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漂浮海洋垃圾运输的物理海洋学
Erik van Sebille 1 , Stefano Aliani 2 , Kara Lavender Law 3 , Nikolai Maximenko 4 , José M Alsina 5 , Andrei Bagaev 6 , 7 , Melanie Bergmann 8 , Bertrand Chapron 9 , Irina Chubarenko 6 , Có 和 Có i 1 ,菲利普米 1 , 马蒂亚斯·埃格 11 , 贝勒·福克斯-肯珀 12 , Shungudzemwoyo P Garaba 11 , 14 , Lonneke Goddijn-Murphy 15 , 布里塔·丹尼斯·哈迪斯蒂 16 , 马修·J·霍夫曼 17 , Atsuhiko Isobe 18 , Cleo E Jongedi 19 , 米凯尔·安多尔 19 Liliya Khatmullina 6 , Albert A Koelmans 20 , Tobias Kukulka 21 , Charlotte Laufkötter 22 , Laurent Lebreton 11 , Delphine Lobelle 1 , 23 , 24 , Christophe Maes 9 , 25 , Victor Martinez-Vic 26 , Miles Angda Maguelquel 27 , 玛丽·普兰-扎科斯 28 , 29 , 埃内斯托·罗德里格斯 30 , 彼得·G·瑞恩 31 , 艾伦·L·尚克斯 32 , 元俊沉 33 , 朱塞佩·苏亚利亚 2 , 马丁·蒂尔 34 , 35 , 36 , 托恩·S37 和 大卫·范·布雷默 1
荷兰的气候和能量前景2024
作者，项目团队和实质性贡献PBL：Pieter Hammingh，Marian Abels-Van概括，Dieuwert Blomjous，Peppi Boesler，Lennart Bours，Lennart Bours，Corjan Brink，Dick van Dam，William van Dam，William van Dijk，Justin Domhof，Justin Domhof，Gerbenkirchen，MaArtenkirchen，MaAtten'saraTen'''Maarten''' Ivanova, Robert Koelemeijer, Gabriël Koole, Paul Koutstaal, Sander Lensink, Astrid Martens, Jordy van Meerkerk, Jelle van Minnen, Folckert van der Molen, Amber Nusteling, Eline Ooms, Özge Özdemir, Marian Pompub, Marian-Pompub, Marian-Pompubel, Marian-Pompub, Marian-Pompub, Gerald Schut，Martijn Van Sebille，Shruti Setty，Inge Stammes，Michel Traa，Roel Van der Veen，Paul Vethman，Cees Volkers，Wouter Wetzels，Henk Westhoek，Rutger Woolthuis和Emma van der Zanden。tno：Marijke Menkveld，Joost Gerdes，Robin Niessink，Kim Fernandez Gomez，Sam Lamboo，Koen Smekens，Joost van Stralen，Casper Tigchelaar，Omar Usmani和Hein de Wilde。CBS：Reinoud Segers，Cor Van Bruggen，Sander Brummelkamp，Arthur Denneman，Laura Geurts，MariaJoséLinders，Sebastiaan Mantel，Robbie Vrenken，Mark Mangnus和Bart van Wezel。RIVM：Margreet van Zanten，Erik Honig和Loes van der Net。 RVO：来自RVO的各种专家。 wur：Eric Arets，Sven Van Baren，Twan Cals和Gerard Velthof。RIVM：Margreet van Zanten，Erik Honig和Loes van der Net。RVO：来自RVO的各种专家。wur：Eric Arets，Sven Van Baren，Twan Cals和Gerard Velthof。
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。