一种新的科学方法可能使研究人员能够更好地掌握融化的北极的情况。科学家们首次设计出一种技术，可以全年监测北极海冰的厚度——即使在最难监测的夏季也是如此。
这种新方法在一篇论文中概述，该论文于周三发表在Nature杂志上，可能有助于填补卫星记录中关于海冰厚度长期存在的空白。
自1979年以来，科学家们一直使用卫星持续监测北极海冰。全年收集的卫星图像显示，随着地球变暖，海冰覆盖总面积如何稳步缩小。
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卫星上的特殊雷达仪器也可以测量漂浮在海面上的海冰的厚度。这些记录表明，随着北极最古老、最厚的海冰屈服于气候变暖，海冰正在随着时间推移而变薄。
但厚度记录存在一个主要问题。它在很大程度上排除了夏季月份。
在一年中最温暖的时候，海冰开始融化，液态水开始在其表面汇集。这些融水池会使雷达系统混淆，使其难以区分冰和海洋，并准确测量冰块的厚度。
科学家们还有其他方法可以在夏季测量冰的厚度。他们可以驾驶装备特殊的飞机飞越北冰洋，或者他们可以派遣研究人员乘坐船只到现场亲自进行测量。甚至还有散布在北极各处的特殊科学浮标，可以帮助监测不断变化的冰情。
但这些方法都无法提供卫星所能提供的整个北冰洋的完整、连续的图像。这意味着夏季的厚度记录总会存在一些空白。
从科学的角度来看，这是一个问题。完整、不间断的记录是了解北极如何应对气候变化以及构建可以对其未来进行长期预测的气候模型的黄金标准。
这个问题是新研究的主要作者 Jack Landy 多年来一直在思考的问题。
在加拿大完成博士学位后，Landy 正在寻找新的项目来攻克。他刚回到英国，发现可以进行他在海外进行的实地研究的机会减少了。他开始思考可以从远处解决的问题。
“这是我们知识中明显的空白之一，”目前在 University of Tromsø — The Arctic University of Norway 担任科学家的 Landy 说。“20多年来，我们从卫星测高获得的夏季厚度观测数据一直存在空白。因此，这似乎是一个非常有趣和令人兴奋的项目，值得尝试去解决。”
事实证明，这也是一个巨大的挑战。
“之所以花费这么长时间，是因为这是一个非常具有挑战性的项目，很难取得好的成果，”Landy 说。
在过去的几年里，更多的合作者参与了这个项目。本周发表的新论文包括来自欧洲和北美各地机构的十几位作者。
该团队转向机器学习，一种人工智能，以寻求解决方案。夏季测量冰厚度的根本挑战之一是区分冰上的融水池和海洋本身。研究人员将一种机器学习技术应用于卫星数据，以区分冰块。
他们还构建了一个雷达系统对融冰响应的模型，并将其与实际卫星数据进行比较——这种技术使他们能够根据需要对雷达系统的测量结果进行校正。这种方法最终帮助他们构建了夏季海冰厚度的准确记录。
在查看完整的全年记录时，科学家们发现海冰厚度是海冰范围（或其在海面上的总覆盖面积）的良好预测指标。不出所料，较薄的冰融化和消失得更快。
该研究表明，夏季海冰厚度的数据可以帮助预测九月份夏季结束时剩余的冰的总面积。这对于预测航运交通很有用。
新方法也可能在其他方面证明有用。
它可以帮助改进科学家们用来预测北极未来的模型模拟。海冰减少会影响北极脆弱的生态系统和依赖于它的社会。它还会影响北极变暖的速度。研究表明，北极变暖的速度会影响全球其他地区的天气和气候模式。这使得这些预测不仅对北极社区重要，而且对整个世界都重要。
根据 Landy 的说法，改进模型是这项研究“最令人兴奋的潜在影响之一”。到目前为止，用于构建模型的大部分冰厚度数据来自冬季观测。新方法开启了使用全年最佳数据的可能性。
“所有控制夏季冰层破裂方式的过程都没有可供测试的厚度数据，”Landy 说。“海冰融化的速度，它破裂、破碎和变薄的程度——所有这些都缺乏观测数据。”
转载自 E&E News，经 POLITICO, LLC 许可。版权所有 2022 年。E&E News 为能源和环境专业人士提供重要新闻。