Retrieval of wintertime snow depth on Arctic sea ice and analysis of long-term variability using satellite passive measurements

Abstract

A new satellite retrieval algorithm for wintertime snow depth on Arctic sea ice was developed based on the hydrostatic balance and thermodynamic steady-state of a snow-ice system. In this algorithm, snow depth is estimated from the passive infrared and microwave measurements, with the use of sea ice freeboard, snow surface temperature, and snow-ice interface temperature as inputs. The algorithm was validated against NASA's Operation IceBridge (OIB) measurements, and results indicate that the snow depth on the Arctic sea ice can be estimated with a high level of accuracy. To produce a long-term snow depth record in the Arctic basin-scale, sea ice freeboard was estimated from the satellite passive microwave (PMW) measurements. To do so, the snow-ice scattering optical depth from satellite PMW measurements was used as a predictor for the estimation of the total freeboard. Estimated PMW total freeboards were found to be in good agreement with OIB total freeboards. The wintertime snow depth records for the 2003-2020 period were produced by combining the PMW freeboard and satellite-derived temperatures. It was found that snow depth is highly dependent on sea ice type, likely due to the snow accumulation timing and period. The snow depth and its variability were greater on multiyear ice than on first-year ice. Besides, a significant reduction in mean snow depth was found, compared to the snow depth climatology for the 1954-1991 period. Regarding the temporal variations over the 2003-2020 period, regionally different snow depth trends are found; negative and positive snow depth trends were noted over the eastern and western parts of the Arctic Ocean, respectively. It is thought that the negative trends are related to sea ice type transition and delayed freeze onset, while the positive trends are related to increased precipitation amount.

겨울철 북극 해빙지역 적설깊이 산출을 위해 적설-해빙 시스템의 정역학적 평형 및 열역학적 정상상태(steady state)를 기반으로 한 새로운 인공위성 산출 알고리즘이 개발되었다. 개발된 알고리즘은 수동 마이크로파/적외선 관측자료로부터 얻어진 해빙건현(freeboard), 적설표면온도와 적설-해빙경계층온도를 입력자료로 사용하여 적설깊이 산출을 수행한다. 적설깊이 산출물은 NASA의 OIB(Operation IceBridge) 항공기 관측자료를 기준으로 검증되었으며 높은 정확도를 보였다. 새로운 알고리즘을 활용한 북극해 규모의 장기간 적설깊이 자료 생산을 위해 인공위성 수동 마이크로파 관측자료로부터 해빙건현을 추정하였다. 이를 위해 수동 마이크로파 관측에서 얻은 적설-해빙 산란 광학 깊이를 예측 변수로 사용하였다. 추정된 수동 마이크로파 해빙건현은 OIB 관측치와 높은 일치성을 보였다. 2003-2020년 기간 겨울철 적설깊이 자료를 인공위성 온도자료와 수동마이크로파 해빙건현자료를 함께 사용하여 생산하고 분석하였다. 북극 해빙지역 적설깊이는 눈이 쌓이는 시기 및 기간과 관련하여 해빙의 종류에 크게 의존하는 것으로 나타났으며, 적설깊이와 그 변동성은 단년빙보다 다년빙에서 큰 값을 보였다. 또한, 1954-1991년 기간 동안의 현장관측 기반 적설깊이 기후값과 비교하여 현대 적설깊이의 상당한 감소가 발견되었다. 시계열 분석 결과 2003-2020년 기간동안 지역적으로 다른 적설깊이 경향성이 보였다. 북극해의 동쪽지역에서는 감소, 서쪽지역에서는 증가 경향이 나타났다. 감소 경향은 다년빙에서 단년빙으로의 해빙 종류 변화 및 결빙시점의 지연과 관련이 있으며, 증가 경향은 강수량의 증가와 관련이 있는 것으로 보인다.