基于Sentinel-1卫星数据的北极西北航道通航适宜性分析

doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2022.0024

摘要/Abstract

摘要：

北极西北航道对北极资源开发与世界贸易格局有重要影响。针对当前西北航道通航适宜性时空变化分析研究中时空分辨率低、时效性差等问题，利用2015—2019年每年9月及2019年8月1日至9月20日的Sentinel-1 SAR数据，基于k均值非监督分类方法反演了十米级高空间分辨率海冰密集度。通过长时序宏观跟踪和短时序精细分析西北航道全线通航窗口，并以70%的海冰密集度作为阈值，测算了西北航道经过重要海湾及海峡累计不可通航的次数。结果表明：西北航道的航情随冰情而变，通航能力尚不稳定。具体来说，西北航道的冰情呈现东轻西重、南轻北重的格局，不可通航节点个数东少西多、南少北多。2018年9月西北航道通航情况最差，高于可通航阈值的海冰覆盖面积占总航道面积的35.24%，共有10个不可通航节点。2016年和2019年9月的通航情况较好，阿蒙森湾—科罗内申湾—毛德皇后湾—维多利亚海峡—富兰克林海峡—皮尔海峡—巴罗海峡—兰开斯特海峡段航道（航道C）可实现全线通航。进一步通过小尺度时间窗口研究发现，西北航道的最佳通航窗口为8月下旬至9月上旬，期间共出现3条全线通航的航道；最佳通航路线为航道C，其连续通航时间长达30天。

关键词: 西北航道, 海冰密集度, 北极, Sentinel-1

Abstract:

The Arctic Northwest Passage has an important impact on the development of Arctic resources and the pattern of world trade. To address the problems of low spatial and temporal resolution and poor timeliness in the current study of spatial and temporal variability analysis of navigable suitability of the Northwest Passage， this paper made the following research. High-resolution Sentinel-1 SAR data and k-means method are used to estimate the ten-meter high spatial resolution sea ice concentration （SIC）. The navigable window of the Northwest Passage is determined through macro-tracking of long-term series and precision analysis of short-time series. Taking 70% SIC as the threshold， the cumulative number of times that the Northwest Passage failed to pass through important bays and straits was analyzed. The results show that navigation in the Northwest Passage varies with ice conditions， and its navigability is still unstable. Specifically， the ice situation in the Northwest Passage shows a pattern of light in the east and heavy in the west， light in the south and heavy in the north. The number of non-navigable nodes is less in the east and more in the west， less in the south and more in the north. Navigation of the Northwest Passage in September 2018 was the worst compared to other years during the study period. The area covered by sea ice above the navigable threshold accounts for 35.24% of the total channel area， with a total of 10 non-navigable nodes. In contrast， September 2016 and 2019 have better navigation. The A.G.—C.G.—Q.M.G.—V.S.—F.S.—P.S.—B.S.—L.S. section of the channel （Channel C） is fully navigable. Further studies through small-scale time windows revealed that the best navigable window for the Northwest Passage is late August to early September， during which a total of three fully navigable channels occur. Channel C is the best navigable route of the Northwest Passage， and its continuous navigable period is up to 30 days.

Key words: Northwest Passage, sea ice concentration, Arctic, Sentinel-1

中图分类号:

P731.15

周雪飞, 徐嘉, 张绪冰. 基于Sentinel-1卫星数据的北极西北航道通航适宜性分析[J]. 冰川冻土, 2022, 44(1): 117-132.

Xuefei ZHOU, Jia XU, Xubing ZHANG. Navigable suitability analysis of the Arctic Northwest Passage based on Sentinel-1 satellite data[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2022, 44(1): 117-132.

图/表 17

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参考文献 45

1	Shen Xinyi， Zhang Yu， Chen Changsheng， et al. Long-term spatial and temporal variations of sea ice in the Northwest Passage of the Canadian Arctic Archipelago［J］. Chinese Journal of Polar Research， 2021， 33（1）： 71-87.
	沈心仪，张瑜，陈长胜，等. 加拿大北极群岛区域西北航道海冰冰情长期时空变化特征研究［J］. 极地研究， 2021， 33（1）： 71-87.
2	Li Zhenfu， Li Yi， Yu Shengquan. Analysis of the Arctic Route navigation environment factors［J］. World Regional Studies， 2013（2）： 11-17.
	李振福，李漪，于胜泉. 基于解释结构模型的北极航线通航环境影响因素分析［J］. 世界地理研究， 2013（2）： 11-17.
3	Liu Tongchao， Li Zhenfu， Liang Shanshan. Research on safety status of Arctic Route based on system dynamics model［J］. Safety and Environmental Engineering， 2019， 26（3）： 193-202.
	刘同超，李振福，梁珊珊. 基于系统动力学模型的北极航线安全机制研究［J］. 安全与环境工程， 2019， 26（3）： 193-202.
4	Zhao Jiechen， Zhou Xiang， Sun Xiaoyu， et al. The inter comparison and assessment of satellite sea-ice concentration datasets from the Arctic［J］. Journal of Remote Sensing， 2017， 21（3）： 351-364.
	赵杰臣，周翔，孙晓宇，等. 北极遥感海冰密集度数据的比较和评估［J］. 遥感学报， 2017， 21（3）： 351-364.
5	Posey P G， Smedstad O M， Hebert D A， et al. Improving Arctic sea ice edge forecasts by assimilating high resolution VIIRS sea ice concentration data into the U.S. Navy’s ice forecast system［C/OL］// American Geophysical Union Fall Meeting 2017 ［2022-01-25］. .
6	Baldwin D， Tschudi M， Pacifici F， et al. Validation of Suomi-NPP VIIRS sea ice concentration with very high-resolution satellite and airborne camera imagery［J］. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing， 2017， 130： 122-138.
7	Shi Kaiqi， Zou Bin， Shuguo， et al. Remote sensing inversion of sea ice concentration by a middle-resolution imaging spectrometer［J］. Journal of Remote Sensing， 2021， 25（3）： 753-764.
	史凯琦，邹斌，陈树果，等. 中分辨率成像光谱仪的海冰密集度遥感反演［J］. 遥感学报， 2021， 25（3）： 753-764.
8	Cho K， Nagao R， Naoki K. Validation of ASMR2 sea ice concentration data using MODIS data［C/OL］// The International Archives of the Photogrammetry， Remote Sensing and Spatial Information Sciences， vol： XLII-2/W 13 ［2022-01-25］. .
9	Tikhonov V V， Raev M D， Sharkov E A， et al. Satellite microwave radiometry of sea ice of polar regions： a review［J］. Izvestiya， Atmospheric and Oceanic Physics， 2016， 52（9）： 1012-1030.
10	Liu Quanhong， Zhang Ren， Wang Yangjun， et al. Daily prediction of the Arctic sea ice concentration using reanalysis data based on a convolutional LSTM network［J］. Journal of Marine Science and Engineering， 2021， 9（3）： 330.
11	Huang Jixia， Sun Yuhan， Wang Li， et al. Analysis on the lag effect of temperature-sea ice concentration in key Arctic straits［J］. Journal of Remote Sensing， 2020， 24（11）： 1419-1432.
	黄季夏，孙宇晗，王利，等. 北极重要海峡气温-海冰密集度影响滞后效应分析［J］. 遥感学报， 2020， 24（11）： 1419-1432.
12	Karvonen J. Baltic sea ice concentration estimation using Sentinel-1 SAR and AMSR2 microwave radiometer data［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2017， 55（5）： 2871-2883.
13	Wang Lei， Scott K A， Xu Linlin， et al. Sea ice concentration estimation during melt from dual-pol SAR scenes using deep convolutional neural networks： a case study［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2016， 54（8）： 4524-4533.
14	Zheng Yanglong， Lu Peng， Li Zhijun， et al. Comparisons of Arctic sea ice concentrations obtained by classification of Radarsat-2 synthetic aperture radar imagery and retrievals from HY-2 scanning microwave radiometer［J］. Chinese Journal of Polar Research， 2016， 28（3）： 413-423.
	郑杨龙，卢鹏，李志军，等. 基于Radarsat-2 SAR图像分类与HY-2微波辐射计反演获取北极海冰密集度的比较研究［J］. 极地研究， 2016， 28（3）： 413-423.
15	Berg A. SAR algorithm for sea ice concentration-evaluation for the Baltic Sea［J］. IEEE Geoscience & Remote Sensing Letters， 2012， 9（5）： 938-942.
16	Gao Feng， Wang Xiao， Gao Yunhao， et al. Sea ice change detection in SAR images based on convolutional-wavelet neural networks［J］. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， 2019， 16（8）： 1240-1244.
17	Wiebe H， Heygster G， Markus T. Comparison of the ASI ice concentration algorithm with Landsat-7 ETM+ and SAR imagery［J］. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing， 2009， 47（9）： 3008-3015.
18	Wang Wulin， Gong Jiao， Wang Chengjin. Progress and prospect of research on the Arctic Passage based on CiteSpace［J］. Resources Science， 2020， 42（11）： 2075-2091.
	王武林，龚姣，王成金. 基于CiteSpace的北极航线研究进展与展望［J］. 资源科学， 2020， 42（11）： 2075-2091.
19	Li Chunhua， Li Ming， Zhao Jiechen， et al. Navigable status analysis of Arctic Northeast and Northwest Passage in recent years［J］. Acta Oceanologica Sinica， 2014（10）： 33-47.
	李春花，李明，赵杰臣，等. 近年北极东北和西北航道开通状况分析［J］. 海洋学报， 2014（10）： 33-47.
20	Fu Qiang. Research on the variation of ice condition in the key areas of the Northwest Passage［D］. Dalian， Liaoning： Dalian Maritime University， 2012.
	付强. 北极西北航道通航关键海区海冰变化规律研究［D］. 辽宁大连：大连海事大学， 2012.
21	Zhu Lixian， Hui Fengming， Zhang Zhilun， et al. Sea ice classification in Northwest Passage based on Sentinel-1A/B SAR data［J］. Journal of Beijing Normal University （Natural Science）， 2019， 55（1）： 66-76.
	朱立先，惠凤鸣，张智伦，等. 基于Sentinel-1A/B SAR数据的西北航道海冰分类研究［J］. 北京师范大学学报（自然科学版）， 2019， 55（1）： 66-76.
22	Chen Jinlei， Kang Shichang， Guo Junming， et al. Variation of sea ice and perspectives of the Northwest Passage in the Arctic Ocean［J］. Advances in Climate Change Research， 2021， 12（4）： 447-455.
23	Liu Xinghe， Ma Long， Wang Jiayue， et al. Navigable windows of the Northwest Passage［J］. Polar Science， 2017， 13（7）： 91-99.
24	Maritime Safety Administration of the People’s Republic of China. Guidebook of Arctic navigation in the Northwest Route［M］. Beijing： China Communications Press， 2015.
	中华人民共和国海事局. 北极航行指南（西北航道）［M］. 北京：人民交通出版社， 2015.
25	Aksenov Y， Popova E E， Yool A， et al. On the future navigability of Arctic sea routes： high-resolution projections of the Arctic ocean and sea ice［J］. Marine Policy， 2016， 75： 300-317.
26	Cao Meisheng， Li Xin， Chen Xianzhang. Remote sensing of cryosphere［M］. Beijing： Science Press， 2006.
	曹梅盛，李新，陈贤章. 冰冻圈遥感［M］. 北京：科学出版社， 2006.
27	Yommy A S， Liu Rongke， Wu Shuang. SAR image despeckling using Refined Lee Filter［C/OL］// 7th International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics ［2022-01-25］. .
28	Clemente C， Soraghan J J. Range Doppler SAR processing using the Fractional Fourier Transform［C/OL］// 11th International Radar Symposium ［2022-01-25］. .
29	Shu Ning. Principles of microwave remote sensing［M］. 2nd ed. Wuhan： Wuhan University Press， 2003.
	舒宁. 微波遥感原理［M］. 2版. 武汉：武汉大学出版社， 2003.
30	Wang Huixian， Jin Huijia， Wang Jiaolong， et al. Optimization approach for multi-scale segmentation of remotely sensed imagery under k-means clustering guidance［J］. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica， 2015， 44（5）： 526-532.
	王慧贤，靳惠佳，王娇龙，等. k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法［J］. 测绘学报， 2015， 44（5）： 526-532.
31	Mundy C J， Barber D G. On the relationship between spatial patterns of sea-ice type and the mechanisms which create and maintain the North Water （NOW） polynya［J］. Atmosphere-Ocean， 2001， 39（3）： 327-341.
32	Zhang Qin， Skjetne R， Loset S， et al. Digital image processing for sea ice observations in support to Arctic DP operations［C/OL］// International Conference on Ocean， Offshore and Arctic Engineering ［2022-01-25］. .
33	Remund Q P， Long D G， Drinkwater M R. Polar sea-ice classification using enhanced resolution NSCAT data［C/OL］// Geoscience and Remote Sensing Symposium Proceedings 1998 ［2022-01-25］. .
34	Zhang Wenjun， Gu Xingfa， Chen Liangfu， et al. An algorithm for initializing of k-means clustering based on mean-standard deviation［J］. Journal of Remote Sensing， 2006， 10（5）： 715-721.
	张文君，顾行发，陈良富，等. 基于均值-标准差的k均值初始聚类中心选取算法［J］. 遥感学报， 2006， 10（5）： 715-721.
35	Shen Huanfeng， Zhong Yanfei， Wang Yi. Method of ENVI remote sensing image processing［M］. Wuhan： Wuhan University Press， 2009.
	沈焕锋，钟燕飞，王毅. ENVI遥感影像处理方法［M］. 武汉：武汉大学出版社， 2009.
36	Johannessen O M， Shalina E V， Miles M W. Satellite evidence for an Arctic sea ice cover in transformation［J］. Science， 1999， 286（5446）： 1937-1939.
37	Jensen Ø. The IMO guidelines for ship operating in Arctic ice-covered waters［R］. Lysaker， Norway： Fridtjof Nansen Institute， 2007.
38	Wang Chuya， Yang Yuande， Zhang Jian， et al. Research on sea ice variability and navigation of the Arctic Northwest Passage from remote sensing data［J］. Chinese Journal of Polar Research， 2020， 32（2）： 236-249.
	汪楚涯，杨元德，张建，等. 基于遥感数据的北极西北航道海冰变化以及通航情况研究［J］. 极地研究， 2020， 32（2）： 236-249.
39	Tivy A， Howell S， Alt B， et al. Trends and variability in summer sea ice cover in the Canadian Arctic based on the Canadian Ice Service Digital Archive， 1960—2008 and 1968—2008［J/OL］. Journal of Geophysical Research Oceans， 2011， 116（C6）［2022-01-24］. .
40	Prinsenberg S J， Hamilton J. Monitoring the volume， freshwater and heat fluxes passing through Lancaster sound in the Canadian Arctic Archipelago［J］. Atmosphere-Ocean， 2005， 43（1）： 1-22.
41	Howell S E L， Tivy A， Yackel J J， et al. Multi-year sea-ice conditions in the western Canadian Arctic Archipelago region of the Northwest Passage： 1968—2006［J］. Atmosphere-Ocean， 2008， 46（2）： 229-242.
42	Howell S E L， Yackel J J. A vessel transit assessment of sea ice variability in the western Arctic， 1969—2002： implications for ship navigation［J］. Canadian Journal of Remote Sensing， 2004， 30（2）： 205-215.
43	Stephenson S R， Smith L C， Brigham L W， et al. Projected 21st-century changes to Arctic marine access［J］. Climatic Change， 2013， 118（3/4）： 885-899.
44	Meng Qiang， Zhang Yiru， Xu Min. Viability of transarctic shipping routes： a literature review from the navigational and commercial perspectives［J］. Maritime Policy & Management， 2017， 44（1）： 16-41.
45	Ng A， Andrews J， Babb D， et al. Implications of climate change for shipping： opening the Arctic seas［J］. WIREs Climate Change， 2018， 9（2）： e507.

模式	入射角范围/（°）	分辨率（距离向×方位向）/（m×m）	像素间距（距离向×方位向）/（m×m）	幅宽/km	极化方式
条带模式（SM）	20~45	84×84	40×40	80	双极化（HH+HV，VH+VV）、单极化（HH，VV）
干涉宽幅模式（IW）	29~46	88×87	40×40	250
超宽幅模式（EW）	19~47	93×87	40×40	400
波浪模式（WV）	22~35、35~38	52×51	25×25	20×20	单极化（HH，VV）

测试次数	初始类中心	聚类结果中心	聚类中心稳定时的迭代次数
1	｛41，157，27，13，21｝	｛97.09，138.76，43.99，11.71，25.97｝	15
2	｛31，20，26，9，97｝	｛97.09，25.97，43.99，11.71，138.76｝	21
3	｛28，133，35，36，9｝	｛25.97，138.76，43.99，97.09，11.71｝	16
4	｛22，116，20，14，26｝	｛43.99，138.76，25.97，11.71，97.09｝	21
5	｛159，39，15，33，27｝	｛138.76，97.09，11.71，43.99，25.97｝	14
6	｛24，27，14，34，22｝	｛43.99，97.09，11.71，138.76，25.97｝	22
7	｛20，21，24，130，15｝	｛25.97，43.99，97.09，138.76，11.71｝	21
8	｛119，84，31，29，11｝	｛138.76，97.09，43.99，25.97，11.71｝	9
9	｛27，11，118，24，43｝	｛43.99，11.71，138.76，25.97，97.09｝	17
10	｛26，10，33，8，111｝	｛43.99，25.97，97.09，11.71，138.76｝	22

k值	真实海冰分类				用户精度
k=2		冰	水	合计
	冰	261	0	261	1.00
	水	144	95	239	0.40
	合计	405	95	500
	总体精度：0.71，Kappa系数：0.40
k=3		冰	水	合计
	冰	334	2	336	0.99
	水	71	93	164	0.57
	合计	405	95	500
	总体精度：0.86，Kappa系数：0.64
k=4		冰	水	合计
	冰	361	5	366	0.99
	水	44	90	134	0.67
	合计	405	95	500
	总体精度：0.90，Kappa系数：0.72
k=5		冰	水	合计
	冰	377	6	383	0.98
	水	28	89	117	0.76
	合计	405	95	500
	总体精度：0.93，Kappa系数：0.79
k=6		冰	水	合计
	冰	311	16	327	0.95
	水	94	79	173	0.46
	合计	405	95	500
	总体精度：0.78，Kappa系数：0.45

编号	重要海湾及海峡	所属航线	编号	重要海湾及海峡	所属航线
①	麦克卢尔海峡（M.C.S.）	A	⑩	皮尔海峡（P.S.）	C
②	阿蒙森湾（A.G.）	B、C、D、E、F	⑪	利金特王子湾（P.R.I.）	D
③	威尔士王子海峡（P.W.S.）	B	⑫	巴罗海峡（B.S.）	A、B、C、F
④	梅尔维尔子爵海峡（V.M.S.）	A、B	⑬	兰开斯特海峡（L.S.）	A、B、C、D、F
⑤	科罗内申湾（C.G.）	C、D、E、F	⑭	布希亚湾（G.B.）	E
⑥	毛德皇后湾（Q.M.G.）	C、D、E	⑮	弗瑞赫克拉海峡（F.H.S.）	E
⑦	维多利亚海峡（V.S.）	C、D、E、F	⑯	福克斯湾（F.B.）	E
⑧	麦克林托科海峡（M.C.C.）	F	⑰	贝洛特海峡（B.T.S.）	D、E
⑨	富兰克林海峡（F.S.）	C、D、E

[1]	贺鹏真,谢周清. 氧同位素示踪夏季北冰洋（62.3°~74.7° N）大气硝酸盐形成途径的研究[J]. 冰川冻土, 2021, 43(5): 1344-1353.
[2]	刘欣, 张绪冰, 王耀. 基于Landsat-8影像的北极地区入海冰川流速监测[J]. 冰川冻土, 2021, 43(4): 987-998.
[3]	蔡子怡,游庆龙,陈德亮,张若楠,陈金雷,康世昌. 北极快速增暖背景下冰冻圈变化及其影响研究综述[J]. 冰川冻土, 2021, 43(3): 902-916.
[4]	倪鼎铭,康世昌,张玉兰,窦挺峰,黄杰,孙世威,郭军明. 北极阿拉斯加春季积雪中汞的时空分布及其来源分析[J]. 冰川冻土, 2021, 43(2): 427-436.
[5]	宁宝英. ESI高影响论文揭示的北极自然科学研究特点[J]. 冰川冻土, 2021, 43(1): 107-123.
[6]	马翔宇, 李传金. 三极地区雪冰中黑碳研究进展[J]. 冰川冻土, 2021, 43(1): 92-106.
[7]	吴展开, 王星东, 王峰. 基于FY-3 MWRI数据的北极海冰密集度反演研究[J]. 冰川冻土, 2020, 42(4): 1135-1144.
[8]	尹鹏, 王常颖, 杨俊钢. 长时间序列北极海冰密集度遥感数据的比较评估[J]. 冰川冻土, 2020, 42(3): 734-744.
[9]	刘美娇, 李颖, 孙美平. 1961 - 2018年河西走廊寒潮频次时空变化特征及其环流影响因素研究[J]. 冰川冻土, 2020, 42(3): 801-811.
[10]	王康, 张廷军, 牟翠翠, 钟歆玥, 彭小清, 曹斌, 鲁蕾, 郑雷, 吴小丹, 刘佳. 从第三极到北极：气候与冰冻圈变化及其影响[J]. 冰川冻土, 2020, 42(1): 104-123.
[11]	汪关信, 张廷军, 杨瑞敏, 钟歆玥, 李晓东. 从第三极到北极：湖冰研究进展[J]. 冰川冻土, 2020, 42(1): 124-139.
[12]	刘一静, 孙燕华, 钟歆玥, 王树发, 肖雄新, 马丽娟, 苏航, 赵文宇, 张廷军. 从第三极到北极：积雪变化研究进展[J]. 冰川冻土, 2020, 42(1): 140-156.
[13]	贾麟, 范成彦, 母梅, 陈旭, 仲文, 尚建国, 张凤, 李丽丽, 彭小清, 牟翠翠, 张廷军. 从第三极到北极：热喀斯特及其对碳循环影响研究进展[J]. 冰川冻土, 2020, 42(1): 157-169.
[14]	张凤, 母梅, 范成彦, 贾麟, 牟翠翠, 赵倩, 李丽丽, 彭小清, 张廷军. 从第三极到北极：多年冻土碳循环研究进展[J]. 冰川冻土, 2020, 42(1): 170-181.
[15]	胡弟弟, 康世昌, 许民. 1936—2017年北极勒拿河流域气候变化及其对径流的影响[J]. 冰川冻土, 2020, 42(1): 216-223.