北极海冰是全球气候的重要组成部分,在全球变暖的背景下,近十几年来北极海冰快速减少。研究表明,近年多年冰面积和范围减少的速度快于总体海冰减少的速度,北极海冰融化期变长。而且北极海冰的年际变化主要体现在中央区边缘,即夏季的海冰外缘区,而不是通常意义下的冬季海冰外缘区。因此研究季节性海冰年际变化及其与大气的相互作用意义重大。季节性海冰的研究需要有良好的数据支持,然而目前尚无发布的季节性海冰密集度数据。因此为了实现本文研究目的,首先要获取较合理精确的北极季节性海冰密集度数据。海冰密集度是极区海冰监测的重要因素,目前由于微波数据具有较好的时空分辨率,是反演北极海冰密集度的重要数据,本文使用AMSR-E89GHz数据ASI反演算法得到的海冰密集度是目前能够获得的分辨率最高的微波数据。在以前的算法中往往使用固定的系点值,导致反演的海冰密集度会在低密集度区低估,高密集度区高估。本文实现了动态系点值ASI算法,更重要的是在统计开阔水系点值的时候考虑了云对系点值的影响,消除了云对系点值的影响,使得纯水系点值更接近真实状况。通过每天的系点值得到的反演方程在低密集度区增大了海冰密集度,在高密集冰区减小了海冰密集度,从而在一定程度上改善了微波数据的反演准确度。通过与选取的40幅北极冰边缘区和季节性海冰区域晴空条件下的MODIS 500m分辨率反照率数据计算的海冰密集度进行了比较验证。结果显示,在所有试验样本中,本文结果95%的样本平均差异比使用固定系点值ASI算法结果的小,而且75%样本的均方根差异比使用固定系点值ASI算法产品小。北极海冰密集度可以分析整体海冰的变化,但是近年来北极多年冰的面积和范围减少明显,由此产生的气候效应具有重要意义,因而北极多年冰的反演的精度至关重要。但是目前没有发布的多年冰密集度产品用以研究,本文较系统地总结分析了前人在研究论文中使用微波数据反演多年冰的三种算法,NASA TEAM, Lomax和Wang算法。通过比较发现,这些算法都能够很好的反演北极总的海冰密集度,但是对于多年冰的反演有较大的差异,其中Wang和Lomax算法得到的多年冰面积在秋季和冬季过多而且变化明显,NASA TEAM算法得到的多年冰面积要稳定。本文在NASA TEAM算法的基础上改进了多年冰反演算法,同本文定义的参考多年冰面积相比,1-3月平均差异和均方根差异分别为0.75×106kmm2和0.79×106km2,9-12月平均差异和均方根差异分别为-0.11×106km2和0.17×106km2,同周平均的冰龄数据得到的海冰范围相比较,平均差异和均方根差异分别为0.69×106km2和0.84×106km2,进一步与逐日的冰龄数据进行比较,其平均差异和均方根差异分别为0.35×106kmm2和0.77×106kmm2,在四种算法中,本文算法的差异最小,但是海冰分类反演受到海冰表面性质等的影响,而且缺少更多的实测数据来检验,因而其反演结果还需进一步提高。近年北极海冰的变化主要体现在北极中央区边缘,为了研究北极季节性海冰的变化,使用本文算法反演的海冰密集度和定义的参考多年冰密集度计算得到的季节性海冰密集度数据对北极冬季季节性海冰年际变化进行了研究。通过对北极秋冬季季节性海冰EOF分解发现,2002-2012年期间北极季节性海冰变化的前两模态主要体现为2005年和2007年的季节性海冰距平。其中第二模态主要体现了北极海冰在2005年的一种极端变化,而第一模态不仅体现了北极海冰在2007年的变化,还体现了北极季节性海冰的从负位相到正位相的转变。通过比较发现,北极季节性海冰最主要的变化发生在北极太平洋扇区,在2007年,秋冬季季节性海冰距平发生位相转变,2007-2010年一直维持正位相,北极太平洋扇区秋冬季季节性海冰保持显著正距平。太平洋扇区表面温度最大异常也发生在2007年,从大气环流来看,2007年之后波弗特高压异常偏高有利于夏季太平洋扇区海冰的减少,而西风急流的减弱有利于夏季波弗特高压异常的维持,结合夏季海冰速度,顺时针的冰速分布有利于海冰离开太平洋扇区,因而会导致冬季太平洋扇区海冰转为正距平并且从2007年一直维持到2010年。