Die Dicke des Meereises bestimmt den Wärmeaustausch zwischen Ozean und Atmosphäre sowie die Widerstandsfähigkeit des Eises gegen Deformation durch die Kräfte der Luft- und Meeresströmungen. Bereits auf dünnem neuem Meereis kann sich Schnee ablagern. Diese Schneeakkumulation reduziert den Wärmeaustausch zusätzlich und erhöht gleichzeitig die Albedo des Eises. Während der letzten Jahrzehnte ist der Anteil an dickem, mehrjährigem Eis stark zurückgegangen, die winterliche Meereisausdehnung dagegen nur leicht. Folglich macht heute dünnes einjähriges Eis einen wesentlich größeren Anteil der von Meereis bedeckten Fläche aus. Tägliche Beobachtungen der Meereisfläche und -dicke sind wichtig, um ihre starken Veränderungen der letzten Jahre nachverfolgen und unser Verständnis des arktischen Klimasystems verbessern zu können.
Eine Möglichkeit die Meereisdicke zu bestimmen, beruht auf der Verwendung mikrowellenbasierter Satellitenbeobachtungen. Genauer gesagt wird Strahlung im sog. L-Band (1,4 GHz) des elektromagnetischen Spektrums nicht nur von der Oberfläche des Meereises, sondern auch von darunterliegenden Eisschichten ausgestrahlt. Für Eis mit einer Mächtigkeit von weniger als circa 50 cm kann daher das Verhältnis der emittierten Strahlung zur Meereisdicke ausgenutzt werden. Ein weiterer Vorteil der L-Band-Radiometrie besteht darin, dass atmosphärische Faktoren (Wolken, Niederschlag usw.) nur einen geringen Einfluss auf die vom Satellitensensor gemessenen Oberflächenemissionen haben. Darüber hinaus können Beobachtungen im L-Band – wie bei allen anderen Mikrowellenfrequenzen auch – während der langen Polarnacht gemacht werden, wenn kein natürliches Licht vorhanden ist. Nach dem Start des neuen Soil Moisture Active Passive (SMAP)-L-Band-Radiometers im Jahr 2015 wurde ein bereits entwickelter Algorithmus für die Erfassung der Meereisdicke (Huntemann et al., 2014) aus Daten des Soil Moisture Ocean Salinity (SMOS)-Sensors, für die Verwendung von Strahlungstemperatur-Daten des neuen SMAP-Sensors (Pațilea et al., 2019) angepasst.
Abbildung 1 zeigt ein Beispiel vom 27. Oktober 2017 für die kombinierten Daten von beiden Sensoren für die Bestimmung der Meereisdicke an einem einzigen Tag. Zu dieser Jahreszeit hat die Meereisbildung begonnen und große Teile der Randmeere (z. B. der Laptewsee und Karasee) im Arktischen Ozean sind bereits von dünnem Meereis bedeckt. Wir können auch beobachten, dass in einigen Regionen (z. B. in der Laptewsee) das Eis in Küstennähe bereits nahezu 50 cm dick ist, während das Meereis in der zentralen Laptewsee immer noch überwiegend dünn ist. Das Gebiet rund um den Nordpol (grau) wird nicht von Satellitenmessungen erfasst. Dieses Gebiet bleibt jedoch fast das ganze Jahr über von dickem Meereis bedeckt. Somit ermöglicht es die komplette L-Band-Messreihe, die Entwicklung der Dünneisflächen im Arktischen Ozean seit dem Start von SMOS im Jahr 2010 zu beobachten.
Abbildung 2 zeigt ein Beispiel aus der L-Band-Messreihe der Meereisdicke-Daten von der Laptewsee für die Jahre 2010 bis 2016. In diesem Zusammenhang wird der 15. September, also der ungefähre Zeitpunkt des Meereisminimums, für den Jahresanfang verwendet. Wir sehen, dass die Laptewsee jedes Jahr ab dem 15. bis 20. Oktober fast vollständig von Meereis bedeckt ist (Abbildung 2, mittig). Ab diesem Zeitpunkt erhöht sich allmählich die durchschnittliche Meereisdicke und erreicht die maximale Dicke von 50 cm nur einen Monat später, am 15. November (Abbildung 2, unten). In der Grafik oben wiederum können wir erkennen, dass es eine gewisse jährliche Variabilität gibt. 2011 z. B. begann die Meereisbildung erst spät und produzierte bis Anfang Dezember hauptsächlich dünnes Eis, wogegen in 2016 das dicke Meereis bereits ca. drei Wochen früher überwog.
Um die Unsicherheit der neuen Datenreihe zu bestimmen, wurde eine neue Methode entwickelt, die auf der Anfälligkeit des Messverfahrens gegenüber Veränderungen in der Strahlungstemperatur basiert. Diese wird in Abbildung 3 dargestellt. Die Unsicherheit nimmt analog zur Meereisdicke zu. Für eine Meereisdicke von ungefähr 50 cm erreicht die Durchschnittsunsicherheit 30 cm. Der Grund dafür liegt in der Anfälligkeit des Messverfahrens gegenüber Veränderungen in der Strahlungstemperatur, insbesondere bei größeren Eisdicken, sowie der Unsicherheit bezüglich der Meereiskonzentration. Ab 50 cm nähern sich die gemessenen Strahlungstemperaturen dem Sättigungspunkt. Hier wächst die Wirkung der Meereiskonzentration auf die Unsicherheit bezüglich der Meereisdicke. Bei Meereisdicken von über 50 cm in Verbindung mit einer Meereiskonzentration von nur knapp unter 100% kann die mit dem Verfahren ermittelte Meereisdicke fälschlicherweise bereits weniger als 50 cm ergeben. Deshalb werden hier nur Meereisdicken bis 50 cm dargestellt. Eine weitere Unsicherheitsquelle liegt in den Veränderungen der Meereisdicke im Laufe eines Tages. Die SMAP/SMOS-Meereisdicke-Datenreihe zeigt den Tagesdurchschnitt für sämtliche Messungen. Bei dünnem Meereis und niedrigen Temperaturen kann jedoch die Meereisdicke innerhalb eines Tages stark wachsen. Dieses Phänomenon tritt am deutlichsten bei dünnem Eis hervor und nimmt bei zunehmender Meereisdicke ab.
Zusammenfassend stellen wir hier eine neue satellitenbasierte Datenreihe für dünne Meereisdicke bis zu 50 cm vor, die Mikrowellen-Radiometrie-Messungen von den zwei Sensoren SMAP und SMOS kombiniert. Die kombinierte Datenreihe reicht bis 2015 und die für SMOS allein bis 2010 zurück.
Kontakt
- Cătălin Pațilea, Universität Bremen, Institut für Umweltphysik
- Georg Heygster, Universität Bremen, Institut für Umweltphysik
- Marcus Huntemann, Universität Bremen, Institut für Umweltphysik
- Gunnar Spreen, Universität Bremen, Institut für Umweltphysik
Literatur
- Huntemann, M., Heygster, G., Kaleschke, L., Krumpen, T., Mäkynen, M., and Drusch, M.: Empirical sea ice thickness retrieval during the freeze-up period from SMOS high incident angle observations, The Cryosphere, 8, 439-451, doi: 10.5194/tc-8-439-2014, 2014.
- Pațilea, C., Heygster, G., Huntemann, M., and Spreen, G.: Combined SMAP/SMOS Thin Sea Ice Thickness Retrieval, The Cryosphere, 13, 675–691, doi: 10.5194/tc-13-675-2019, 2019.
Grafiken
