海洋所在北極東格陵蘭海冰邊緣區(qū)渦旋研究方面取得新進展
近日,中國科學(xué)院海洋研究所人工智能海洋學(xué)研究組在北極東格陵蘭海冰邊緣區(qū)渦旋自動識別和特征分析方面取得新進展。相關(guān)研究成果發(fā)表于遙感領(lǐng)域國際期刊Remote Sensing of Environment。
海冰邊緣區(qū)是密集海冰與開闊海洋之間的過渡帶,是極地海洋最活躍、最復(fù)雜的區(qū)域之一。這里的海洋渦旋深刻影響了海冰的分布和演變,以及海-氣系統(tǒng)的物質(zhì)和能量通量,是研究極地多尺度動力學(xué)和熱力學(xué)過程的關(guān)鍵要素。然而,由于缺乏穩(wěn)健、高效的渦旋檢測算法和長時序、大范圍的渦旋數(shù)據(jù)集,相關(guān)研究長期以來難以從統(tǒng)計學(xué)視角系統(tǒng)刻畫海冰邊緣區(qū)渦旋的特征規(guī)律,也難以深入評估其在極地環(huán)境變化中的作用機制。星載合成孔徑雷達(SAR)具備全天時、全天候的高分辨率二維成像能力,是海冰邊緣區(qū)渦旋觀測的有力數(shù)據(jù)源。本研究基于YOLO目標(biāo)檢測算法,開發(fā)了面向雙極化Sentinel-1 SAR影像的海冰邊緣區(qū)渦旋檢測模型MIZ-EDYOLO,創(chuàng)新性地實現(xiàn)了渦旋目標(biāo)自動定位、分類及渦旋參數(shù)一體化提取。
本研究利用1300余景Sentinel-1 SAR影像構(gòu)建模型訓(xùn)練和評估數(shù)據(jù)集,針對海冰邊緣區(qū)復(fù)雜場景和多尺度、多形態(tài)渦旋特征對模型進行適用性改進:設(shè)計新的特征提取模塊;引入部分自注意模塊,采用類別加權(quán)的評價指標(biāo)等有效提高模型整體性能。結(jié)果表明,模型在測試集上取得了約80%的平均精度,在全景SAR圖像檢測中表現(xiàn)良好(圖1),滿足業(yè)務(wù)化與科研應(yīng)用需求。本研究將模型應(yīng)用于2018~2023年東格陵蘭海冰邊緣區(qū)Sentinel-1A SAR影像,構(gòu)建了首個基于單星多年連續(xù)、穩(wěn)定觀測的海冰邊緣區(qū)渦旋數(shù)據(jù)集,并據(jù)此分析了該區(qū)域渦旋的時空分布和統(tǒng)計特征(圖2),發(fā)現(xiàn)渦旋高發(fā)區(qū)與流場活動強烈區(qū)及地形效應(yīng)顯著區(qū)密切相關(guān);月平均渦旋數(shù)量和尺寸受海冰邊緣區(qū)季節(jié)性演變調(diào)控;氣旋渦和反氣旋渦存在顯著的特征不對稱,與二者的旋轉(zhuǎn)動力學(xué)特征及上覆浮冰的運動響應(yīng)差異有關(guān)。

圖1 東格陵蘭海冰邊緣區(qū)不同季節(jié)Sentinel-1 SAR影像中渦旋檢測結(jié)果示例(紅框:反氣旋渦,藍框:氣旋渦)

圖2 基于2018~2023年Sentinel-1A 連續(xù)、穩(wěn)定觀測的東格陵蘭海冰邊緣區(qū)渦旋1°×1°網(wǎng)格空間分布
本研究開發(fā)了一套高效、可擴展的海冰邊緣區(qū)渦旋自動識別框架,并構(gòu)建了長時序大范圍的海冰邊緣區(qū)渦旋數(shù)據(jù)集,為極地海洋多尺度過程研究提供了重要的技術(shù)支撐與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
論文第一作者為中國科學(xué)院海洋研究所博士生姜菲,通訊作者為任沂斌副研究員,合作者還包括李曉峰研究員和劉穎潔副研究員。該研究獲國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院海洋研究所自主部署課題等項目資助。
論文信息:
Jiang, F., Li, X., Liu, Y., Ren, Y.*, 2026. Deep learning detection and analysis of eddies in the East Greenland marginal ice zone from Sentinel-1 SAR imagery. Remote Sens. Environ. 334,115177.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115177.
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