武汉大学中国南极测绘研究中心周春霞教授课题组在地学与遥感领域国际期刊《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》（IF=6.3）发表题为“Spatiotemporal Variations and Driving Mechanisms of the Mackenzie Polynya in Antarctica Based on Multi-Source Remote Sensing Observations”的研究论文。该研究基于多源遥感观测数据，系统研究了东南极Mackenzie冰间湖的时空演变特征，阐明其关键驱动机制，为理解南极沿岸冰间湖对极地海-冰-气相互作用的响应提供重要科学依据。武汉大学中国南极测绘研究中心硕士研究生贺丁华、博士研究生王涛为论文共同第一作者，周春霞教授为通讯作者。

冰间湖（Polynya）是指在达到结冰温度的天气条件下仍能长期保持无冰或仅被薄冰覆盖的开阔水域，是南极海-冰-气相互作用和物质交换的关键窗口，同时对局地海洋环流、极地生物生产力等具有重要影响。Mackenzie冰间湖是东南极一处典型的沿岸冰间湖，其演变过程受风场、气温、海洋热力条件等共同调控。受南极恶劣环境制约，现场观测资料稀缺，以往研究缺少对Mackenzie冰间湖面积和产冰量的长时序时空演化特征及各环境因子驱动作用的分析。针对这一问题，研究团队基于多源遥感数据与再分析数据集，开展Mackenzie冰间湖长时序动态监测与驱动机制分析。

研究基于2008-2022年4-8月长时序遥感数据，采用海冰厚度（TIT）法与海冰密集度（SIC）法计算冰间湖面积，并结合Sentinel-1 SAR影像完成精度验证。结果显示，0.2 m阈值TIT方法反演的冰间湖年均面积为5110±700 km²，产冰量为50.2±9.6 km³；且2022年冰间湖面积与SAR解译结果（5320 km²）高度吻合，显著优于传统SIC方法，有效弥补了SIC方法对薄冰区识别不足的缺陷。机制分析表明，下降风是Mackenzie冰间湖演变的主导因子，冰间湖面积与风场强度呈显著正相关（R=0.64），而2010年极端热力异常可暂时改变风场主导格局，揭示了冰间湖动力与热力过程的协同调控机制。此外，研究明确了各类遥感方法的优劣，建立了可通用的阈值等效关系。

该研究综合多种方法开展冰间湖监测并进行对比分析，揭示了Mackenzie冰间湖长时序变化规律与驱动机制，为极地冰间湖及其气候响应研究提供了重要的数据支撑与方法参考。

论文信息：He, D., Wang, T., Zhou, C., Li, M., Chien, Y., & Fu, Z. (2026). Spatiotemporal Variations and Driving Mechanisms of the Mackenzie Polynya in Antarctica Based on Multi-Source Remote Sensing Observations. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 19, 22695-22708. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2026.3706687

供稿：贺丁华；排版：柳思怡；审核：周春霞、孔建