XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和海冰
CMIP6 Global ...
摘要：已经观察到并记录了融化池对海冰反照率的影响。在一般循环模型中，池塘现在通过间接诊断治疗（“隐式”方案）或预后的熔体池中参数（“显式”方案）来解释池塘。但是，缺乏研究表明这些方案对模拟北极气候的影响。我们将重点放在使用一般循环模型HadGem3（具有详细的显式池塘方案的少数模型之一）上对此进行纠正。我们确定了融化池对海冰和气候的影响，并结合了冰 - 海洋 - 大气相互作用。我们在三个不同的时期内运行一组恒定的强迫模拟，并在第一次使用机械上不同的池塘方案可能导致非常不同的海冰和气候状态，从而显示出不同的池塘方案。在近乎未来的条件下，一个隐式计划永远不会产生无冰的夏季北极，而典范的计划在35％的年内产生了无冰的北极，并将秋天的北极气温提高5 8至8 8 8 C，我们认为，我们发现气候和近距离的冰层均呈现冰的状态：在冰上呈近距离的情况：参数化，而在工业前时期，较厚的海冰对池塘方案的选择不太敏感。这两种常用的海冰反照率参数中的两种都在工业化前的条件下产生相似的恢复，但是在温暖的气候下，北极海冰，海洋和海洋和大气温度非常不同。因此，海冰模型中物理参数化的变化可能会对模拟的海冰，海洋和大气产生很大的影响。
cmip6模型很少模拟南极冬季海冰异常，如2023年所观察到的那样大
普通语言摘要在2023年，冬季南极海冰地区降至自1978年底开始以来卫星记录以来最低的。仍在争论中，自然变化可以解释这一低范围，以及气候变化可以解释多少。全球气候模型是用于研究过去和预测未来全球变化的工具。我们表明，在没有气候变化的情况下，这些模型的最新一代极不可能模拟从2023年冬季观察到的均值的均值减少。包括强烈的气候变化四倍，使这种减少的机会很少，但是机会仍然很低。当模拟这些罕见的减少时，海冰大约需要10年才能恢复到一个新的，较低的区域：这表明南极海冰在未来几十年中可能会过渡到新的，较低的状态。
Response of winter climate and extreme weather to projected Arctic sea-ice loss in very large-ensemble climate model simulations
北极海冰损失和放大的北极变暖是气候变化的一个惊人签名，这对北极和中低纬度的气候变化具有重要影响。气候建模，包括极地扩增模型对比项目（PAMIP），它是研究在不断变化的气候下北极海冰损失影响的强大工具。然而，现有的气候模型模拟，包括来自多模型/合奏PAMIP项目的个体气候模型的合奏大小相对较小，可能不允许将强制响应（尤其是极端响应）对北极Sea-Ice对内部变异性的损失进行牢固的分离。因此，我们对对气候变化预测的北极海冰损失的反应的信心减少了。这导致了两个未回答的重要问题：（1）强大的探测极端需要哪些合奏尺寸，以及对预计的北极海冰损失的季节平均反应？和（2）响应取决于分辨率吗？
从机器学习预测的马赛克运动中的表面湍流
极地地区，尤其是北极地区，处于气候危机的前线。近几十年来，北极的表面变暖速率比全球平均值（Rantanen等，2022）高两到四倍，这是一种称为北极扩增的现象（例如Graversen等，2008; Serreze＆Barry; Serreze＆Barry，2011; Serreze＆Francis＆Francis＆Francis＆Francis，2006）。随着温度升高而在北极海冰的厚度和范围内发生了约50％的损失（Gascard等，2019）。未来几十年的北极海冰损失率仍然高度不确定（Bonan，Lehner，＆Holland，2021； Bonan，Schneider等，2021），但是后果预计将是严重的：对于本地生态系统而言（Kovacs等，2011; Post等，2013; Post et al。，2013; Tynan，2015; Tynan，2015; Tynan，2015）;对于土著人民（Meier等，2014）；而且，对于低纬度气候，可能（Cohen等，2014，2020; Jung等，2015; Liu等，2022）。海冰与大气之间的热交是北极扩增的主要驱动力（例如，Lesins等，2012； Previdi等，2021; Serreze等，2009），并确定海冰融化速率（例如Rothrock等人，Rothrock等，1999; Screen＆Screen＆Screen＆Screen Mondss，2010）。
ASG 简报 | 2022 年 12 月 IceNet：使用基于 AI 的新工具进行更快、更准确的海冰预报
对于未来两个月的海冰情况，IceNet 的准确率达到 92-97%（取决于季节），优于最先进的基于物理的模型。 研究人员发现，IceNet 在标准笔记本电脑上的运行速度比基于物理的模型在超级计算机上的运行速度快 2,000 倍，并且可以快速整合新的实时数据来应对快速变化的海冰情况。 该工具可以为未来季节提供准确的预测：这个时间表对于在北极生活和工作的人们的决策至关重要。 IceNet 将与 BAS 运营的皇家研究船 (RRS) Sir David Attenborough 的数字孪生（虚拟模型）集成，帮助绘制穿越海冰的省油路线，从而支持 BAS 到 2040 年实现净零排放的目标。 BAS 与世界自然基金会 (WWF) 和当地政府合作，目前正在探索如何将 IceNet 应用于加拿大北极地区危险海冰状况的保护规划和预警系统。 IceNet 是自然环境研究委员会于 2022 年发布的首个数字战略中关于人工智能工具在环境科学中的应用的案例研究。为什么图灵的 ASG 计划具有独特的优势来做到这一点？
冰覆盖的频谱波建模的视角
边缘冰区（MIZ）是海冰和开阔海洋之间的过渡区，这是一个强大，复杂的相互作用和海洋，海冰和大气之间的反馈区域，对数值建模和进行观察的挑战（Dumont，2022； 2022; Horvat，2022）。近年来，人们对MIZ过程的兴趣日益增加，以越来越多的原位，基于卫星和实验室观察性运动以及理论和数值研究表现出来。由于物理学家，数学家，海洋学家，数字建模者等的跨学科努力，进展是实质性和多向的。MIZ系统的关键组成部分，通常被视为其定义特征之一，是海冰 - 波浪相互作用。他们已经研究了很多年（Squire，2018年，2020年； Shen，2022； Thomson，2022），但大多数研究都集中在涉及现象的狭窄子集上。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
lora在冰上 - 使用IoT Technologies
海冰测量值是理解极地区域的复杂动力学及其对全球气候变化的影响的关键。自主传感器设计用于长时间测量海冰性能，是从远程和无法访问区域获取数据的核心组成部分。虽然卫星通讯在这些自主系统的数据传输中起着重要作用，尤其是在无法检索的情况下，陆地无线电链路和低功率广泛区域网络（LPWAN）并未被广泛使用。在这种情况下，应用技术（IoT）技术的应用具有巨大的潜力，在易于集成，延长的电池寿命和成本效益方面具有优势。在这里，我们介绍了为海冰研究量身定制的无线传感器网络（WSN）的设计和实施。我们的定制传感器采用远距离（LORA）无线电技术和远距离广泛区域（Lorawan）协议。我们利用物联网技术描述了在南极的Neumayer III研究站附近的科学测量系统的部署。在操作的第一年中，进行了多次测试，以验证系统从以前仅依赖卫星连接的现有介绍站点收集和传输数据的能力。数据的简单传感器集成和数据的近实时可用性表明该技术能够提高现场活动的有效性。我们确定了当前的技术局限性，并提出了针对海冰研究的下一代WSN的改进，旨在进一步提高数据质量并减少后勤工作。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。