3.3.2 Concentration de la glace de mer

La pertinence des données climatiques pour les utilisateurs de diverses applications est déterminée par une gamme d’échelles spatiales et temporelles (figure 3.3) (Wagner et coll., 2020). Les ensembles de données sur la concentration de la glace de mer sont couramment utilisés pour la surveillance et la cartographie, en particulier pour estimer l’étendue et la superficie de la glace de mer, qui sont les indicateurs les plus utilisés pour évaluer les changements climatiques à long terme touchant la glace de mer (p. ex., Comiso et coll., 2017; Derksen et coll., 2019). Les données sur la concentration de la glace de mer constituent également un intrant essentiel pour les produits de réanalyse et les modèles de prévision (Guemas et coll., 2014; Chavellier et coll., 2016). Enfin, divers intervenants (p. ex., les exploitants de croisières, les commerçants, les exploitants de pêches, les chercheurs et les entreprises d’extraction des ressources, pour n’en nommer que quelques-uns) se fient également aux données sur la concentration de la glace de mer à des fins de planification (Wagner et coll., 2020). Les données sur la concentration de la glace de mer dans le nord du Canada sont principalement disponibles par l’entremise des cartes numériques des glaces du Service canadien des glaces (SCG) et des observations des satellites de télédétection passive par hyperfréquences. Voici un aperçu de ces deux principales sources de données susceptibles d’intéresser les utilisateurs de données dans le Nord canadien, en plus des références comparant les ensembles de données et leurs limites. Ces ensembles de données sont présentés à la lumière de leur disponibilité, de leur durée de plusieurs décennies et de leur couverture régionale et mondiale; ils sont également largement utilisés dans la détermination des indicateurs mondiaux du climat de la glace de mer (c.-à-d. l’étendue et la superficie de la glace de mer).

Figure 3.3. Gamme d’échelles spatiales et temporelles pertinentes pour diverses applications et opérations. (Source : Wagner et coll., 2020)

a) Cartes numériques des glaces du Service canadien des glaces

Les cartes numériques des glaces du SCG sont une compilation de toutes les cartes hebdomadaires des glaces produites par le SCG qui comprennent des estimations de la concentration de la glace de mer pour l’Arctique de l’Ouest canadien (de 1968 à aujourd’hui), l’Arctique de l’Est canadien (de 1968 à aujourd’hui), la baie d’Hudson (de 1971 à aujourd’hui) et la côte est du Canada (de 1968 à aujourd’hui). Les cartes numériques des glaces sont dérivées de cartes papier à une échelle de 1:4 million qui ont été numérisées dans une base de données de polygones topologiquement complète dans un système d’information géographique ArcInfo. Chaque carte numérique couvre une superficie de 1,2 à 2,2 millions de km2 (c.-à-d. une résolution spatiale d’environ 200 m) et comprend tous les renseignements contenus dans le code international sur les glaces de mer de l’OMM (figure 3.4). Les cartes sont fondées sur l’analyse et l’intégration de toutes les données disponibles sur l’état des glaces, y compris les renseignements météorologiques et océanographiques, les observations visuelles à partir de la côte, des navires et des avions ainsi que les données des radars aéroportés, de l’imagerie satellitaire et l’information climatologique (Tivy et coll., 2011). Les cartes des glaces de mer du SCG fournissent une interprétation locale et régionale des conditions des glaces qui peut être utilisée pour l’analyse à long terme, mais elles sont pertinentes pour des considérations tactiques et stratégiques, y compris la navigation pendant la saison des eaux libres et les prévisions hebdomadaires. Les cartes des glaces du SCG se sont révélées plus précises que les estimations de la concentration des glaces de la télédétection passive par hyperfréquences qui peuvent sous-estimer la concentration de la glace de mer jusqu’à 44 % pendant les saisons intermédiaires (Agnew et Howell, 2003).

Figure 3.4. Exemple d’une carte quotidienne des glaces de mer du SCG pour l’Arctique de l’Ouest au 13 septembre 2021, illustrant les régimes de concentration des glaces de mer contiguë dans la région de la mer de Beaufort.

Considérations et limites

Lorsqu’on utilise les cartes numériques des glaces du SCG, il faut tenir compte du fait que leur domaine temporel a changé avec le temps. Plus précisément, les cartes des glaces de l’Arctique de l’Ouest canadien, de l’Arctique de l’Est canadien et de la baie d’Hudson ont été produites seulement sur une base hebdomadaire pendant l’été, jusqu’en 1981. En 1982, des cartes mensuelles des glaces pendant les saisons hivernales ont été incluses pour les régions susmentionnées. À partir de mars 2006, cette fréquence a été augmentée à deux fois par mois pendant l’hiver. Depuis l’automne 2011, des cartes des glaces de l’Arctique de l’Ouest canadien, de l’Arctique de l’Est canadien et de la baie d’Hudson sont publiées chaque semaine à longueur d’année. Enfin, les cartes des glaces pour la côte est sont produites sur une base hebdomadaire pendant la saison hivernale seulement.

Une autre considération relative aux cartes des glaces est que les sources de données ont changé au fil du temps et des changements dans l’orientation régionale ont également eu lieu en raison de l’émergence de routes de navigation importantes. Tivy et coll. (2011) ont effectué une évaluation approfondie des cartes des glaces du SCG et n’ont trouvé aucune preuve de biais variant dans le temps depuis 1979. Toutefois, avant 1979, il est possible que la concentration de la glace de mer dans les régions septentrionales de l’est et de l’ouest de l’Arctique canadien ait été surestimée.

Une dernière considération concernant les cartes des glaces du SCG est que l’imagerie RADARSAT à haute résolution spatiale de RADARSAT-1 (de 1996 à 2013), de RADARSAT-2 (de 2007 à 2020) et de la mission de la Constellation RADARSAT (de 2020 à aujourd’hui) constitue le principal capteur utilisé dans la production des cartes des glaces depuis 1996. Par conséquent, les cartes des glaces de 1996 à aujourd’hui devraient être plus représentatives et de meilleure qualité en ce qui concerne leurs estimations de la concentration de la glace de mer (p. ex., Cheng et coll., 2020).

Produits et outils de données climatiques pour les cartes régionales des glaces de SCG

Des produits de données climatiques et des outils en ligne pour explorer les cartes régionales des glaces de SCG existent par l'intermédiaire de l'Atlas des glaces et le graphe des glaces. En particulier, l'Atlas des glaces fournit : (a) des analyses régionales basées sur les normales climatiques pour la période 1981-2010, (b) une description des techniques et des indicateurs utilisés pour caractériser les conditions des glaces pour la période 1981-2010, (c) les contributions atmosphériques et océaniques aux changements régionaux de la glace de mer, (d) des descriptions régionales des saisons d'englacement et de débâcle, et (e) des cartes des glaces et des renseignements à l'appui pour l'est, l'ouest et le nord de l'Arctique canadien et la baie d'Hudson. Le graphe des glaces est un outil interactif utilisé pour générer des graphiques à barres et des tableaux de données sur la couverture de glace pour des intervalles de temps et des régions d'intérêt spécifiés.

a) Observations par satellite de télédétection passive par hyperfréquences

La concentration de glace de mer a été surveillée depuis l’espace presque continuellement depuis 1978 en utilisant les mesures à hyperfréquences passives du radiomètre en hyperfréquence à balayage multibande (SMMR) sur le satellite Nimbus-7 et le capteur hyperfréquences spécialisé/imageur (SSM/I) et des plateformes satellitaires de sondeur-imageur en hyperfréquence spécialisé (SSM/IS). L’uniformité spatiale et temporelle des observations par satellite de télédétection passive par hyperfréquences sur plusieurs décennies fournit une interprétation régionale et mondiale des conditions des glaces pertinentes pour les évaluations climatologiques et la planification à des échelles de temps quotidiennes, hebdomadaires et saisonnières. Les ensembles de données des hyperfréquences passives sur la concentration de la glace de mer sont également les ensembles de données les plus courants pour calculer les tendances à long terme de l’étendue et de la superficie de la glace de mer. L’étendue de la glace de mer indique la superficie d’une région couverte de glace dépassant 15 %, et la superficie de la glace de mer indique la superficie d’une région couverte de glace multipliée par la concentration fractionnelle de la glace de mer.

Les émissions d’hyperfréquences peuvent traverser les nuages, mais sont légèrement affectées par la neige et la pluie. Une relation empirique entre les températures de brillance des hyperfréquences à différentes longueurs d’onde est utilisée pour distinguer la glace de mer de l’eau libre. La fraction de glace de mer est étalonnée à l’aide d’observations (point de liaison interbandes) d’eau libre à 100 % et de glace à 100 %. Par conséquent, de nombreux algorithmes différents sont utilisés pour estimer la concentration de la glace de mer et, ainsi, de nombreux produits de concentration de la glace de mer différents (p. ex., Kern et coll., 2019). Cependant, les ensembles de données les plus utilisés sur la concentration de la glace de mer sont la version 3 du Sea Ice Index (Fetterer et coll., 2017), la version 4 de la Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration de la NOAA/NSIDC (Meier et coll., 2021) et la version 2 de la Satellite Application Facility on Ocean and Sea Ice (OSI-SAF) (Lavergne et coll., 2019). La figure 3.5 illustre l’indice des glaces de mer et la concentration en temps quasi réel de la glace de mer provenant des produits du NSIDC et de la OSI-SAF.

Sea Ice Index

Cet Jeu de données comprend la concentration mensuelle de la glace de mer, l’anomalie (écarts par rapport à la valeur médiane de 1981 à 2010), la tendance (de 1981 à aujourd’hui) et les images de l’étendue de la glace de mer; les images quotidiennes de la concentration et de l’étendue de la glace de mer, en plus des valeurs calculées pour l’étendue et la superficie mensuelles et quotidiennes à l’échelle de l’hémisphère de la glace de mer, et l’étendue quotidienne moyenne de la glace de mer de 1981 à 2010. L’Jeu de données est créé en estimant la concentration de la glace de mer à partir de l’algorithme de l’équipe de la NASA (Cavalieri et coll. 1997) qui convertit les températures de brillance en estimations sur grille de la concentration de glace. Le Sea ice index est peut-être l’Jeu de données le plus connu, car il est utilisé pour l’Arctic Sea Ice News du NSIDC (http://nsidc.org/arcticseaicenews/ [en anglais seulement]). Les données quotidiennes sont disponibles du 26 octobre 1978 à aujourd’hui.

Produits et outils de données climatiques pour l'Jeu de données passive par hyperfréquences du NSIDC

Les outils Web de glace de mer fournissent en outre des outils en ligne pour explorer l'Jeu de données passive par hyperfréquences du NSIDC, y compris des graphiques interactifs sur la glace de mer montrant l'étendue quotidienne de la glace de mer pour des années spécifiées, des feuilles de calcul avec les données, des cartes interactives et des animations.

Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration de la NOAA/NSIDC

Cet Jeu de données fournit un enregistrement de données climatiques de la concentration de glace de mer à partir des données des hyperfréquences passives. Le résultat de l’algorithme de l’enregistrement de données climatiques est une combinaison d’estimations de la concentration de la glace fondées sur des règles à partir de deux algorithmes bien établis, l’algorithme Team de la NASA (Cavalieri et coll. 1984) et l’algorithme Bootstrap de la NASA (Comiso, 1986). L’enregistrement de données climatiques est une série chronologique quotidienne et mensuelle constante des concentrations de glace de mer du 25 octobre 1978 jusqu’au traitement le plus récent pour les hémisphères nord et sud.

OSI-SAF

Les estimations des concentrations de glace de mer pour l’OSI-SAF sont extraites à l’aide de points de liaison interbande dynamiques qui saisissent l’évolution temporelle des caractéristiques de surface de la couverture de glace. Cela permet également de tenir compte des différences d’étalonnage possibles entre les missions satellitaires. Les données ERA-Interim sont utilisées pour corriger l’influence atmosphérique sur les températures de brillance. Les estimations de la concentration de glace de mer de l’OSI-SAF sont disponibles de janvier 1979 à aujourd’hui.

Figure 3.5. Exemples de produits de concentration de la glace de mer, y compris (à gauche), l’étendue mensuelle de la glace en septembre de 1979 à 2020 montrant une diminution de 13,1 % par décennie à partir de l’Jeu de données du Sea Ice Index, une carte de la concentration en temps quasi réel de la glace de mer et de l’étendue médiane de la glace entre 1981 et 2010 du NSIDC, et les concentrations de glace de mer pour le 18 juin 2021 de l’OSI-SAF.

Considérations et limites

Les données sont fondées sur des hypothèses et des corrections différentes pour tenir compte des conditions de surface variables et des effets de la neige et de la pluie. Les utilisateurs de données sur la glace de mer doivent connaître les différences entre les algorithmes, leurs attributs et les méthodes de combinaison de différentes données sources en ensembles de données à long terme (p. ex., Kern et coll., 2019; Meier et Stewart, 2019). La détermination de la position de la lisière de glaces ou de la zone de glace marginale, la contamination côtière, la glace mince et les mares de fonte se formant à la surface de la glace de mer sont les principales sources d’incertitude (Ivanova et coll., 2015; Kern et coll., 2016; Comiso et coll., 2017). De plus, la construction d’un registre de l’étendue de la glace de mer sur plus de 40 ans nécessite la combinaison de capteurs à mesure que leur durée de vie opérationnelle arrive à terme et, par conséquent, l’incertitude peut varier sur le plan temporel en fonction de la qualité de l’étalonnage comparatif des capteurs (p. ex., Eisenman et coll., 2014). Bien qu’aujourd’hui l’enregistrement par hyperfréquences passives ait une résolution quotidienne, il avait une résolution de 2 jours avant juillet 1987.

Références - Concentration de la glace de mer

Agnew, T., et S. Howell, 2003: « The use of operational ice charts for evaluating passive microwave ice concentration data. Atmosphere-Ocean », 41, 317–331, https://doi.org/10.3137/ao.410405.

Cavalieri, D.J., P. Gloersen, et W. J. Campbell, 1984: « Determination of sea ice parameters with the NIMBUS 7 SMMR. J. Geophys. Res. », 89, 5355–5369, https://doi.org/10.1029/jd089id04p05355.

Cavalieri, D.J., C.L. Parkinson, P. Gloersen, et H.J. Zwally, 1997: « Arctic and Antarctic Sea Ice Concentrations from Multichannel Passive-Microwave Satellite Data Sets: October 1978-September 1995 - User's Guide. NASA TM 104647. Goddard Space Flight Center », Greenbelt, MD 20771, 17 p.

Chevallier, M., G.C. Smith, F. Dupont, J.-F. Lemieux, G. Forget, Y. Fujii, F. Hernandez, R. Msadek, K.A. Peterson, A. Storto, T. Toyoda, M. Valdivieso, G. Vernieres, H. Zuo, M. Balmaseda, Y.-S. Chang, N. Ferry, G. Garric, K. Haines, S. Keeley, R.M. Kovach, T. Kuragano, S. Masina, Y. Tang, H. Tsujino et X. Wang, 2016: « Intercomparison of the Arctic sea ice cover in global ocean–sea ice reanalyses from the ORA-IP project. Clim Dyn », 49, 1107–1136, https://doi.org/10.1007/s00382-016-2985-y.

Cheng, A., B. Casati, A. Tivy, T. Zagon, J.-F. Lemieux, et L. B. Tremblay, 2020: « Accuracy and inter-analyst agreement of visually estimated sea ice concentrations in Canadian Ice Service ice charts using single-polarization RADARSAT-2. The Cryosphere », 14, 1289–1310, https://doi.org/10.5194/tc-14-1289-2020.

Comiso, J.C., W.N. Meier, et R. Gersten, 2017: « Variability and trends in the Arctic Sea ice cover: Results from different techniques. J. Geophys. Res. Oceans », 122, 6883–6900, https://doi.org/10.1002/2017jc012768.

Comiso, J. C., 1986: « Characteristics of Arctic winter sea ice from satellite multispectral microwave observations. J. Geophys. Res. », 91, 975, https://doi.org/10.1029/jc091ic01p00975.

Derksen, C., D. Burgess, C. Duguay, S. Howell, L. Mudryk, S. Smith, C. Thackeray et M. Kirchmeier-Young, 2019: Évolution de la neige, de la glace et du per gélisol à l’échelle du Canada, chapitre 5 du Rapport sur le climat changeant du Canada, E. Bush et D .S. Lemmen (éd.), Gouvernement du Canada, Ottawa, Ontario, 2019, 195–260 p.

Eisenman, I., W.N. Meier, et J.R. Norris, 2014: « A spurious jump in the satellite record: has Antarctic sea ice expansion been overestimated? The Cryosphere », 8, 1289–1296, https://doi.org/10.5194/tc-8-1289-2014.

Fetterer, F., K. Knowles, W.N. Meier, M. Savoie, et A.K. Windnagel, 2017: « Sea Ice Index, Version 3. Boulder, Colorado USA. NSIDC: National Snow and Ice Data Center », https://doi.org/10.7265/N5K072F8.

Guemas, V., E. Blanchard-Wrigglesworth, M. Chevallier, J.J. Day, M. Déqué, F.J. Doblas-Reyes, N.S. Fučkar, A. Germe, E. Hawkins, S. Keeley, T. Koenigk, D.S. y Mélia, et S. Tietsche, 2014: « A review on Arctic sea-ice predictability and prediction on seasonal to decadal time-scales. Q.J.R. Meteorol. Soc. », 142, 546–561, https://doi.org/10.1002/qj.2401.

Ivanova, N., L.T. Pedersen, R.T. Tonboe, S. Kern, G. Heygster, T. Lavergne, A. Sørensen, R. Saldo, G. Dybkjær, L. Brucker, et M. Shokr, 2015: « Inter-comparison and evaluation of sea ice algorithms: towards further identification of challenges and optimal approach using passive microwave observations. The Cryosphere », 9, 1797–1817, https://doi.org/10.5194/tc-9-1797-2015.

Kern, S., T. Lavergne, D. Notz, L.T. Pedersen, R.T. Tonboe, R. Saldo, et A.M. Sørensen, 2019: « Satellite passive microwave sea-ice concentration data set intercomparison: closed ice and ship-based observations. The Cryosphere », 13, 3261–3307, https://doi.org/10.5194/tc-13-3261-2019.

Kern, S., A. Rösel, L.T. Pedersen, N. Ivanova, R. Saldo, et R.T. Tonboe, 2016: « The impact of melt ponds on summertime microwave brightness temperatures and sea-ice concentrations. The Cryosphere », 10, 2217–2239, https://doi.org/10.5194/tc-10-2217-2016.

Lavergne, T., A. Macdonald Sørensen1, S. Kern, R. Tonboe, D. Notz, S. Aaboe, L. Bell, G. Dybkjær, S. Eastwood, C. Gabarro, G. Heygster, M.A. Killie, M.B. Kreiner, J. Lavelle, R. Saldo, S. Sandven, et L.T. Pedersen, 2019: « Version 2 of the EUMETSAT OSI SAF and ESA CCI sea-ice concentration climate data records. The Cryosphere », 13, 49–78, https://doi.org/10.5194/tc-13-49-2019.

Meier, W., F. Fetterer, A. Windnagel, et S. Stewart, 2021: « NOAA/NSIDC Climate Data Record of Passive Microwave Sea Ice Concentration, Version 4 », https://doi.org/10.7265/EFMZ-2T65.

Meier, W.N., et J. S. Stewart, 2019: « Assessing uncertainties in sea ice extent climate indicators. Environ. Res. Lett. », 14, 035005, https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaf52c.

Meier, W.N., et J. S. Stewart, 2020: « Assessment of the Stability of Passive Microwave Brightness Temperatures for NASA Team Sea Ice Concentration Retrievals. Remote Sensing », 12, 2197, https://doi.org/10.3390/rs12142197.

Tivy, A., S.E.L. Howell, B. Alt, S. McCourt, R. Chagnon, G. Crocker, T. Carrieres, et J.J. Yackel, 2011: « Trends and variability in summer sea ice cover in the Canadian Arctic based on the Canadian Ice Service Digital Archive, 1960–2008 and 1968–2008. Journal of Geophysical Research », 116,C03007. https://doi.org/10.1029/2009JC005855.

Wagner, P.M., N. Hughes, P. Bourbonnais, J. Stroeve, L. Rabenstein, U. Bhatt, J. Little, H. Wiggins, et A. Fleming, 2020: « Sea-ice information and forecast needs for industry maritime stakeholders. Polar Geography », 43, 160–187, https://doi.org/10.1080/1088937x.2020.1766592.