XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAntarc
由Ross Gyre的扩张延长了南极海洋变暖 角度和极化选择性自发发射在染料掺杂的金属/绝缘体/金属纳米腔 关于信息学和数学之间密码学的未插入的教学情况 新的有机无机杂交离子材料
Cyclonic Ross Gyre（RG）占据了南大洋的西南太平洋地区（图1A）。水文数据（Gouretski，1999），卫星高度测定（Dotto等，2018）和建模（Rickard等，2010）的证据表明，RG在海面以下3,000 m以上，延伸了约20 sv，运输于约20 sv，占据了约20 sv的运输，占主导地位的大型热热结构。水平RG范围受到南部的大陆架断裂和北部和西部的太平洋 - 北极山脊（PAR）的限制（图1A）。RG的向南流动的东部肢体受地形的强烈约束（Patmore等，2019），其位置更可变（Dotto等，2018； Sokolov＆Rintoul，2009）。东部RG肢体和邻近的南极圆极电流（ACC），向Amundsen Sea（AS）架子供应温暖的圆形深水（CDW）（Jenkins等，2016; Nakayama等，2018），在到达冰架腔时，它可以快速融化。这种海洋驱动熔化的增加会导致附近的Amundsen-Bellingshausen海洋中的冰盖变薄（Depoorter等，2013； Jenkins等，2016）。
南极降水如何随温度而变化？
摘要。随着全球变暖的进展，南极的降雪预计会增加，这可能会抵消甚至暂时过度补偿冰淇淋质量损失，这是由于冰出排放和融化而导致的。对于海平面投影，了解决定南极的降雪变化的过程至关重要。在这里，我们基于Clausius – Clapeyron关系，重新审视南极温度变化与降水变化，识别和解释与理论方法的偏差之间的关系。分析全球（CMIP6，Coupled模型对比度项目第6阶段）和区域（RACMO2.3）模型预测的最新估计，我们发现，每年的温暖度比南极洲的平均降水量为5.5％，最小敏感性为2％k - 1近距离coast和最大敏感性，最高敏感性为1％k-1 k and east east east east east east east-east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east的最大最大敏感性。这一较大的范围可以用主要的气候条件来解释，局部温度决定了克劳西乌斯 - 百叶窗的敏感性，在某些地区因沿海风状态而被抵消。我们比较了得出灵敏度因子的不同方法，在某些情况下，这可能导致同一模型的灵敏度变化高达7个百分点。重要的是，发现局部敏感性因素在很大程度上取决于变暖水平，这表明某些基于其沉淀估算的冰片模型基于从这些敏感性因素得出的参数估算的基础，可能会高估降雪诱导的降雪
模拟神经网络南极冰架上熔体速率的当前和未来模拟
在过去的几十年中，南极冰盖对海平面上升的贡献一直在增加，预计这种增加会随着温室气体排放的增加而持续（Fox-Kemper等人，2021年）。大部分质量损失发生在冰盖的边缘，通过从接地冰盖到海洋的冰块流动，主要是在南极西部（Khazendar等，2016; Mouginot等，2014; Mouginot et al。，2014; Rignot et al。这是因为冰盖边缘的浮冰搁架（通常是支撑冰流的支撑）迅速变薄并由于其底部的海洋引起的融化而撤退（Adusumilli等，2020; Paolo等，2015; Rignot et al。，2013）。在某些基岩配置中，增加了海洋诱导的熔体甚至会触发海洋冰盖不稳定性（Gudmundsson等，2012; Schoof，2007; Weertman，2007; Weertman，1974），这有可能强烈增加南极质量损失，在一个世纪以下的时间范围内（Fox-Kemper等人，20221年）。这使海洋引起的子架融化或基底融化是未来海平面上升的未来预测的主要不确定性之一。
由于内部气候变异性，预计南极对海平面的不确定性
摘要。在南极冰盖（AIS）对未来气候变化的反应中识别和量化不可还原和还原的不确定性对于指导缓解和适应政策的决定至关重要。然而，由于气候系统的固有过程而导致的不可还原内部气候变异性的影响仍然很少了解和量化。在这里，我们在选择三个耦合模型对比项目中的大气和海洋内部气候变异性中都表征了第6阶段（CMIP6）模型（UKIP6）模型（UKESM1-0-LL，IPSL-CM6A-LR和MPI-ESM1.2-HR），并估计它们对SEAR-TEL-VEL-VEL-VEL-21 CONTER SESUIRE估算的影响。为了实现这一目标，我们使用了由海洋通过参数化的基础熔化驱动的独立冰片模型，并通过大气层通过所符合的表面质量平衡估计值。南极内部气候变异性的大气成分在三种CMIP6模型中具有相似的振幅。相反，海洋成分的幅度在很大程度上取决于气候模型及其在海洋中对流混合的表示。海冰产量的低偏见和过度地分层的海洋导致缺乏深对流的混合，从而在冰架腔入口附近导致海洋变异性较弱。内部气候变异性会影响南极对海平面变化的贡献，直到2100，根据CMIP6模型的不同。这可能是一个较低的估计值，因为CMIP模型中内部气候变化可能被低估了。大气内气候变化对表面质量平衡的影响使海洋内部气候变异性对动态冰截面质量损失的影响增加了2至5倍，除非在Dronning Maud区域以及Amundsen，Getz和Aurora盆地中，这两个贡献都可能取决于CMIP模型。基于这些结果，我们建议冰盖模型预测考虑（i）（i）几种气候模型和单个气候模型的几个成员来说明内部气候变异性的影响，以及（ii）纠正历史气候强迫当前观察结果时的较长时间时期。
从统计上参数化和评估正学位模型，以估算1979年至2022年在南极洲的表面熔体
摘要。表面熔化是南极冰架塌陷的主要驱动因素之一，随着全球气候的持续变暖，预计将来会增加，因为空气温度和熔化之间存在统计学上显着的正相关关系。增强的表面熔体将影响南极冰盖（AIS）的质量平衡，并通过动态反馈诱导全球平均海平面（GMSL）的变化。然而，南极中对表面熔体的当前理解在量化表面熔体和了解过去，现在和建筑环境中表面熔体的驱动过程的不确定性方面仍然有限。在这里，我们构建了一个新型的网格细胞级分布分布的正学位日（PDD）模型，该模型被强迫使用2 m的空气温度重新分析数据，并通过将卫星估计值和表面能量平衡（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型（SEB）模型的每个计算单元格上的1979年至2022222222222.，我们根据PDD模型的性能评估了我们参数化方法的准确性，当时考虑了整个计算单元格，这与选择用于参数化的时间窗口有关。我们通过将用于PDD参数化的训练数据（卫星估计和SEB模型输出）增加±10％，并通过将恒定温度扰动（ + 1， + 2， + 3， + 4和 + 5 o C）添加到2 M空气温度模型。我们发现，PDD融化范围和数量类似于训练数据的变化，其统计学上显着的相关性稳定，并且PDD熔体量融合的量随着温度的
新研究发现，南极洲每年为世界带来至少 2760 亿美元的经济效益
而且由于缺乏数据，我们甚至无法粗略估计南极洲科学工作的价值，因此这部分也被排除在外。但南极研究可能已经防止了世界各地生计和基础设施遭受重大破坏——例如，通过监测冰和海平面的变化——我们可以预期这种贡献在未来会增加。
HMCS玛格丽特·布鲁克（Margaret Brooke）前往另一杆：关于南极和加拿大南极地区的利益和活动的十件事
外交部长 - 介绍书（2021）1月10日，je下的加拿大船（HMCS）玛格丽特·布鲁克（HMCS）玛格丽特·布鲁克（Margaret Brooke），哈里·迪沃尔夫级北极北极巡逻队（AOPV），离开了哈利法克斯（AOPV），作为一项历史悠久的任务，作为行动的一部分。这次航行旨在通过加拿大皇家海军（RCN）船只进行南美首次绕过南美航行到南极水域。在此部署期间，机组人员将访问南美各地的港口，以加强与加拿大全球事务的合作，而在南极水域进行了3-4周的同时，该船将支持来自政府的15名科学家组成的加拿大科学研究，并支持联邦资助的海洋环境观察，预测和响应网络（Meopar）网络。RCN将其描述为“职业生涯中一次”的任务，这是对船员的“职业生涯”，试图“强调哈里·迪沃尔夫级的独特能力，展示了其在南极海上环境中证明其可靠的北极运营专业知识。” 2“科学家将进行一些核心采样（海底），一些海洋学和一些海洋地质，”加拿大大西洋舰队指挥官雅各布·法国准将。“ HMCS玛格丽特·布鲁克（Margaret Brooke）在去年夏天在北极圈以北部署。随着南极圈以南的这种部署，它将是同年第一个到达地球上最北端和最南端的加拿大军舰。” 3
多个生态区域影响南极气溶胶粒径分布的季节性循环
1 伯明翰大学地理、地球与环境科学学院，伯明翰 Edgbaston Rd，伯明翰，B15 2TT，英国 2 芬兰气象研究所，00101 赫尔辛基，芬兰 3 赫尔辛基大学大气与地球系统研究所，00014 赫尔辛基，芬兰 4 英国南极调查局，NERC，High Cross，Madingley Rd，剑桥，CB3 0ET，英国 5 极地科学研究所 (IPS)，国家研究委员会 (CNR)，意大利威尼斯 6 韩国极地研究所，26, SongdoMirae-ro，延寿区，仁川，406-840，韩国 7 阿尔弗雷德·韦格纳研究所 (AWI)，亥姆霍兹极地与海洋研究中心，不来梅港，德国 8 国家气象局 (SMN)，Av. Dorrego 4019，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 9 国家科学技术研究委员会 (CONICET)，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 10 中船重工海洋科学研究所，CSIC，08003，巴塞罗那，西班牙 11 阿卜杜勒阿齐兹国王大学环境科学系，气象、环境和干旱土地农业学院，吉达 21589，沙特阿拉伯半岛