Polare Meereiskonzentration von ASI-SSMI Daten

Übersicht

Zugang

UNEINGESCHRÄNKT:

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/asi_ssmi_iceconc

nach oben

Beschreibung

Daten des Special Sensor Microwave / Imager (SSM/I) und des Special Sensor Microwave Image Sounder (SSMIS) wurden benutzt, um feiner aufgelöste Datensätze der prozentualen Meereisbedeckung auf einem polar-stereographischen Gitter mit 12.5 km Gitterzellengröße zu berechnen. Die hier verfügbaren Meereiskonzentrationsdaten wurden mit dem ARTIST Sea Ice (ASI) Algorithmus aus Strahlungstemperaturbeobachtungen der 85 GHz Kanäle des SSM/I bzw. SSM/IS Sensors am IFREMER berechnet. Diese Kanäle haben eine bedeutend feinere räumliche Auflösung als die herkömmlich verwendeten Kanäle niedrigerer Frequenzen.

In den Artikeln Kaleschke et al. (2001) und Spreen et al. (2008) ist der ASI Algorithmus beschrieben (siehe Referenzen).

Am ICDC wird ein 5-Tages Medianfilter über die Daten laufen gelassen um Wettereinflüsse zu unterdrücken (siehe z. B. Kern et al. (2010) in den Referenzen).

Fehlerabschätzungen pro Gitterzelle sind bisher noch nicht in das Datenprodukt integriert. Es ist jedoch geplant, diese in V02 dieses Datensatzes zu implementieren.

Dieser Datensatz ist ein ICDC / CliSAP-IFREMER-Produkt.

Letzte Aktualisierung des Datensatzes am ICDC: 8. August 2024

nach oben

Parameter

Parameter des ASI-SSMIS Meereiskonzentration Datensatz
Name	Einheit
Meereiskonzentration	%

nach oben

Abdeckung, räumliche und zeitliche Auflösung

Zeitraum und zeitliche Auflösung:

1991-12-05 bis 2024-07-31
Täglich

Räumliche Abdeckung und Auflösung:

Nord- und Südhemisphäre
Räumliche Auflösung: 12,5 km x 12,5 km, polar-stereographisches Gitter vom NSIDC, Tangentialebene bei 70°N bzw. 70°S
Geographische Breite: variabel, in etwa polwärts von 45°N bzw. 45°S
Geographische Länge: 0 - 360°E
Dimension: 608 Spalten x 896 Zeilen (Nordhemisphäre), 632 Spalten x 664 Zeilen (Südhemisphäre)
Höhe: 0,0 m

Format:

NetCDF

nach oben

Datenqualität

Der Datensatz beinhaltet derzeit noch keine Fehlerabschätzungen.

Es wurde jedoch eine ganze Anzahl von Vergleichen mit Schiffsbeobachtungen sowie unabhängigen Satellitendaten vorgenommen (siehe die unten aufgeführten Publikationen), deren Resultate das Potenzial dieser fein aufgelösten Meereiskonzentrationsdaten insbesondere für kompaktes Meereis hervorheben.

Darüber hinaus wurden theoretische Untersuchungen zu den einzelnen Fehlerbeiträgen aus Sensorrauschen und/oder variierenden Umwelteinflüssen angestellt; diese sind in Spreen et al. (2008) nachzulesen (siehe Referenzen).

Wir merken an, dass die feinere räumliche Auflösung, die mit den SSM/I 85GHz Kanälen und damit dem ASI Algorithmus erzielt wird, zum Teil mit einer höheren Unsicherheit in den berechneten Meereiskonzentrationen einher geht. Grund dafür ist die größere Sensitivität der 85 GHz Kanäle für Atmosphäreneinflüsse wie den Wasserdampf- oder Wolkenwassergehalt im Vergleich zu den sonst verwendeten 37 GHz oder 19 GHz Kanälen. Insbesondere in der Nähe der Eisrandzone können deshalb vermehrt Überschätzungen der Meereiskonzentration auftreten.

Durch den Wettereinfluß kann es zu Änderungen in den physikalischen Schneeeigenschaften kommen, die auch das Verhalten des Schnees im Mikrowellenbereich mit bestimmen und damit einen Einfluß auf die berechnete Eiskonzentration haben. Um diese wetterbedingten, unrealistischen Schwankungen der Eiskonzentration zu minimieren, wurde die Datenzeitreihe mit einem 5-Tages-Medianfilter gefiltert.

Zusätzlich wurden fehlende Gitterzellen in einem zwei-stufigen Verfahren zunächst räumlich, dann zeitlich interpoliert. Gitterzellen mit einer isoliert zu hohen Eiskonzentration wurden auf die mittlere Eiskonzentration der Umgebung gesetzt. Schließlich wurden fehlende Tage mit Daten der benachbarten Tage aufgefüllt. Oben genannte isolierte zu hohe Eiskonzentrationen traten insbesondere während der ersten Monate dieses Datensatzes auf. Fehlende Tage sind weiter oben gelistet.

Ein Konsistenzcheck bzgl. des Übergangs von DMSP-F13 SSM/I zu DMSP-F17 SSM/IS wurde durchgeführt; die Ergebnisse sind unauffällig und weisen auf einen "glatten" Übergang hin, siehe Technical Report "Check of 1992-2012 ASI SIC time series for inconsistencies" in den Referenzen.

Fehlende (interpolierte) Tage: 06-18-1992, 04-01-1993, 20-07-1994, 20-11-1994, 21-11-1994, 22-11-1994, 01-12-1996, 11-03-1998, 01-12-2000, 31-12-2006, 05-12-2007, 20-02-2021, 21-02-2021
Fehlende (NICHT interpolierte) Tage: 03-05-2016 bis 06-05-2016

nach oben

Kontaktperson

Lars Kaleschke
Alfred Wegener Institut für Polar- & Meeresforschung (AWI) / Bremerhaven
E-Mail: lars.kaleschke (at) awi.de

Stefan Kern
Universität Hamburg
E-Mail: stefan.kern (at) uni-hamburg.de

nach oben

Referenzen

Literatur:

Stefan Kern, Technical report "Check of 1992-2012 ASI SIC time series for inconsistencies" (pdf, nicht barrierefrei)
Kaleschke, L., et al., 2001, SSM/I sea ice remote sensing for meoscale ocean-atmosphere interaction analysis. Canad. J. Rem. Sens., 27, 526-537.
Kern, S., et al., 2003, A comparison of two 85-GHz SSM/I sea ice concentration algorithms with AVHRR and ERS-2 SAR imagery. Trans. Geosci. Rem. Sens., 41-10, 2294-2306.
Andersen, S., et al., 2006, Improved retrieval of sea ice total concentration from spaceborne passive microwave observations using numerical weather prediction model fields: An intercomparison of nine algorithms. Rem. Sens. Environ., 104-4, 374-392.
Andersen, S., et al., 2007, Intercomparison of passive microwave sea ice concentration retrievals over the high-concentration Arctic sea ice. J. Geophys. Res., 112, C08004, doi:10.1029/2006JC003543.
Spreen, G., et al., 2008, Sea ice remote sensing using AMSR-E 89-GHz channels. J. Geophys. Res., 113, C02S03, doi:10.1029/2005JC003384.
Kern, S., et al., 2010, Climatology of the Nordic (Irminger, Greenland, Barents, Kara and White/Pechora) Seas ice cover based on 85 GHz satellite microwave radiometry: 1992-2008. Tellus, 62A, 411-434.
Kern, S., et al., 2019, Satellite Passive Microwave Sea-Ice concentration data set inter-comparison: Closed ice and ship-based observations, The Cryosphere, 13(12), 3261-3307, https://doi.org/10.5194/tc-13-3261-2019 .
Kern, S., et al., 2020, Satellite passive microwave sea-ice concentation data set intercomparison for Arctic summer conditions, The Cryosphere, 14(7), 2469-2493, https://doi.org/10.5194/tc-14-2469-2020 .
Kern, S., et al., 2022, Satellite passive microwave sea-ice concentration data set intercomparison using Landsat data, The Cryosphere, 16(1), 349-378, https://doi.org/10.5194/tc-16-349-2022 .

Websites:

von NSIDC verwendetes polar-stereographisches Gitter, https://nsidc.org/data/polar-stereo/tools_geo_pixel.html

nach oben

Datenzitat

Bei Verwendung der Daten diese bitte wie folgt zitieren:

"Kern, S., Kaleschke, L., Girard-Ardhuin, F., Spreen, G., and Beitsch, A.: Global daily gridded 5-day median-filtered, gap-filled ASI Algorithm SSMI-SSMIS sea ice concentration data, Integrated Climate Date Center (ICDC), CEN, University of Hamburg, Germany, https://www.cen.uni-hamburg.de/en/icdc/data/cryosphere/seaiceconcentration-asi-ssmi.html [last access], 2024."

Kaleschke, L., et al., 2001, SSM/I sea ice remote sensing for meoscale ocean-atmosphere interaction analysis. Canad. J. Rem. Sens., 27, 526-537.

Spreen, G., et al., 2008, Sea ice remote sensing using AMSR-E 89-GHz channels. J. Geophys. Res., 113, C02S03, doi:10.1029/2005JC003384.

nach oben