Hvordan vil isdekket i Arktis og Barentshavet utvikle seg?

Isbjørn gående på sjøis i Arktis. Foto: Colourbox.com

Isdekket i Arktis går gjennom store forandringer for tiden. Dette har vært mye debattert i media, spesielt i forhold til oljeleting i Barentshavet (f.eks. Kalde fakta om iskantenIskalde fakta om iskanten og Iskantdramet). Sjøisdekket har en minkende trend, både om vinteren og sommeren. Forskere sier at det bare er et spørsmål om tid før Arktis vil bli helt isfritt om sommeren. Videoen under viser utbredelsen av sjøisdekket i Arktis fra 1979 til 2016.

For Barentshavet sin del kan det også bli helt isfritt om vinteren. I denne oppgaven skal vi se på satellittdata og historiske data av sjøisutbredelsen, og lage noen enkle modeller som kan gi oss et estimat for når det eventuelt vil bli isfritt.

  1. I denne Exel-filen (data fra NSIDC – Fetterer et al. 2016) finner du årlige satellittmålinger av sjøisutbredelse i Arktis for september, da isen er på sitt minste. Last inn tallene fra kolonnene year og extent inn i GeoGebra. Lag liste med punkt. Høyreklikk over grafen og trykk på Grafikkfelt, trykk så på fanen yAkse. Under Kryss ved skriver du inn 1975 (se bilde).

    Skjermbilde fra GeoGebra.

    Enheten påmålingene av sjøisutbredelse (extent-kolonnen) er i millioner km\( ^2 \).

    1. Benytt lineær regresjon for å lage et estimat for når Arktis vil bli isfritt om sommeren.
    2. Benytt polynomregresjon, av annen grad, for å gi et estimat for når Arktis vil bli isfritt om sommeren.
    3. Hvilken av de to kurvetilpasningene passet best til punktene og hvorfor? Når tror du at Arktis kan bli isfritt?
  2. Norge driver for tiden med oljeleting i Barentshavet. Det er sjøis her om vinteren, men i fremtiden tror forskere at det vil bli helt isfritt. I denne Exel-filen (data fått fra GFI) finner du målinger av sjøisutbredelse i Barentshavet i april mellom 1850 og 2017 lastet inn. Dette er da sjøisutbredelsen vanligvis er på sitt største. Disse dataene har god kvalitet etter 1979, da vi begynte med satellittmålinger. Før dette er det mer varierende kvalitet, og man bør ha et kritisk blikk når man trekker konklusjoner ut fra de dataene. Enheten på målingene av sjøisutbredelse (extent-kolonnen) er i millioner km\( ^2 \).
    1. Når tror du, bare ved å se på punktene, at Barentshavet vil være isfritt?
    2. Benytt regresjon til å finne et godt estimat for når det vil være isfritt.
    3. Benytt regresjon bare på dataene etter 1979 (f.eks. lag en ny liste med punkt med bare tall fra og med 1979). Benytt både lineær og annengrads polynomregresjon. Hvordan ser det ut nå?
    4. Diskuter hvordan dine kurvetilpasninger passer med dataen. Hva er fordeler og ulemper med de ulike kurvetilpasningene du har laget? Prøv til slutt å finne ut når du selv tror Barentshavet kan være isfritt, ut ifra dataene du har brukt.
  3. Tykkelsen til sjøis (og all annen is) kan beregnes ut ifra hvor mye av isen som er over vannet. Den kan beskrives med formelen (Alexandrov et al. 2010):
    \( H_i=\frac{\rho_wF_i}{{\rho_w-\rho_i}} \)
    der \(H_i\) er tykkelsen til isen i centimeter, \(\rho_w\) = 0,9998 g/cm\(^3\) er tettheten til vann, \(\rho_i\) = 0,9167 g/cm\(^3\) er tettheten til is og \(F_i\) er isens høyde over vannet i centimeter.
    Hvor tykk vil sjøisen være, om isoverflaten befinner seg 10 cm over havoverflaten?
Forskjellige fag og kompetansemål som oppgaven eller deler av oppgaven kan passe under:

Matematikk 2P:

  • analysere praktiske problemstillingar knytte til daglegliv, økonomi, statistikk og geometri, finne mønster og struktur i ulike situasjonar og beskrive samanhengar mellom storleikar ved hjelp av matematiske modellar
  • utforske matematiske modellar, samanlikne ulike modellar som beskriv same praktiske situasjon, og vurdere kva for informasjon modellane kan gje, og kva for gyldigheitsområde og avgrensingar dei har
  • bruke digitale verktøy i utforsking, modellbygging og presentasjon
  • bruke funksjonar til å modellere, drøfte og analysere praktiske samanhengar

Matematikk 1T:

  • lage, tolke og gjere greie for funksjonar som beskriv praktiske problemstillingar, analysere empiriske funksjonar og finne uttrykk for tilnærma lineære samanhengar, med og utan bruk av digitale verktøy
  • bruke digitale verktøy til å framstille og analysere kombinasjonar av polynomfunksjonar, rotfunksjonar, rasjonale funksjonar, eksponentialfunksjonar og potensfunksjonar

Matematikk R2:

  • formulere en matematisk modell ved hjelp av sentrale funksjoner på grunnlag av observerte data, bearbeide modellen og drøfte resultat og framgangsmåte

Kilder

  • Alexandrov, V., Sandven, S., Wahlin, J. & Johannessen, O. M. The relation between sea ice thickness and freeboard in the Arctic. Cryosph. 4, 373–380 (2010).
  • Fetterer, F., K. Knowles, W. Meier, M. Savoie, and A. K. Windnagel. 2016, updated daily. Sea Ice Index, Version 2. [Monthly – September]. Boulder, Colorado USA. NSIDC: National Snow and Ice Data Center. doi: http://dx.doi.org/10.7265/N5736NV7. [Lastet ned 19.07.17].