Polynjen in der Antarktis
Übersicht
- Zugang
- Beschreibung
- Parameter
- Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
- Datenqualität
- Kontaktperson
- Referenzen
- Datenzitat
Zugang
UNEINGESCHRÄNKT:
- Polynja Daten ansehen mit dem LAS
- Polynja Daten herunterladen via FTP
- Zugriff auf Polynja Daten über OPeNDAP
EINGESCHRÄNKT: Dieser Link auf den Datensatz ist nur für eine eingeschränkte Nutzergruppe verfügbar. Der Datensatz ist nur im CEN/MPI Netzwerk bzw. von außen mit Kundenkonto zugreifbar. Bitte wenden Sie sich an ICDC, wenn Sie von außerhalb des Netzwerks auf diese Daten zugreifen möchten.
- Datenzugriff über Filesystem: /data/icdc/ice_and_snow/ssmi_polynya
Beschreibung
Daten des Special Sensor Microwave / Imager (SSM/I) wurden benutzt, um Polynjen, das sind Gebiete offenen Wassers und/oder dünnen (< 20 cm) Meereises in Regionen, in denen normalerweise dickes Meereis anzutreffen ist, zu erkennen und zu kartieren.
Dazu wurde ein Klassifikationsverfahren auf inter-sensor Differenzen korrigierte Strahlungstemperaturen der 37 und 85 GHz Kanäle des SSM/I (auf DMSP-Plattformen f10, f13, und f15) angewendet, um 3 Oberflächentypen zu identifizieren: Dickes Eis, dünnes Eis und offenes Wasser.
Für jeden SSM/I-Überflug wurden regionale Polynjenverteilungskarten erstellt und nach einer Qualitätskontrolle zu Karten der täglichen winterlichen Polynjenverteilung der Antarktis zusammen geführt.
Der hier bereit gestellte Datensatz (Version 01) beinhaltet die mittlere Polynjenverteilung sowie eine eher konservative Abschätzung der minimalen Polynjenverteilung pro Tag.
In den Artikeln Markus and Burns (1995) und Hunewinkel et al. (1998) sind die Grundprinzipien des Verfahrens beschrieben. Kern et al. (2007) und dem Projektbericht sind die Details und Modifikationen zu entnehmen, die für ein die Antarktis umspannendes Retrieval der Polynjenfläche und -häufigkeit nötig waren (siehe Referenzen).
Von Mai 2016 bis November 2022 haben wir Polynja-Karten basierend Daten einzelner Überflüge des DMSP-f17 und f18 SSM/IS Sensors abgeleitet. Diese sind im Gegensatz zum Polynjendatensatz (siehe oben) nicht qualitätskontrolliert und wurden inbesondere ohne "stable ice" Maske generiert.
Auf Anfrage gibt es Karten der täglichen Polynjenverteilung und der Polynjenverteilung einzelner Satellitenüberflüge (je nach Region bis zu 6 pro Tag) für die einzelnen verwendeten Unterregionen, wie z.B. das Rossmeer, auf dem gleichen Gitter mit gleicher Auflösung für den gleichen Zeitraum und ebenfalls im netCDF Format.
Dieser Datensatz ist ein CliSAP/KlimaCampus Produkt.
Letzte Aktualisierung des Datensatzes am ICDC:
Parameter
Name | Einheit | Wertebereich |
---|---|---|
Mittlere / Minimale Polynjenverteilung | keine |
|
Anzahl Satellitenüberflüge | 1 / Tag | - |
Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung
Zeitraum und zeitliche Auflösung:
- 1992 - 2008, jeweils Mai bis September
- Täglich
Räumliche Abdeckung und Auflösung:
- Südhemisphäre (ohne Nordteil der Antarktischen Halbinsel und den Bereich 130°W-155°W)
- Räumliche Auflösung: 5 km x 5 km; polar-stereographisches Gitter, zentriert bei 70°S
- Geographische Länge: -180°E bis 180°E
- Geographische Breite: rund 40°S bis 90°S
- Dimension: 1520 Spalten x 1660 Zeilen
- Höhe: 0.0 m
Format:
- NetCDF
Datenqualität
Der Datensatz beinhaltet keine Fehlerabschätzungen. Die auf Anfrage beziehbaren täglichen Polynjenverteilungen der einzelnen Regionen beinhalten neben dem mittleren Komposit auch eine Abschätzung der maximalen und der minimalen Polynjenverteilung.
Änderungen der Polynjenfläche sind im Mittel bis hinunter auf 50 km² detektierbar, die mittlere Genauigkeit liegt bei 80 km² - laut Markus and Burns (1995). Nach unseren Erfahrungen liegen beide Zahlen für die hier angebotenen Daten bei 200 km². Fehlerquellen sind (siehe Referenzen):
- zu ungenaue / zu alte Küstenlinie **
- dynamische Schelfeiskanten **
- Einfluß von Festeis, Schelfeis und Eisbergen auf die Polynjendetektion
- Wettereinflüsse
- Verschmierung starker Kontraste durch grobe räumliche Auflösung
**) Um diesen Einfluß zu vermeiden, wurden für diesen Datensatz wolkenfreie NOAA-AVHRR Satellitendaten dazu verwendet, um eine neue Küstenlinie mit 5 km Auflösung zu erstellen; diese ist in diesem Datensatz vorhanden. Es handelt sich dabei um eine dynamische Küstenlinie die alle zwei Jahre (1992-2004) aktualisiert worden ist.
Kontaktperson
Stefan Kern
ICDC / CEN / University of Hamburg
E-Mail: stefan.kern (at) uni-hamburg.de<br />(stefan.kern"AT"uni-hamburg.de)
Referenzen
Literatur:
- Markus, T., and B. Burns, A method to estimate subpixel‐scale coastal polynyas with satellite passive microwave data, 1995, https://doi.org/10.1029/94JC02278
- Hunewinkel, T., et al., Improved Determination of the Sea Ice Edge with SSM/I Data for Small-Scale Analyses, IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 36, NO. 5, 1998 (pdf, nicht barrierefrei)
- Kern, S. et al Polynya Signature Simulation Method polynya area in comparison to AMSR-E 89 GHz sea-ice concentrations in the Ross Sea and off the Ade´lie Coast, Antarctica, for 2002–05: first results, Annals of Glaciology, 46, 2007 (pdf, nicht barrierefrei)
- Kern, S., Wintertime Antarctic coastal polynya area: 1992–2008, Geophysical Research LettersVolume 36, Issue 14, 2009, https://doi.org/10.1029/2009GL038062 (pdf, nicht barrierefrei)
- Stammer, D. et al, Antarctic coastal polynyas as observed with passive satellite sensors: Total area, ice production, brine release, and thin-ice thickness and area for the period 1992-2006, Final Project Report, 2008, chapter 1-7, chapter 8-I, chapter 8-II (pdf, nicht barrierefrei)
Datenzitat
Bei Verwendung der Daten diese bitte wie folgt zitieren:
Kern, S. (2012) Antarctic daily winter-time polynya distribution from SSM/I brightness temperature data, (years used), Integrated Climate Data Center (ICDC), CEN, University of Hamburg, Hamburg, Germany, Digital Media.
Kern, S. et al Polynya Signature Simulation Method polynya area in comparison to AMSR-E 89 GHz sea-ice concentrations in the Ross Sea and off the Ade´lie Coast, Antarctica, for 2002–05: first results, Annals of Glaciology, 46, 2007
und mit der folgenden Danksagung:
Thanks to ICDC, CEN, University of Hamburg for data support.