Remote Sensing: Пространственное районирование Северного Ледовитого океана на основе физических свойств океана
Северный Ледовитый океан имеет уникальную сложную систему, связанную с тесными взаимодействиями океана, льда, атмосферы и суши. Северный Ледовитый океан считается крайне восприимчивым к глобальному изменению климата, с потенциалом для драматических воздействий на окружающую среду как в региональном, так и в глобальном масштабе, и его пространственные различия особенно обострились. Таким образом, для всестороннего понимания реакции окружающей среды Северного Ледовитого океана на изменение климата требуется его классификация на субрегионы, описывающие пространственную однородность кластеров и неоднородность между кластерами на основе физических свойств океана и реализации анализа в региональном масштабе. В этом исследовании, используя долгосрочные оптимальные интерполяционные наборы данных о температуре поверхности моря за период 1982–2023 гг., которые являются одним из основных показателей физических процессов, авторы применили алгоритм кластеризации K-средних для создания субрегионов Северного Ледовитого океана, отражающих различные физические характеристики. При использовании критерия дисперсионного отношения оптимальное число субрегионов для пространственной кластеризации составило 12 Используя такие методы, как информационное картирование и парный мультисравнительный анализ, авторы обнаружили, что 12 субрегионов Северного Ледовитого океана хорошо представляют пространственную неоднородность и однородность физических свойств, включая концентрацию морского льда, поверхностные океанические течения, температуру и солёность морской поверхности. Пространственные закономерности в изменениях температуры поверхности моря также хорошо совпадали с границами кластеризованных субрегионов. Такие недавно выявленные физические субрегионы Северного Ледовитого океана будут способствовать более полному пониманию экологической реакции Северного Ледовитого океана на ускоряющееся изменение климата.
