hydrophysicsФундаментальная и прикладная гидрофизикаFundamental and Applied Hydrophysics2073-66732782-5221St. Petersburg Research Center of the Russian Academy of Sciences10.7868/S207366732101010Xhydrophysics-93Research ArticleГИДРОФИЗИЧЕСКИЕ И БИОГЕОХИМИЧЕСКИЕ ПОЛЯ И ПРОЦЕССЫHYDROPHYSICAL AND BIOGEOCHEMICAL FIELDS AND PROCESSESДинамика морского льда в Печорском море зимой 2019/2020Sea Ice Dynamics in the Pechora Sea in Winter 2019/2020ЗаболотскихЕ. В.ZabolotskikhE. V.

195196, Малоохтинский проспект, д.98, г. Санкт-Петербург

195196, Malookhtinsky pr., 98, St. Petersburg

liza@rshu.ruБалашоваЕ. А.BalashovaE. A.

195196, Малоохтинский проспект, д.98, г. Санкт-Петербург

195196, Malookhtinsky pr., 98, St. Petersburg

Российский государственный гидрометеорологический университетРоссияRussian State Hydrometeorological UniversityRussian Federation20213011202114197105Copyright © Заболотских Е.В., Балашова Е.А., 20212021Заболотских Е.В., Балашова Е.А.Zabolotskikh E.V., Balashova E.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://hydrophysics.spbrc.ru/jour/article/view/93

Динамика морского льда в Печорском море зимой 2019/2020 изучалась на основе спутниковых и модельных данных разного пространственного и временного разрешения. При анализе факторов, влияющих на изменения площади и возраста льда, использовались модельные поля температуры воздуха в приземном слое атмосферы, температуры поверхности океана и приводного ветра, а также, поля поверхностных течений, восстановленных по спутниковым данным. При анализе характеристик морского льда использовались спутниковые снимки и измерения высокого (Sentinel-1), умеренного (MODIS) и низкого (AMSR2, SMOS) пространственного разрешения. Визуализация данных проводилась на Арктическом портале, обеспечивающем возможность анализировать спутниковые изображения и поля геофизических параметров разного пространственно-временного разрешения. Верификация анализа возрастного состава льдов проводилась с использованием детальных ледовых карт Арктического и антарктического научно-исследовательского института, а толщины льда — с использованием измерений толщины льда спутниковым радиометром SMOS. Проведенный анализ позволил сделать вывод, что главной причиной нетипично молодого состава льдов к концу зимы и разрушения ледяного покрова на месяц раньше, чем традиционно в мягкие зимы, явились сильные Северо-Атлантические циклоны, сопровождающиеся развитием над Печорским морем штормовых ветров и положительными аномалиями температуры воздуха. Предположительно, увеличение количества Северо-Атлантических циклонов и их интенсивности в результате изменений климата Арктики приведут к более резкому изменению характеристик ледяного покрова Печорского моря (уменьшению площади льда и его толщины), чем в других районах Арктики.

The sea ice dynamics in the Pechora Sea in winter 2019/2020 was studied basing on satellite and model data of different spatial and temporal resolution. Model fields of air temperature, sea surface temperature and surface wind as well as the surface current fields retrieved from satellite data were used to analyze the main factors influencing the changes in the sea ice area and types. To derive the sea ice characteristics satellite images and measurements of high (Sentinel-1), moderate (MODIS) and low (AMSR2, SMOS) spatial resolution were used. The Arctic portal ensured the instrumental possibility for data visualization to analyze satellite images and geophysical parameter fields of different spatial and temporal resolutions. The verification of the sea ice type structure analysis was done on the bases of the detailed sea ice maps of the Arctic and Antarctic Research Institute, whereas the verification of the sea ice thickness was done using the SMOS estimates. We conclude that intensive North Atlantic cyclones, accompanied by the development of storm winds over the Pechora Sea and by positive air temperature anomalies, are the main reasons for the atypically young sea ice type structure by the end of the winter and for the destruction of the sea ice cover a month earlier than traditionally in mild winters. Presumably, an increase in the number of the North Atlantic cyclones and in their intensity as a result of the Arctic climate changes will lead to sharper changes in the characteristics of the sea ice cover of the Pechora Sea (stronger decrease in the sea ice area and thickness) than for the other regions of the Arctic.

морской лёдПечорское мореспутниковое дистанционное зондированиеsea icePechora Seasatellite remote sensingАнализ динамики морского льда был выполнен при финансовой поддержке гранта РНФ № 19–17– 00236. Закачка, обработка и создание изображений спутниковых и модельных данных на Арктическом портале проводилась в рамках госзадания по теме № 0763–2020–0005.ReferencesJohannessen O.M., Bobylev L.P., Shalina E.V., Sandven S.(eds.) Sea ice in the Arctic: Past, Present and Future. Springer, 2020. 579 p.Johannessen O.M., Bobylev L.P., Shalina E.V., Sandven S. (eds.) Sea ice in the Arctic: past, present and future. Springer, 2020. 579 p.Manucharyan G.E., Thompson A.F. Submesoscale sea ice-ocean interactions in marginal ice zones // J. Geophys. Res. Oceans. 2017. V. 122, N 12. P. 9455–9475.Manucharyan G.E., Thompson A.F. Submesoscale Sea ice-ocean interactions in marginal ice zones. J. Geophys. Res. Oceans. 2017, 122, 12, 9455–9475.Kozlov I.E., Plotnikov E.V., Manucharyan G.E. Brief Communication: Mesoscale and submesoscale dynamics in the marginal ice zone from sequential synthetic aperture radar observations // The Cryosphere. 2020. V. 14, N 9. P. 2941–2947.Kozlov I.E., Plotnikov E.V., Manucharyan G.E. Brief Communication: Mesoscale and submesoscale dynamics in the marginal ice zone from sequential synthetic aperture radar observations. The Cryosphere. 2020, 14, 9, 2941–2947.Смирнов В.Г. Спутниковые методы определения характеристик ледяного покрова морей. Санкт-Петербург, 2011. 240 c.Smirnov V.G. Satellite methods of sea ice characteristic determination. 2011. 240 p. (in Russian).Рябченко С.В., Драчкова Д.Н., Евдокимова И.О., Зарубина Л.А., Попкова С.В. Тематический отчет № 2 по ледовым условиям Печорского моря. Архангельск: Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, 2020. 40 c.Ryabchenko S.V., Drachkova D.N., Evdokimova I.O., Zarubina L.A., Popkova S.V. Thematic report No. 2 on ice conditions of the Pechora Sea. Arkhangelsk: ‎Severny (Arktichesky) federalny universitet im. M.V. Lomonosova‎, 2020. 40 p.Романкевич Е.А., Лисицин А.П., Виноградов М.Е. Печорское море. Системные исследования (гидрофизика, гидрология, оптика, биология, химия, геология, экология, социоэкономические проблемы). Москва: Изд-во Море, 2003. 486 c.Romankevich E.A., Lisitsin A.P., Vinogradov M.E. Pechora Sea. Systems research (hydrophysics, hydrology, optics, biology, chemistry, geology, ecology, socioeconomic problems). Moskva: Izdatelstvo More, 2003. 486 p. (in Russian).Данилов А.И., Миронов Е.У., Спичкин В.А. Изменчивость природных условий в шельфовой зоне Баренцева и Карского морей‎. Санкт-Петербург: ААНИИ, 2004. 430 p.Danilov A.I., Mironov E.U., Spichkin V.A. Variability of environmental conditions in the shelf zone of the Barents and Kara Seas. St. Petersburg: AARI, 2004. 430 p. (in Russian).Номенклатура ВМО по морскому льду. Терминология — Том I. № 259 WMO/OMM/ВМО Издание 1970–2017.WMO Sea Ice Nomenclature — Terminology — Volume I.N.259 WMO/OMM/ВМО Edition 1970–2017. (in Russian).Смирнов В.Г., Бушуев А.В., Захваткина Н.Ю., Лощилов В.С. Спутниковый мониторинг морских льдов // Проблемы Арктики и Антарктики. 2010. Т. 85, № 2. С. 62–76.Smirnov V.G., Bushuev A.V., Zakhvatkina N. Yu., Loshchilov V.S. Satellite monitoring of sea ice. Problemy Arktiki i Antarktiki. 2010, 85, 2, 62–76 (in Russian).Carsey F.D. Microwave Remote Sensing of Sea Ice (Geophysical Monograph 68). Washington D.C.: American Geophysical Union, 1992. 462 p.Carsey F.D. Microwave Remote Sensing of Sea Ice (Geophysical Monograph 68). Washington D.C.: American Geophysical Union, 1992. 462 p.Rivas M.B., Verspeek J., Verhoef A., Stoffelen A. Bayesian Sea Ice Detection with the Advanced Scatterometer ASCAT // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2012. V. 50, N 7. P. 2649–2657.Rivas M.B., Verspeek J., Verhoef A., Stoffelen A. Bayesian Sea ice detection with the Advanced Scatterometer ASCAT. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2012, 50, 7, 2649–2657.Ressel R., Frost A., Lehner S. A Neural Network-Based Classification for Sea Ice Types on X-Band SAR Images // IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2015. V. 8, N 7. P. 3672–3680.Ressel R., Frost A., Lehner S. A neural network-based classification for sea ice types on X-band SAR images. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2015, 8, 7, 3672–3680.Dierking W. Sea ice classification on different spatial scales for operational and scientific use // ESA SP; 722. Edinburgh, UK, 2013. doi: 10013/epic.44280Dierking W. Sea ice classification on different spatial scales for operational and scientific use. ESA SP; 722. Edinburgh, UK, 2013. doi: 10013/epic.44280Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E89-GHz channels // J. Geophys. Res. Oceans 1978–2012. 2008. V. 113, N C2. doi: 10.1029/2005JC003384Spreen G., Kaleschke L., Heygster G. Sea ice remote sensing using AMSR-E89-GHz channels. J. Geophys. Res. Oceans 1978–2012. 2008, 113, C2, doi: 10.1029/2005JC003384Huntemann M., Heygster G., Kaleschke L., Krumpen T., Mäkynen M., Drusch M. Empirical sea ice thickness retrieval during the freeze up period from SMOS high incident angle observations // The Cryosphere. 2014. V. 8, N 2. P. 439–451.Huntemann M., Heygster G., Kaleschke L., Krumpen T., Mäkynen M., Drusch M. Empirical sea ice thickness retrieval during the freeze up period from SMOS high incident angle observations. The Cryosphere. 2014, 8, 2, 439–451.Заболотских Е.В., Балашова Е.А., Шапрон Б. Усовершенствованный метод восстановления сплочённости морского льда по данным спутниковых микроволновых измерений вблизи 90 ГГц // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16, № 4. С. 233–243. doi: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-233-243Zabolotskikh E.V., Balashova E.A., Chapron B. Advanced method for sea ice concentration retrieval from satellite microwave radiometer measurements at frequencies near 90 GHz. Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. 2019, 16, 4, 233–243. doi: 10.21046/2070–7401–2019–16–4–233–243 (in Russian).Reynolds R.W., Rayner N.A., Smith T.M., Stokes D.C., Wang W. An improved in situ and satellite SST analysis for climate // J. Clim. 2002. V. 15, N 13. P. 1609–1625.Reynolds R.W., Rayner N.A., Smith T.M., Stokes D.C., Wang W. An improved in situ and satellite SST analysis for climate. J. Clim. 2002, 15, 13, 1609–1625.National Centers for Environmental Prediction/National Weather Service/NOAA/U.S. Department of Commerce. 2015, updated daily. NCEP GFS0.25 Degree Global Forecast Grids Historical Archive. Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory.National Centers for Environmental Prediction/National Weather Service/NOAA/U.S. Department of Commerce. 2015, updated daily. NCEP GFS0.25 Degree Global Forecast Grids Historical Archive. Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory.Dohan K. Ocean surface currents from satellite data // J. Geophys. Res. Oceans. 2017. V. 122, N 4. P. 2647–2651.Dohan K. Ocean surface currents from satellite data. J. Geophys. Res. Oceans. 2017, 122, 4, 2647–2651.Павлов В.А., Корнишин К.А., Ефимов Я.О., Миронов Е.У., Гузенко Р.Б., Харитонов В.В. Особенности развития консолидированного слоя гряд торосов в морях Карском и Лаптевых // Нефтяное Хозяйство. 2016. № 11. C. 49–54.Pavlov V.A., Kornishin K.A., Efimov Ya.O., Mironov E.U., Guzenko R.B., Kharitonov V.V. Peculiarities of consolidated layer growth of the Kara and Laptev Sea ice ridges. Neftyanoye Khozyaystvo. 2016, 11, 49–54 (in Russian).Rivas B.M., Otosaka I., Stoffelen A., Verhoef A. A scatterometer record of sea ice extents and backscatter: 1992–2016 // The Cryosphere. 2018. V. 12, N9. P. 2941–2953.Rivas B.M., Otosaka I., Stoffelen A., Verhoef A. A scatterometer record of sea ice extents and backscatter: 1992–2016. The Cryosphere. 2018, 12, 9, 2941–2953.Обзор гидрометеорологических процессов в Северном Ледовитом океане. I квартал 2020. ГНЦ РФ ААНИИ, 2020. С. 57.Review of hydrometeorological processes in the Arctic Ocean. I quarter 2020. SRC RF AARI, 2020. 57 p. (in Russian).Васильева П.В., Заболотских Е.В., Шапрон Б. Сравнительный анализ характеристик внетропических циклонов в северной Атлантике и северной части Тихого океана по данным ‎реанализа ERA-Interim и спутникового радиометра AMSR-E // Современные Проблемы Дистанционного Зондирования Земли Из Космоса. 2018. Т. 15, № 4. С. 236–248.Vasilyeva P.V., Zabolotskikh E.V., Chapron B. Comparative analysis of the North Atlantic and the North Pacific extratropical cyclone characteristics retrieved from ERA-Interim reanalysis and AMSR-E data. Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. 2018, 15, 4, 236–248 (in Russian).Vihma T. Effects of Arctic sea ice decline on weather and climate: A review // Surv. Geophys. 2014. V. 35. N 5. P. 1175– 1214.Vihma T. Effects of Arctic sea ice decline on weather and climate: A review. Surv. Geophys. 2014, 35, 5, 1175–1214.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.