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海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
研究了陶浮标阵列的海面风测量校准变化
摘要：在对卫星海面风回收校准稳定性的常规分析期间，我们发现了从2020年中期至今的热带气氛海洋（TAO）Buoy阵列中的卫星测量和来自热带气氛海洋（TAO）Buoy阵列的风观测之间的显着偏见。经过广泛的调查，我们确定偏差并非源于卫星校准或编码误差中的异常，因为无论将这些浮标与哪种卫星与哪种卫星相提并论，似乎都是偏差。在风速观察中突然增加了约10％（0.5-0.8 m s -1），首先在2020年3月至9月之间提供的40多个Tao浮标中确定。我们的担忧与国家数据浮标中心（NDBC）的科学家共享，后者证实了我们的估计。这种突然变化的确切来源仍在研究中，但它似乎与最近服务旅行期间安装的浮标风速计的校准变化有关。到2024年，自2020年以来，目前所有目前在NDBC管理下运营的Tao浮标都得到了维修，它们都显然显然会在面向公共的浮标数据中突然增加了后服务。这种变化是令人关注的来源，因为综合卫星与商品系统的稳定性对于国际海洋观察计划至关重要。本文的目的是向研究界告知TAO阵列中这种虚假的风信号，讨论其对研究界的影响，并防止其被误解为气候变异性，影响其他观测系统的校准或影响派生的数据产品（例如海洋表面磁通）。
探索使用机器学习来参数化海面边界层中垂直混合的参数
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二十世纪初的海面温度观测中的冷偏见
电荷掺杂代表调节材料特性的最成功的方法之一。常规化学掺杂不可避免地涉及淬灭疾病的侧面影响，有时会受到掺杂元素的选择限制。相反，静电掺杂使以干净的方式将载体注入材料；但是，在具有高背景载体浓度的材料中，由于筛选长度极短，静电掺杂的工作距离受到限制。在这项工作中，基于频段对齐的考虑，我们通过将srrruo 3的单单核电储存层插入srRuo 3 / ndnio 3的人工晶格，以各种周期性的定期级别的ndnio 3 matrix插入ndnio 3 matrix。通过X射线吸收光谱揭示了从SRRUO 3到NDNIO 3的电子转移，并随附轨道重建。这种电子掺杂大大调节了ndnio 3的金属 - 磁性和抗铁磁过渡。此外，在超级晶格中观察到散装的E'抗反磁性顺序，NDNIO 3层降低到单个单位细胞，该单元与界面离子交换相关，这与超级限制的强电子传递增强了。我们的工作提高了使用有效的调节掺杂定制人工氧化物材料的前景，这可能导致自然晶体无法实现的新兴功能。
2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性
主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。 因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。 尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。 所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。 设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。 值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。 一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。 清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。然而，可能性仍然是2023 GSTA记录仅仅是正在进行的原子源性影响的组合，以及在观察到的年际和际变异性范围内的海面温度模式。
海面和陆地标定和验证结果
a 中国空间技术研究院（西安）空间微波技术国家重点实验室，中国西安；b 中国空间技术研究院（西安）西安空间无线电技术研究所，中国西安；c 西班牙国家研究委员会（ICE、CSIC）空间科学研究所，西班牙塞尔达尼奥拉德尔瓦列斯；d 加泰罗尼亚空间研究所对地观测系，西班牙巴塞罗那；e 北京大学遥感与地理信息系统研究所（IRSGIS），中国北京；f 中国气象局（CMA）国家卫星气象中心（NSMC），中国北京；g 北京林业大学水土保持学院，中国北京；h 天津大学海洋科学与技术学院，中国天津
Vandaele，R。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0693-8011，Dance，S。L. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1690-1690-3338 and ojha and ojha and ojha and ojha，v. orcid：https：https：https：https：https：// orcid 全球历史海洋数据工作的例子 del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530 饮食炎症指数，睡眠时间和睡眠质量 绿色的功能模型比较项目（GFMIP ... 超音速分离向可持续气体去除和碳捕获 2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性 热和机械强大的自我修复超分子聚氨酯具有脂肪族酰胺端盖
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构，安装在涵洞或排水系统的入口处，以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产（例如，泵站或管道）的堵塞（Benn等人。2019）。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示，一旦碎屑开始在多个条上桥接，然后开始逐步积累，阻塞水路并可能引起浮动事件（Blanc 2013; Benn等2019）。因此，清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的，尤其是在大雨的发作之前（Speight等人。2021）。实际上，这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前，这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的，但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下，这可能证明不具备。此外，虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件（Streftaris et al。2013），据我们所知，这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息（例如Hooker等人，2023）。因此，知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如，模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图，并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。