格陵兰岛格陵兰岛冰层消融

第40卷第11期海洋学报Vol.
40,No.
112018年11月HaiyangXuebaoNovember2018冯贵平,王其茂,宋清涛.
基于GRACE卫星重力数据估计格陵兰岛冰盖质量变化[J].
海洋学报,2018,40(11):73-84,doi:10.
3969/j.
issn.
0253-4193.
2018.
11.
008FengGuiping,WangQimao,SongQingtao.
GreenlandicesheetmassvariationsbasedonGRACEsatellitegravitydata[J].
HaiyangXuebao,2018,40(11):73-84,doi:10.
3969/j.
issn.
0253-4193.
2018.
11.
008基于GRACE卫星重力数据估计格陵兰岛冰盖质量变化冯贵平1,2,3,4,王其茂1,2*,宋清涛1,2(1.
国家卫星海洋应用中心,北京100081;2.
国家海洋局空间海洋遥感与应用研究重点实验室,北京100081;3.
清华大学地球系统科学中心,北京100084;4.
上海海洋大学海洋科学学院,上海201306)收稿日期:2018-06-15;修订日期:2018-07-16.
基金项目:国家重点研发计划(2018YFC1407203);国家自然科学基金项目(41276019,41506211);上海海洋大学科技发展基金(A2-0203-00-100228).
作者简介:冯贵平(1988—),男,湖北省宜昌市人,讲师,研究方向为卫星海洋遥感.
E-mail:gpfeng@shou.
edu.
cn*通信作者:王其茂(1963—),男,山东省龙口市人,研究员,研究方向为海洋物理与海洋遥感.
E-mail:qmwang@mail.
nsoas.
org.
cn摘要:重力场恢复与气候试验(GRACE)卫星为高分辨率地监测全球冰川质量变化提供了一种新的手段.
本文利用2003年1月至2014年12月Level-2RL05的GRACE产品,进行去相关误差滤波、高斯滤波和海洋-陆地信号泄漏改正后,得到了格陵兰岛冰盖质量变化的时间序列,分析了格陵兰岛冰盖质量变化的长期趋势项,并与ICESat的结果进行了比较验证.
研究表明,在2003年1月至2014年12月之间,格陵兰岛冰盖质量减小速率约为(-260±43)Gt/a,对全球海平面的贡献约为(0.
72±0.
12)mm/a,对同时期海平面上升的贡献占25.
8%,并且格陵兰岛冰盖消融有着很强的区域差异性,冰盖消融的区域主要集中在边缘区域,中部内陆地区的冰盖质量则有增加的趋势.
并进一步和ICESat的结果进行了比较分析,ICESat的结果显示格陵兰岛冰盖质量减小速率约为(-174±43)~(-184.
8±28.
2)Gt/a,而GRACE的结果则为(-209.
4±26.
3)Gt/a,有着较好的一致性,并且区域分布特征也符合较好.
关键词:GRACE;ICESat;格陵兰岛冰盖;质量变化中图分类号:P715.
6;P731.
15文献标志码:A文章编号:0253-4193(2018)11-0073-121引言自20世纪70年代以来,全球变暖已成为不争的事实.
在过去10年中,北极的温度升高是全球平均水平的2倍,造成了北极海冰覆盖范围、海冰厚度不断减小,海冰密集度持续降低[1].
格陵兰岛是全球最大的岛屿,并且全岛约4/5的地区处于北极圈内,另外,格陵兰岛是除了南极洲以外,大陆冰川覆盖面积最大的区域.
格陵兰岛冰盖南北方向长近2400km,其最大宽度为1100km(在77°N附近).
冰盖平均高度为2135m,厚度一般超过2000m,最厚处达3200m,此外,冰川周围还有76*103~100*103km2的孤立冰川和小型冰盖存在.
如果全部2.
85*106km3的冰融化,将导致全球海平面上升7.
2m[2].
因此有效地监测估计格陵兰岛冰盖质量变化,对于研究全球海平面变化,研究冰川与海洋和大气之间的相互作用以及全球气候变化有着非常重要的意义.
传统的测量手段很难直接监测到格陵兰岛冰盖质量变化,并给出精确的定量分析.
而随着卫星大地测量技术的迅速发展,为我们利用卫星数据从空间角度研究格陵兰岛冰盖质量变化提供了很好的机会,特别是由美国国家航空和航天局(NASA)和德国航空航天中心(DLR)联合开发的地球重力场恢复和气候实验(GravityRecoveryandClimateExperiment,GRACE)卫星.
由GRACE发布的全球时变重力场信息,可以检测到全球系统的物质迁移,为研究格陵兰岛冰盖质量变化提供了一种行之有效的方法.
GRACE采用低轨卫星跟踪卫星技术,即同时发射相距为(200±50)km的两颗在同一轨道上的低轨卫星.
两个低轨卫星不仅搭载有星载GPS接收机准确确定其轨道位置外,还以微米级精度实时测量两个低轨卫星之间的距离变化率.
GRACE卫星的科学目标是:以前所未有的精度测定中长波地球重力场的静态部分,5000km波长大地水准面精度达0.
01mm,500~5000km波长大地水准面测定精度达0.
01~0.
1mm,比CHAMP的精度提高两个数量级;监测15~30d或更长尺度长波重力场的时间变化,预期大地水准面年变化的精度为0.
01~0.
001mm/a;探测大气、电离层环境,给出一个较好的大气模型和研究全球气候变化.
GRACE卫星不仅提供高精度的中长波长地球重力场,尤为重要的是,同时还能够给出中长波重力场的时间变化,因此利用GRACE的全球时变重力场信息,可以检测到全球系统的物质迁移,研究格陵兰岛冰盖质量的变化[3].
GRACE在全球水循环及陆地水文学、两极冰盖和山地冰川变化及质量平衡、陆地-海水质量迁移及全球海面变化、冰后回弹以及地震等地球科学研究领域具有重要应用[4-5].
但同时需要指出的是,不同学者基于GRACE时变重力给出的格陵兰岛冰盖消融速率结果存在明显的差异,格陵兰岛冰盖的质量减小速率从74Gt/a到278Gt/a,对全球海平面的贡献约为0.
20~0.
77mm/a;充分说明了GRACE对冰盖质量变化的估计误差较大[6-10].
其中,陆地信号泄露的影响成为决定冰盖消融速率的一个关键因素,另外一方面,GIA模型的误差也是一个重要的因素[11-12].
本文对陆地水文信号泄露进行"正演建模"恢复算法改正[13],并采用最新的Geruo13GIA模型[14],利用2003年1月至2014年12月CSRLevel-2RL05版本的GRACE产品,重新估计了格陵兰岛冰盖质量变化,并讨论了格陵兰岛冰盖质量变化的区域分布特性.
另外,卫星测高技术也能够用于冰盖质量变化的研究,随着近20年卫星测高技术的发展,从最初的Topex/Poseidon到最新的Jason-2、HY-2、Saral测高卫星,获得了大量覆盖全球范围的、高精度的、长时间序列的海面高度数据.
并且随着ICEsat,Envisat和CryoSat-2卫星的发射,对于极地地区总的质量变化,也能够进行准确地监测,特别是ICEsat卫星.
ICESat卫星是由NASA于2003年1月13日发射的激光测高卫星,也是第一颗激光测高卫星,该卫星沿近圆近极的轨道上飞行,覆盖了86°S范围之内的绝大多数南极大陆区域,激光脚点直径约为65m,在观测条件较好的情况下其测量精度可达到2cm[15].
与传统雷达测高卫星相比,ICESat卫星测量精度较高,能够直接测量冰盖表面高程变化情况,可以准确量化地球冰盖质量均衡,研究地球大气和气候的变化对极地冰的质量和全球海平面的影响机制[15].
因此,为了验证本文结果的正确性,与ICESat卫星的结果进行了比较分析.
2观测数据和方法本文采用GRACE的Level-2(L2)数据.
L2数据为时变重力场模型的球谐系数,通常,每月发布一个重力场模型,目前主要由3个研究机构发布,分别是美国德克萨斯大学空间研究中心(CSR),德国地学研究中心(GFZ)以及美国国家航空航天局(NASA)的喷气推进实验室(JPL).
本文主要采用由CSR发布的60阶月变重力场模型(RL05L2数据).
地球重力场是反映地球表层及内部物质密度分布和运动状态的基本物理场,其变化反映地球系统流体质量迁移与重新分布,包括大气、海洋与陆地水等.
地球重力通常用大地水准面的形状来描述,并且地球表面及其内部物质的重新分布,将会导致地球重力场的变化从而引起大地水准面的变化(ΔN).
ΔN可以表示为[4]:ΔN(θ,)=a∑∞l=0∑lm=0Plm(cosθ)*[ΔClmcos(m)+ΔSlmsin(m)],(1)式中,a为地球平均赤道半径;l、m分别为球谐函数展开的阶数和次数;θ是余纬度;是经度;Plm是归一正则化的缔合勒让德系数;ΔClm,ΔSlm为相应的地球重力场球谐系数变化,可以表示为:ΔClmΔSlm{}=34πρave(2l+1)∫Δρ(r,θ,)Plm*(cosθ)raè÷l+2cos(m)sin(m){}sinθdθddr,(2)式中,ρave为地球的平均密度(取值为5517kg/m3);47海洋学报40卷Δρ(r,θ,)为物质的体密度变化.
我们假定密度变化Δρ(r,θ,)集中发生在地球表面一个厚度为H的薄层之内,该薄层的厚度必须足以包括大气、海洋、冰盖以及地下水等会发生显著质量变化的部分,因此将该薄层的厚度定义为大气的厚度(10~15km).
在薄层内,我们对体密度变化Δρ作径向积分,用面密度变化Δσ来代替Δρ.
即:Δσ(θ,)=∫thin-layerΔρ(r,θ,)dr.
(3)进一步计算,可以得到地球表面面密度的变化Δσ(θ,)表示为:Δσ(θ,)=aρave3∑∞l=0∑lm=0Plm(cosθ)2l+11+ki*[ΔClmcos(m)+ΔSlmsin(m)].
(4)由此可以得到,利用重力场模型的球谐系数变化推求地球质量变化的表达式.
注意到用Δη=Δσ/ρw可以将地球表面面密度变化转化为等效水高度变化Δη(θ,,t),因此,我们可以用等效水高的形式表示地球表面质量变化:Δη(θ,,t)=aρave3ρw∑∞l=0∑lm=0Plm(cosθ)2l+11+ki*[ΔClmcos(m)+ΔSlmsin(m)].
(5)2.
1高斯空间平滑滤波由于GRACE时变重力场模型系数只是展开至有限的阶数,导致表面密度变化也只能计算到截断阶次,因此在计算地球表面质量变化时将不可避免会产生截断误差.
并且由于GRACE卫星轨道误差、加速度计测量误差、K波段测距误差的影响,使得GRACE重力场系数的误差随着阶数的增加而迅速增大,为了减小GRACE重力场系数高阶项误差的影响,通常通过空间平均的方法来减小高阶项系数的加权因子.
在本文中,利用高斯核函数对GRACE重力位系数进行平滑.
高斯平滑函数为[4]:W(θ,,θ',')=W(γ)=bexp[-b(1-cosγ)]1-e-2b,(6)式中,b=ln(2)1-cos(r/a);r为高斯平滑半径;Wi也可以通过下面迭代方法计算[4]:W0=1W1=1+e-2b1-e-2b-1bWl+1=2l+1bWl+Wl-1ü,(7)Wi随着阶数的增加而衰减,并且其衰减的快慢与高斯平滑半径的选取有关,合理的滤波半径需要在最大程度的降低GRACE噪音基础上尽量保留原有数据的信号,以保证其空间分辨率.
由于GRACE重力场系数随阶数的增加误差增大,因此需要权重随阶数增加而减小,图1显示了不同平滑滤波半径下高斯滤波各阶加权因子的变化.
我们可以发现平滑半径越大,图1不同平滑半径高斯滤波的各阶系数的加权因子Fig.
1DegreeweightfactorswithdifferentsomethingradiusofGaussiansmoothing高阶项的加权因子越小,会使得重力场高阶项的贡献急剧减小,将GRACE观测误差和其他地理信号能够被有效地削弱,但是如果选择过大的平滑半径意味着高阶项的贡献被完全忽略,有效信号也被大幅削弱,造成质量变化结果不准确.
因此,当对GRACE数据进行处理时,需要选择合适的高斯滤波半径来满足剔除GRACE观测误差和其他地理信号影响的前提下最大程度的保留地表变化真实信号.
本文尝试使用了不同的高斯平滑半径进行结果处理,分别将高斯平滑半径设置为250km,500km,750km,1000km,最终得到的高斯平滑处理结果如图2所示.
由图2可见,250km作为高斯平滑半径时得到的结果仍然具有相当多的条带和噪声误差,而当高斯平滑半径为750km和1000km时,反而丢失了许多有效信息,另外,Chambers和Bonin[16]在经过比较分析后发现选择500km的高斯滤波,能够在最大程度的降低GRACE噪音基础上尽量保留原有数据的有效信号.
因此,在本文中,我们采用了500km作为高斯平滑半径.
Chambers[17]研究表明当利用500km的高斯滤波之后,得到的全球平均的均方根误差约为24.
1mm.
Swenson和Wahr[18]的研究也表明当5711期冯贵平等:基于GRACE卫星重力数据估计格陵兰岛冰盖质量变化利用500km的高斯滤波之后,得到的全球平均的均方根误差约为22.
0mm.
图2不同高斯平滑半径下进行高斯滤波处理的GRACE结果Fig.
2GRACEresultsofGaussianfilteringwithdifferentGaussiansmoothingradius2.
2去相关误差滤波利用GRACE重力场系数计算地球表面质量变化时,仅仅使用高斯滤波函数,所得质量变化的全球分布图受南北"条纹"误差干扰严重.
Swenson和Wahr[18]发现GRACE重力场模型的球谐系数存在着系统性的相关误差是出现带状"条纹"的重要原因,而仅仅单纯地依靠高斯滤波无法有效地消除南北"条纹",因此需要对GRACE重力场系数进行进一步的平滑处理.
并且,Swenson和Wahr[18]发现GRACE重力场系数中的误差,并不完全是随机分布的,而是在同一次数中的奇数阶和偶数阶有着很强的相关性.
为了去掉这些系数间的相关性,本文利用了去相关滤波法,即P5M11算法首先保持重力位系数中11*11的低阶系数不变,然后用一个5次多项式去拟合剩余的系数,对于每一个次数m(12并且将阶数l和次数m都大于40的系数置为0.
最后将各阶次拟合的数据视为相关误差,从重力场系数中将其扣除,得到的最后结果即为平滑后的新重力位系数.
需要指出的是,在经过高斯滤波和去相关误差滤波后,所得到的地球表面质量变化的信号幅度会减小,因此,在分析质量变化时,需要恢复初始信号,具体的方法将在后文中论述.
2.
3低阶球谐系数的处理在GRACE数据处理中还需对低阶重力场系数进行处理.
由于GRACE参考框架的原点定义在整个地球质量的中心,因此GRACE重力场位系数中的一阶项(地心)默认为0,而在研究全球表面质量变化时,我们需要将参考框架的原点定义在地球形状中心,本文利用海洋模型和GRACE数据解算得到的一阶重力场系数来代替GRACE重力场系数中的一阶项[19];另外,由于GRACE卫星测得的二阶项精度较差,有着较大的不确定度,本文利用卫星激光测距(SLR)得到的二阶项来代替GRACE重力位系数中的二阶项[20].
经过上述处理之后,我们就可以利用GRACE时67海洋学报40卷变重力场数据,获得全球地表质量变化,如图3所示.
图3表示了经过平滑滤波后的全球地表质量变化,其中图3a表示仅经过高斯滤波后的全球地表质量变化,可以明显的看出图中有带状的"条纹",图3b表示经过高斯滤波和去相关误差滤波后的全球地表质量变化,从图3b中可以看出,经过去相关误差滤波,"条纹"已经减弱了.
图32003年1月平滑前(a)和平滑后(b)GRACE估计全球地表质量变化的比较Fig.
3GRACEestimatesglobalsurfacemasschangesbefore(a)andafter(b)smoothinginJanuary2003本文主要采用由CSR中心发布的Level-2RL05版本的GRACE重力场数据.
我们选用的时间跨度为2003年1月至2014年12月共132个月的数据,其中2003年6月,2004年1月,2011年1月,2011年6月,2012年5月,2012年10月,2013年3月,2013年8月,2013年9月,2014年2月,2014年7月和2014年12月,这12个月并没有观测数据.
利用上文中介绍过的方法,利用海洋模型和GRACE数据解算得到的一阶重力位系数来代替GRACE重力位系数中的一阶项;利用SLR的二阶项来代替GRACE重力位系数的二阶项;为了减小重力位系数高阶项的噪声和"条带"误差,采用500km的高斯滤波和去相关滤波,利用上述方法,我们得到了从2003年1月到2014年12月间的全球地表质量变化,然后再通过最小二乘拟合公式(8),计算出每个格网点的长期变化项、周年变化项和半周年变化项[6,8,21].
EWH(t)=Aasin(ωat-φa)+Asasin(ωsat-φsa)+B+C(t-t0)+ε(t),(8)式中,Aa,Asa分别为周年和半周年振幅;φa,φsa分别为周年和半周年相位;ωa,ωsa分别为周年和半周年频率,则ωa=2π;ωsa=4π;C为长期趋势项;B为常数项;ε(t)是残差序列.
本文中主要研究格陵兰岛质量变化的长期趋势项.
2.
4GIA模型的影响在分析长期趋势项时,GIA效应也是必须要进行扣除的.
目前,国际上比较常用的GIA模型分别为Peltier09和Paulson07GIA模型,Paulson07GIA模型对海水质量长期变化的改正值约为+1mm/a[22],而Peltier09GIA模型对海水质量长期变化的改正值约为+2mm/a[23].
Chambers对两个GIA模型进行了详细的比较分析,得出造成二者不同的主要原因是Peltier09GIA模型在进行全球质量平均时所选用的方法,导致Peltier09GIA模型的估计值偏大[24-25].
Peltier在2012年新发布的Peltier12GIA模型中,改正了这个问题,得到Peliter12GIA模型对海水质量长期变化的改正值约为+1.
09mm/a[26].
在本文中,为了研究GIA模型对格陵兰岛冰盖质量变化的影响,分析了两个不同的GIA模型,分别是Geruo13GIA模型和Peltier12GIA模型,其中Geruo13GIA模型为Geruo等[14]在2013年发布的Paulson07GIA模型的更新版本,Peltier12GIA模型则是Peltier等[26]在2012年发布的Peltier09GIA模型的更新版本.
图4显示了不同GIA模型的长期变化趋势,可以明显的看出在格陵兰岛区域,这两个GIA模型的结果有着较好的一致性.
在本文中,我们选取了Geruo13GIA模型.
7711期冯贵平等:基于GRACE卫星重力数据估计格陵兰岛冰盖质量变化3分析和讨论在海洋和陆地边界处,陆地水文信号将会向海洋泄露,并且由于陆地水、冰川融化的长期趋势约为20~200mm/a,是海洋信号长期变化的几十倍,因此会造成陆地水文信号估计的不准确,在格陵兰岛地区,就会导致估计的格陵兰岛冰盖融化的速率偏小.
由图5a可以看出,在格陵兰岛区域,由陆地向海洋的信号泄露较大.
因此,在具体分析格陵兰岛冰川融化数值的时候,我们需要消除陆地向海洋的信号泄露的影响,恢复到最开始的真实数据.
图4不同GIA模型的长期变化趋势Fig.
4Thelong-termtrendsofdifferentGIAmodelsa.
Geruo13GIA模型;b.
Peltier12GIA模型a.
Geruo13GIAmodel;b.
Peltier12GIAmodel本文利用陈剑利等[7]提出的"正演建模"恢复算法,利用多次反复迭代,恢复得到真实的全球各区域质量的长期变化趋势.
其中"正演建模"恢复算法的计算方法如下:由于存在着陆地信号向海洋泄露,因此,为恢复得到真实的全球各区域质量变化,首先,我们使陆地上的质量数据保持不变,但是为了保持全球质量守恒,此时,海洋上的质量变化应该等于负的平均大陆质量变化,假设海洋为一均匀分布的系统,这时,海洋上的质量变化为一个相同的数值,这样,就产生初始的全球质量变化模拟数据;其次,将这个初始的全球质量变化模拟数据进行反演,转化成60阶的球谐系数,再按照GRACE计算全球质量变化的步骤,进行去相关滤波和高斯平滑处理,得到全球1°*1°质量变化,这时我们发现,计算的结果与GRACE的直接估计值存在着差异,这个差异是由于存在着陆地信号向海洋泄露的影响,再次,我们将得到全球1°*1°质量变化加上差异值的结果,作为初始值,重复前面的操作步骤(首先反演,转化成60阶的球谐系数,再正演,按照GRACE计算全球质量变化的步骤,进行去相关滤波和高斯平滑处理,得到全球1°*1°质量变化),进行进一步迭代运算,最终,直到计算得到的全球质量变化和前一次的计算结果之间的差异很小(小于阈值),达到一个稳定值.
这时,结束迭代运算,认为最终的得到了真实的全球各区域质量的长期变化趋势.
最终,聚焦到本文的研究区域格陵兰岛区域,对于格陵兰岛区域而言,质量的长期变化趋势认为是格陵兰岛冰盖质量变化的长期趋势.
如图5b所示,图5b表示利用了"正演建模"恢复算法后,得到的GRACE反演格陵兰岛冰盖质量变化的长期趋势.
比较图5a和图5b,可以明显的看出,经过"正演建模"恢复算法后,在海陆边界处陆地水文信号泄露问题有了很好的解决,在海洋上,长期趋势项很小,符合实际情况.
比较图5a和图5b,在信号改正前后,格陵兰岛质量变化速率的大小和分布也呈现出明显不同的模式,在信号改正前,格陵兰岛的冰盖融化基本上发生在全岛区域,在内陆地区域和沿海区域的质量减小速度率相当,约为-40mm/a,而经过泄露信号改正后,之前被泄露到海洋上的信号,都重新87海洋学报40卷汇聚到陆地上,尤其是海岸区域,质量减小速率有了很大的增加,平均达到了-150mm/a,主要原因是由于在陆海的交界处,存在着很多流速很大的流动冰川,如JakobshavnIsbr(13.
2km/a),KangerlussuaqGletscher(8.
1km/a),Helheimgletscher(7.
5km/a)RinkIsbr(4.
2km/a),StoreGletscher(3.
7km/a),SermeqKujalleq(3.
1km/a),Daugaard-Jensen(3.
5km/a)[27],绝大多数快速流动的冰川都位于沿海地区[27].
南部沿海地区和东北沿海地区的质量变化速率达到令人震惊的-150mm/a,有的区域质量变化速率甚至达到了-200mm/a,西北沿海地区的质量变化速率相比较而言较小,达到了-80mm/a;另外,整体而言,与南部沿海地区比较来看,北部沿海地区的质量减小趋势更加缓慢一些,平均约为-100mm/a,而南部沿海地区的质量减小速率约为-150mm/a,并且质量减小的范围更大.
可能和北部地区温度更低有关.
格陵兰岛内陆地区的质量变化速率明显小于沿岸地区,冰盖质量融化速率则相对稳定,最大消融速率不超过-60mm/a,且在内陆的中部某些地区甚至有质量积累的趋势,质量增加的速率约为+30mm/a.
总体而言,在2003-2014年间,格陵兰岛冰盖质量减小速率为(260±43)Gt/a,对全球海平面的贡献为(0.
72±0.
12)mm/a.
格陵兰地区的冰盖消融,在2003-2014年期间,冰盖消融的区域主要集中在边缘区域,而对于中心区域,中部内陆地区的冰盖质量则有增加的趋势.
图5GRACE反演格陵兰岛冰盖质量变化Fig.
5MasschangeratederivedfromCSRRL05GSMGRACEdataa.
泄露改正前的长期变化趋势;b.
泄露改正后的长期变化趋势a.
GRACEapparentmassratebeforeleakageeffectcorrected;b.
forwardmodeled"true"massrateafterleakageeffectcorrected为了进一步分析每个区域的格陵兰岛冰盖变化,我们采用了Zwally等[28]2012年提出的格陵兰岛冰盖范围,对整个格陵兰岛冰盖进行了分区域研究.
Zwally等利用ICESat卫星提供的地面的高程数据来对整个格陵兰岛区域进行划分,另外,在划分的过程中,还考虑了冰川的流向,其将格陵兰岛冰盖划分为19个流域,总面积约为1.
722*106km2,并将这19个流域地理位置组合成8个单独流域系统(其中,1.
1、1.
2、1.
3为流域1;2.
1、2.
2为流域2;3.
1、3.
2、3.
3为流域3;4.
1、4.
2、4.
3为流域4;5.
0为流域5;6.
1、6.
2为流域6;7.
1、7.
2为流域7;8.
1、8.
2为流域8),如图6所示.
从图6中我们可以明显看出,格陵兰岛的质量变化有着明显的区域特性,每个流域的质量变化速率相差较大.
其中,位于格陵兰岛正北部流域1的冰盖消融速率较小,约为-28Gt/a;而位于东北部的流域2的面积较大,但其中的冰盖质量则呈现增加的趋势,约为+16Gt/a,这是冰盖质量增加的两个流域之一,主要原因是在中部内陆地区,冰盖质量在累积增加;位于格陵兰岛中东部沿海的流域3的冰盖消融速率约为-38Gt/a,主要原因是有不少的流速较快的冰川位于流域3内,如前文中提到的JakobshavnIsbr(13.
2km/a),RinkIsbr(4.
2km/a),StoreGletscher(3.
7km/a)和SermeqKujalleq(3.
1km/a)[27],使得区9711期冯贵平等:基于GRACE卫星重力数据估计格陵兰岛冰盖质量变化域3靠近内陆的冰雪通过大量的流速很快的外流冰川注入海洋[27];流域4中东南沿岸地区的冰盖质量消融速率也很显著,约为-56Gt/a,该流域是冰盖质量消融最快的区域,主要是原因是该流域是格陵兰岛冰雪和海洋相互作用最频繁显著的地区,如Helhe-imgletscher(7.
5km/a),KgeBugtC、S(5.
2km/a,3.
0km/a),Gyldenlvefjord(3.
5km/a),A.
P.
Bern-storffGletscher(3.
2km/a)[27]都位于该流域,另外该流域的纬度较低导致平均温度较高;位于格陵兰岛正南部流域5的冰盖消融速率较小,约为-23Gt/a;位于格陵兰岛西南部流域6的冰盖消融速率和流域5的速率相当,约为-34Gt/a;位于格陵兰岛中西部流域7的冰盖质量呈现增加趋势,速率约为+4Gt/a,这是冰盖质量增加的两个流域之一,虽然在沿海地区的冰盖质量减小趋势很显著,但是在内陆中部地区,冰盖质量增加的速率更为迅速,因此,总体呈现出质量增加的趋势;流域8中东北沿岸地区的冰盖质量消融速率很显著,约为-53Gt/a,该流域有着大量的流速很快的冰川(速度超过了1km/a),如KongOscarGletscher(2.
9km/a),AlisonGletscher(2.
9km/a),UpernavikIsstrmC(2.
9km/a),IllullipSermia(2.
7km/a),UpernavikIsstrmS(2.
5km/a),UnnamedsouthHayesM(2.
4km/a)等[27].
图6GRACE反演格陵兰岛不同区域的冰盖质量长期变化趋势Fig.
6ThesecularvariationsoficesheetmassindifferentregionsofGreenlandfromGRACE为了更一步验证结果的正确性,与ICESat卫星估计格陵兰岛冰盖质量变化的结果进行了比较分析,本文选择两组ICESat卫星的结果作为参考,分别为Zwally等[28]和Ewert等[21]研究的ICESat卫星结果.
Zwally等[28]和GRACE估计的格陵兰冰盖各区域的质量变化速率结果如表1所示,可以看出两者在总体趋势上符合较好,分别在流域3、4、5、8中,格陵兰岛冰盖质量变化有着明显的减小趋势;而在流域2,格陵兰岛冰盖质量变化则呈现增加的趋势;在流域1、6,两者结果之间则有着较大的差异,达到了30Gt/a.
Ewert等[21]和GRACE估计的格陵兰冰盖各区域的质量变化速率结果如表2所示,由于Ewert等[21]对于格陵兰岛区域有着不同的划分方法,他们基于冰川历史和冰川机制(由海洋终止还是陆地终止)和质量平衡分布来划分区域.
冰盖外围的冰帽和冰川也包含在内,如小岛一样环立着.
如图7所示,将整个格陵兰岛区域划分成了6个区域.
由表2可以看出,GRACE的结果和ICESat的结果有着更好的一致性,每个区域都符合较好,在区域1中,两者结果之间则有着较大的差异,达到了17.
9Gt/a.
总体而言,GRACE的结果比ICESat的结果偏大.
主要原因是两者的观测时间并没有很好的符合,GRACE的观测时间段跨度更长,GRACE的观测时间为2003年1月至2014年12月,Zwally等[28]的ICESat观测时间为2003-2007年,Ewert等[21]的ICESat观测时间为2003年9月至2008年3月.
图7GRACE反演格陵兰岛不同区域的冰盖质量长期变化趋势(格陵兰岛不同区域的划分)Fig.
7MasschangesindifferentregionsofGreenlandicesheetfromGRACE(thedivisionofdifferentpartsofGreenland)08海洋学报40卷表1GRACE和ICESat[28]估计的格陵兰冰盖各区域的质量变化速率Tab.
1MasschangesderivedfromGRACEandICESat[28]indifferentregionsofGreenlandicesheet估计结果流域12345678总和/Gt·a-1GRACE的估计结果/Gt·a-1-28+16-38-56-23-344-49-209±26ICESat的估计结果[28]/Gt·a-1313-51-75-10-4-14-33-171±4表2GRACE和ICESat[21]估计的格陵兰冰盖各区域的质量变化速率Tab.
2MasschangesderivedfromGRACEandICESat[21]indifferentregionsofGreenlandicesheet估计结果流域123456总和/Gt·a-1GRACE的估计结果/Gt·a-1-22.
6±5.
9+10.
6±4.
7-37.
8±6.
3-79.
5±9.
6-30.
4±5.
8-49.
7±7.
5-209.
4±26.
3ICESat的估计结果[21]/Gt·a-1-4.
7±4.
5+7.
2±5.
3-42.
0±5.
2-68.
7±7.
5-41.
6±8.
3-35.
0±4.
7-184.
8±28.
2对于一阶项而言,由于GRACE重力场的确定在整个地球质量的中心(CM),所以GRACE获得重力场系数一阶项都为0.
而在研究全球表面质量变化时,我们需要将参考框架的原点定义在地球形状中心(CF).
因此,我们利用海洋模型(EstimatingtheCir-culationandClimateoftheOcean(ECCO),OceanModelforCirculationandTides(OMCT))和GRACE数据解算得到的一阶重力位系数来代替GRACE重力位系数中的一阶项.
对于二阶项而言,本文中根据激光测卫星(Satel-liteLaserRanging,SLR)数据得到的二阶项代替GRACE的二阶项以提高反演精度,其中利用的激光测卫数据是来源于Starlette、Ajisai、Stella、LAGEOS1、LAGEOS2、Etalon-1和Etalon-2这7颗卫星.
一阶项和二阶项的输入数据里面并没有ICESat的观测数据.
另外,我们也进一步分析了一阶项和二阶项对格陵兰岛冰盖质量变化的长期趋势的影响,如表3所示.
对于一阶项而言,对于整体的格陵兰岛冰盖质量变化并没有太大的影响;而对于二阶项而言,虽然对格陵兰岛冰盖质量变化的影响为0.
06mm/a(0.
78-0.
72=0.
06mm/a),但仍然在误差范围之内.
另外,最近的一些研究表明,格陵兰岛冰盖在加速融化,具体见表4.
从表4中可以发现,随着观测时间的增加,格陵兰岛冰盖的质量变化速率有所增加,另外,对比GRACE和ICESat两种观测结果,可以发现ICESat估计的格陵兰岛冰盖的质量变化速率偏小.
由于分辨率的原因,两者的边界有所差异,也是造成有差别的不同的原因之一.
表3基于CSR一阶项和二阶项对格陵兰岛冰盖质量变化的影响Tab.
3Theinfluenceofdegree1anddegree2totheGreenlandicesheetmasschangebasedonCSRdata格陵兰岛冰盖对海平面的贡献/mm·a-1CSRRL05,做一阶项改正0.
72CSRRL05,不做一阶项改正0.
72CSRRL05,做二阶项改正0.
72CSRRL05,不做二阶项改正0.
76表4格陵兰冰盖质量变化不同研究成果的比较Tab.
4ComparisonofestimatedmasschangetrendsintheGreenland参考文献研究方法时间跨度质量变化速率/Gt·a-1Velicogna和Wahr[6]GRACE2002年4月至2004年7月74±281811期冯贵平等:基于GRACE卫星重力数据估计格陵兰岛冰盖质量变化续表4参考文献研究方法时间跨度质量变化速率/Gt·a-1Chen等[7]GRACE/CSR2002年4月至2005年11月-219±21Ramillien等[29]GRACE/CNES2002年7月至2005年3月-118±14Velicogna和Wahr[30]GRACE2002年4月至2006年4月-223±33Woters等[8]GRACE/CSR2003年2月至2008年1月-179±25Slobbe等[31]ICESat2003年2月至2007年4月-139±68Baur等[32]GRACE/CSR2002年8月至2008年8月-218±14Velicogna[33]GRACE/CSR2002年4月至2009年2月-230±33Slobbe等[31]GRACE/CSR2002年4月至2007年6月-218±18Schrama和Wouters[10]GRACE2003年3月至2010年2月-201±19Zwally等[28]ICESat2003-2007年-171±4Jacob等[34]GRACE/mascons2003年1月至2010年12月-222±9Ewert等[21]ICESat2003年9月至2008年3月-185±28Ewert等[21]GRACE/GFZ2002年8月至2009年6月-191±21Sasgen等[9]GRACE2002年8月至2010年8月-228±22Schrama等[35]GRACE/CSR2003年2月至2013年6月-278±19VandenBroeke等[36]GRACE2003年1月至2014年12月-270±4本文GRACE/CSR2003年1月至2014年12月-260±434结论本文利用2003年1月至2014年12月Level-2RL05的GRACE重力场数据,采用最新Geruo13GIA模型,并对海洋-陆地信号泄露进行"正演建模"恢复算法改正,得到了格陵兰岛冰盖质量变化的时间序列,并利用最小二乘法,具体分析了格陵兰岛冰盖质量变化的长期趋势项,并与ICESat的结果进行了比较验证.
研究表明,2003年1月至2014年12月格陵兰岛冰盖质量减小速率约为(-260±43)Gt/a,对全球海平面的贡献约为(0.
72±0.
12)mm/a,对同时期海平面上升的贡献约占25.
8%,并且格陵兰岛冰盖消融有着很强的区域差异性,在2003-2014年,冰盖消融的区域主要集中在边缘区域,而对于中心区域,中部内陆地区的冰盖质量则有增加的趋势.
在本文中划分的8个流域中,其中有6个流域的冰盖质量减少,其中流域1、3、4、5、6、8减小速率分别为-28Gt/a、-38Gt/a、-56Gt/a、-23Gt/a、-34Gt/a和-49Gt/a;仅有2个流域的质量增加,分别是流域2增加速率为+16Gt/a和流域流域7增加速率为+4Gt/a,主要原因是沿海地区是格陵兰岛冰雪和海洋相互作用最频繁显著的地区,大量流速很快的冰川主要集中在沿海地区,使得大量的流速很快的外流冰川注入海洋.
并进一步和ICESat的结果进行了比较分析,在2003-2007年,ICESat的结果显示格陵兰岛冰盖质量减小速率约为(-174±43)~(-184.
8±28.
2)Gt/a,而在2003-2012年,GRACE的结果则为(-209±26)Gt/a,有着较好的一致性,并且区域分布特征也符合的较好.
总体而言,GRACE的结果比ICESat的结果偏大.
主要原因是两者的观测时间并没有很好的符合,GRACE的观测时间段跨度更长,另外,格陵兰岛冰盖的质量变化速率有所增加,导致了GRACE的结果偏大,但仍然在误差允许的范围内.
致谢:感谢美国德克萨斯大学空间研究中心(CSR)提供的GRACELevel-2数据.
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CollegeofMarineSciences,ShanghaiOceanUniversity,Shanghai201306,China)Abstract:TheGravityRecoveryandClimateExperiment(GRACE)missionlaunchedin2002providedanewop-portunitytoestimatetheglobalmassvariationswithhightemporal-spatialresolution.
WeusetheGRACERL05datafromJanuary2003toDecember2014toestimatetheGreenlandicemassvariations.
Weapplied500kmGaussiansmoothing,adecorrelationfilteringandaforwardmodellingtoreducetheland-oceanleakageeffectstoobtainthetimeseriesofGreenland'sicesheetmass,analyzesthelong-termtrendofGreenlandicesheet,andcom-paredwiththeICESatresults.
ResultsshowthatthemasschangerateoftheGreenlandicesheetfromJanuary2003toDecember2014is(-260±43)Gt/a,equivalentto(0.
72±0.
12)mm/aoftheglobalsealevelchange,whichoccupiedthe25.
8%contributiontosealevelrise.
AndtheGreenlandicesheetmeltinghasaverystrongre-gionaldifferences,mainlyconcentratedintheedgeofthearea,whileforthecentralregion,thecentralinlandicesheethasatendencytoincrease.
AndwefurthercomparedwiththeICESatresulttoverifyourresults.
TheresultoftheICESatshowhatthemasschangerateoftheGreenlandicesheetisfrom(-174±43)Gt/ato(-184.
8±28.
2)Gt/a,andtheresultofGRACEisabout(-209.
4±26.
3)Gt/a,andhaveagoodconsistency,andthechar-acteristicsofregionaldistributionhavealsoagoodagreement.
Keywords:GRACE;ICESat;Greenlandicesheet;masschanges48海洋学报40卷