет оценить и динамику изменения относительной площади снежниц за достаточно продолжительный период наблюдений. На рисунке 8 показано изменение относительной площади снежниц, осредненной по всему летнему сезону и всей площади арктического ледяного покрова за период с 1992 по 2014 годы. Наблюдается слабый тренд увеличения относительной площади снежниц, а также максимумы в 2007 и в 20012 годах, когда в сентябре наблюдался минимум площади ледяного покрытия Арктики. Результаты качественно совпадают с данными, полученными по MODIS за период с 2000 по 2011 годы [21], что свидетельствует о том, что оба алгоритма отражают реальные тенденции изменения состояния ледяного покрова Арктики.

Рисунок 8 - Изменение относительной площади снежниц, осредненной по всему летнему сезону и всей площади арктического ледяного покрова (1992-2014 гг)
Важным свойством морского льда является его сложная поверхностная структура. Это связано и с особенностями ледообразования, и с дрейфом ледяных полей. Каждая поверхностная неоднородность (торосы, разводья, снежницы) играет свою роль как во взаимодействии с приводным слоем атмосферы, так и в термическом и радиационном режиме поверхности. И учет этих морфометрических особенностей важен не только для расчетов, связанных с динамикой и термодинамикой самого льда, но и для климатического моделирования. В данной статье в качестве объекта исследования выбраны снежницы – талые лужи на льду, изменяющие как его альбедо, так и теплофизические свойства. На основании данных наземных измерений исследуются термические, радиационные свойства снежниц, их влияние на энерго- и газообмен ледовой поверхности с атмосферой. Установлено, что снежницы изменяют альбедо поверхности в несколько раз, над замерзающими снежницами поток тепла меняет знак, а также они служат стоком углекислого газа из атмосферы. Использование результатов спутниковых измерений в микроволновом диапазоне позволило проследить динамику изменчивости относительной площади снежниц за последние десятилетия. Наряду с незначительным трендом видно, что максимумы площади снежниц совпадают с годами, когда наблюдался сентябрьский минимум площади ледяного покрова, то есть подтверждено, что количество снежниц может служить одним из индикаторов дальнейшей изменчивости состояния морского льда.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 18-05-60184.
Список литературы Снежницы на поверхности льда в летний период и их связь с климатическими изменениями в Арктике
- Алексеев Г.В. Исследования изменений климата Арктики в XX столетии // Тр. ААНИИ. 2003. Т. 446. С. 6-21.
- Alexeev V.A., Jackson С.Н. Polar amplification: is atmospheric heat transport important? // Climate Dynamics. 2012. V.39. N12. P. 215-239.
- Иванов В.В., Алексеев В.А., Алексеева Т.А. Колдунов Н.В, Репина И.А., Смирнов A.B. Арктический ледяной покров становится сезонным? // Исследования Земли из космоса. 2013. № 4. С. 50-65.
- 4.IPCC 2014. Climate Change 2014 -Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Geneva: IPCC.
- Kwok R., Cunningham G.F., Wensnahan M., Rigor I., Zwally H.J., Yi D. Thinning and volume loss of the Arctic Ocean sea ice cover: 2003-2008 // J. Geophys. Res. 2009. V. 114. № C07005.
- Kwok R., Untersteiner N. The thinning of Arctic sea ice // Phys. Today. 2011. V. 41. P. 36-41.
- Polyakov I.V., Walsh J.E., Kwok R. Recent Changes of Arctic Multiyear Sea Ice Coverage and the Likely Causes // Bull. Amer. Meteorol. Societ., 2012, p.145-151.
- Stroeve J.C., Markus Т., Boisvert L., Miller J., Barrett A. Changes in Arctic melt season and implications for sea ice loss // Geophys. Res. Lett. 2014. V. 41. P. 1216-1225.
- Макштас А. П., Богородский П. В. К вопросу о формировании снежниц в Арктическом бассейне // Метеорология и гидрология. 1996. № 8. С. 72-80.
- Perovich D.K., Jones K.F., Light В., Eicken Н., Markus Т., Stroeve J., Lindsay R. Solar partitioning in a changing Arctic sea-ice cover // Ann. Glaciol. 2011. V. 52(57). P.192-196.
- Tschudi M.A., Maslanik J.A., Perovich D.K. Derivation of melt pond coverage on arctic sea ice using MODIS observation // Remote Sens. Environ. 2008. V. 112. P. 2605-2614.
- Serreze M.C., Barry R.G. Processes and impacts of Arctic amplification: A research synthetis // Global Planet. Change. 2011. V.77. P. 85-96.
- Agarwal S., Moon W., Wettlaufer J.S. Decadal to seasonal variability of Arctic sea ice albedo // Geophys. Res. Lett. 2011. V. 38, L20504.
- Ehn J.K., Mundy C.J., Barber D.G., Hop H., Rossnagel A., Stewart J. Impact of horizontal spreading on light propagation in melt pond covered seasonal sea ice in the Canadian Arctic // J. Geophys. Res. 2011. V.116. C00G02.
- Макштас А.П. Тепловой баланс Арктических льдов в зимний период. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. 87 с.
- Репина И. А., Артамонов А.Ю., Смирнов А.С., Чечин Д.Г. Исследование взаимодействия океана и атмосферы в полярных районах в рамках международного полярного года // Метеорологические и геофизические исследования. Под ред. Г.В. Алексеева. М.-СПб., 2011. С. 236-250.
- Geilfus N.-X., Galley R. J., Crabeck О., Papakyriakou Т., Landy J., Tison J.-L., Rysgaard S. Inorganic carbon dynamics of melt-pond-covered first-year sea ice in the Canadian Arctic // Biogeosciences. 2015. V. 12. P.2047-2061.
- Liu J., Song M., Horton R.M., Hu Y. Revisiting the potential of melt pond fraction as a predictor for the seasonal Arctic sea ice extent minimum// Environ. Res. Lett. 2015. V. 10. 054017.
- Yackel J.J., Barber, D.G. Melt ponds on sea ice in the Canadian Archipelago, 2: on the use of RADARSAT-1 synthetic aperture radar for geophysical inversion // Journal of Geophysical Research. 2000. V. 105(C9). P. 22061-22069.
- Howell S.E.L., Yackel J. J., De Abreu R., Goldsetzer Т., Breneman C. On the utility of SeaWinds/QuikSCAT data for the estimation of the thermodynamic state of first-year sea ice // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2005. V.43(6). P. 1338-1350.
- Rosel A., Kaleschke L. Exceptional melt pond occurrence in the years 2007 and 2011 on the Arctic sea ice revealed from MODIS satellite data // J. Geophys. Res. 2012. V.117. C05018.
- Чернокульский A.B., Климатология облачности в арктических исубарктических широтах по спутниковым и наземным наблюдениям иданным реанализа.// Солнечно-земная физика, Изд. Институт солнечно-земной физики Сибирского отделения Российской академии наук, Иркутск, 2012.
- Тихонов В В., Раев М.Д., Шарков Е.А., Боярский Д.А., Репина И.А., Комарова Н.Ю. Спутниковая микроволновая радиометрия морского льда полярных регионов. Обзор. // Исследование Земли из космоса. V. 2016. №4. С. 65-84.
- Cavalieri D.J., Gloersen P., Campbell W.J. Determination of Sea Ice Parameters With the NIMBUS 7 SMMR // J. Geophys. Res. 1984. V. 89. № D4. P. 5355-5369.
- Тихонов В В., Репина И.А., Раев М.Д., Шарков Е.А., Боярский Д.А., Комарова Н.Ю. Комплексный алгоритм определения ледовых условий в полярных регионах по данным спутниковой микроволновой радиометрии (VASIA2) // Исследование Земли из космоса. 2015. № 2. С. 78-93.
- Tikhonov V.V., Repina I. A., Raev M.D., Sharkov E.A., Ivanov V.V., Boyarskii D.A., Alexeeva T.A., Komarova N.Yu. A physical algorithm to measure sea ice concentration from passive microwave remote sensing data // Adv. Space Res. 2015. V. 56. № 8. P. 1578-589.
- Tikhonov V.V., Boyarskii D.A., Sharkov E.A., Raev M.D., Repina I.A., Ivanov V.V., Alexeeva T.A., Komarova N.Yu. Microwave model of radiation from the multilayer "Ocean-atmosphere" system for remote sensing studies of the Polar Regions // Progr. in Electromagn. Res. 2014. V. 59. P.123-133.