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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:hbz:385-10701
URL: http://ubt.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2017/1070/


Multi-sensor remote sensing of long-term circumpolar polynya characteristics in the Arctic

Multi-sensor remote sensing of long-term circumpolar polynya characteristics in the Arctic

Multi-Sensor Fernerkundung von langzeitlichen zirkumpolaren Polynja Charakteristika in der Arktis

Preusser, Andreas

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SWD-Schlagwörter: Meereis , Polynja , Arktis , Polargebiete , Eisbildung , Svalbard , Grönland , Ellesmere Island , Laptewsee , Randmeer
Freie Schlagwörter (Englisch): Sea ice , Polynya , Arctic , Ice production
Institut: Geographie und Geowissenschaften
Fakultät: Fachbereich 6
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Heinemann, Günther (Univ.-Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 14.06.2017
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum: 27.06.2017
Kurzfassung auf Deutsch: In den letzten Jahrzehnten unterliegt die Arktis einem breiten Spektrum schneller Umweltveränderungen. Das Meereis, das den Arktischen Ozean bedeckt, reagiert nicht nur sehr schnell auf diese Veränderungen, sondern beeinflusst und verändert gleichsam die physikalischen Eigenschaften der atmosphärischen Grenzschicht und des darunter liegenden Ozeans auf verschiedenen Skalen. In dieser Hinsicht spielen Polynjen, also Gebiete mit dünnem Eis oder offenem Wasser im ansonsten dicken Packeis, eine wichtige Rolle als Regionen erhöhter Atmosphäre-Eis-Ozean-Wechselwirkungen sowie umfassender neuer Eisbildung im Winter. Ein präzises Monitoring sowie verstärkte Bemühungen langfristige und hochauflösende Satellitendaten zu nutzen sind daher für die Polarforschung von grossem Interesse. Die Ableitung von Dünneisdicken (TIT) aus thermal-Infrarot Satellitendaten und atmosphärischen Reanalysedaten mittels eines eindimensionalen Energiebilanzmodells ermöglicht die Abschätzung des Wärmeverlusts zur Atmosphäre und damit Eisproduktionsraten. Eine ausgedehnte Anwendung dieses Ansatzes unterliegt jedoch einigen Herausforderungen, die vor allem aus dem störenden Einfluss der Wolken und notwendigen Vereinfachungen in der Modellkonfiguration resultieren. Diese gilt es sorgfältig zu berücksichtigen und zu kompensieren.
Die hier vorliegende Arbeit befasst sich mit diesen Herausforderungen und zeigt die Anwendbarkeit von thermal-Infrarot TIT-Verteilungen für ein langfristiges Polynja-Monitoring sowie eine hochaufgelöste und präzise Schätzung der Eisproduktion in arktischen Polynjen. Die in kumulativer Form geschriebene Arbeit ist in drei Teile gegliedert, welche die konsequente Weiterentwicklung und Verbesserung der Ableitung von TIT auf Basis von zwei Regionalstudien (Storfjorden und North Water (NOW) Polynja) sowie einer abschliessenden gesamt-Arktischen Studie aufzeigen. Die erste Studie zur Storfjorden Polynja im Svalbard-Archipel stellt die erste auf täglichen TIT-Feldern basierende Langzeituntersuchung räumlicher und zeitlicher Polynya-Charakteristika dar, die ausschliesslich auf Basis von thermal-Infrarot Satellitendaten des MODIS-Sensors und ECMWF ERA-Interim Reanalysedaten gewonnen wurden. Daraus werden typische Eigenschaften wie die Polynja-Fläche (POLA), TIT-Verteilungen, Auftrittsraten von Polynja-Bereichen sowie die akkumulierte Eisproduktion abgeleitet und mit früheren Fernerkundungs- und Modellierungsstudien verglichen. Die Studie beinhaltet einen ersten grundlegenden Ansatz, um die von Wolken verursachten Lücken in den täglichen TIT-Kompositen zu kompensieren. Diese Abdeckungskorrektur (CC) ist ein mathematisch recht einfaches Skalierungsverfahren, welches basierend auf dem täglichen Prozentsatz der verfügbaren MODIS-Abdeckung die tägliche POLA mit einem Fehler von 5 bis 6% korrigiert.
Die NOW Polynja in der nördlichen Baffin Bucht ist der Schwerpunkt der zweiten Studie, die zwei Hauptziele verfolgt. Das erste Ziel beinhaltet die Anpassung und Implementierung eines neuen statistisch-basierten Wolken-Interpolationsschemas (Spatial Feature Reconstruction-SFR) sowie eines erweiterten Verfahrens zum Ausschluss von Wolken-Artefakten in den MODIS TIT-Kompositen. Für einen Zeitraum von 13 Jahren werden die daraus abgeleiteten Polynya-Merkmale mit denen des CC-Ansatzes verglichen. Darüber hinaus wird auf Basis der täglichen TIT-Komposite eine Untersuchung der hochgradig variablen Eisbrücken-Dynamik in der Nares Strasse präsentiert. Als zweites Hauptziel wird eine Analyse dekadischer Änderungen der NOW Polynja verfolgt. Die dabei zusätzlich verwendeten Daten passiver Mikrowellensensoren erweitern den Untersuchungszeitraum auf 37 aufeinanderfolgende Winter, wodurch detaillierte Vergleiche zwischen den Sensoren ermöglicht werden.
In der abschliessenden Studie werden die mittels SFR interpolierten täglichen TIT-Verteilungen genutzt um hochaufgelöste räumliche und zeitliche Eigenschaften von 17 zirkumpolaren Polynjaregionen in der Arktis für den Zeitraum 2002/2003 bis 2014/2015 abzuleiten. Alle Polynjaregionen zusammen weisen im Winter (November bis März) eine durchschnittliche Dünneisfläche von 226,6±36,1 x10³ km² auf, was eine durchschnittliche akkumulierte Eisproduktion von 1811 ± 293 km³ in diesen Gebieten ermöglicht. Es zeigen sich deutliche regionale Unterschiede in den abgeleiteten Trends der Eisproduktion. Im besonderen Fokus steht die Laptev See im Bereich des sibirischen Schelfs, da die dort regelmässig entlang der Festeiskante auftretenden Polynjen eine recht hohe Eisproduktion aufweisen. Es zeigt sich ein ausgeprägter Zusammenhang zwischen der Eisproduktion in den Polynjen und Meereis-Exportraten aus der Laptev See in die Transpolar-drift. Dieser neue hochaufgelöste pan-Arktische Datensatz kann nun in einer Vielzahl von atmosphärischen und ozeanographischen Anwendungen genutzt werden, und bietet Raum für weitere Verbesserungen.
Kurzfassung auf Englisch: In recent decades, the Arctic has been undergoing a wide range of fast environmental changes. The sea ice covering the Arctic Ocean not only reacts rapidly to these changes, but also influences and alters the physical properties of the atmospheric boundary layer and the underlying ocean on various scales. In that regard, polynyas, i.e. regions of open water and thin ice within thernclosed pack ice, play a key role as being regions of enhanced atmosphere-ice-ocean interactions and extensive new ice formation during winter. A precise long-term monitoring and increased efforts to employ long-term and high-resolution satellite data is therefore of high interest for the polar scientific community. The retrieval of thin-ice thickness (TIT) fields from thermal infrared satellite data and atmospheric reanalysis, utilizing a one-dimensional energy balance model, allows for the estimation of the heat loss to the atmosphere and hence, ice-production rates. However, an extended application of this approach is inherently connected with severe challenges that originate predominantly from the disturbing influence of clouds and necessary simplifications in the model set-up, which all need to be carefully considered and compensated for.
The presented thesis addresses these challenges and demonstrates the applicability of thermal infrared TIT distributions for a long-term polynya monitoring, as well as an accurate estimation of ice production in Arctic polynyas at a relatively high spatial resolution. Being written in a cumulative style, the thesis is subdivided into three parts that show the consequent evolution and improvement of the TIT retrieval, based on two regional studies (Storfjorden and North Water (NOW) polynya) and a final large-scale, pan-Arctic study.
The first study on the Storfjorden polynya, situated in the Svalbard archipelago, represents the first long-term investigation on spatial and temporal polynya characteristics that is solely based on daily TIT fields derived from MODIS thermal infrared satellite data and ECMWF ERA-Interim atmospheric reanalysis data. Typical quantities such as polynya area (POLA), the TIT distribution, frequencies of polynya events as well as the total ice production are derived and compared to previous remote sensing and modeling studies. The study includes a first basic approach that aims for a compensation of cloud-induced gaps in daily TIT composites. This coverage-correction (CC) is a mathematically simple upscaling procedure that depends solely on the daily percentage of available MODIS coverage and yields daily POLA with an error-margin of 5 to 6 %.
The NOW polynya in northern Baffin Bay is the main focus region of the second study, which follows two main goals. First, a new statistics-based cloud interpolation scheme (Spatial Feature Reconstruction - SFR) as well as additional cloud-screening procedures are successfully adapted and implemented in the TIT retrieval for usage in Arctic polynya regions. For a 13-yr period, results on polynya characteristics are compared to the CC approach. Furthermore, an investigation on highly variable ice-bridge dynamics in Nares Strait is presented. Second, an analysis of decadal changes of the NOW polynya is carried out, as the additional use of a suite of passive microwave sensors leads to an extended record of 37 consecutive winter seasons, thereby enabling detailed inter-sensor comparisons.
In the final study, the SFR-interpolated daily TIT composites are used to infer spatial and temporal characteristics of 17 circumpolar polynya regions in the Arctic for 2002/2003 to 2014/2015. All polynya regions combined cover an average thin-ice area of 226.6 ± 36.1 x 10³ km² during winter (November to March) and yield an average total wintertime accumulated ice production of about 1811 ± 293 km³. Regional differences in derived ice production trends are noticeable. The Laptev Sea on the Siberian shelf is presented as a focus region, as frequently appearing polynyas along the fast-ice edge promote high rates of new ice production. New affirming results on a distinct relation to sea-ice area export rates and hence, the Transpolar Drift, are shown.
This new high-resolution pan-Arctic data set can be further utilized and build upon in a variety of atmospheric and oceanographic applications, while still offering room for further improvements such as incorporating high-resolution atmospheric data sets and an optimized lead-detection.

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