XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System海冰
微观结构的演变和表面散射层融化，水平北极海冰的反射率
在冰/海洋系统中反射和吸收事件的阳光如何反射和吸收的融化北极海冰覆盖的最高部分的微观结构有效地影响，有效地散射层（SSL）散射太阳辐射（SSL）太阳能辐射，并与冰冰相比与冰冰相比与Sss sss sss sss相比相比相比将冰的表面固定相对较高。反照率的测量提供了有关如何通过SSL划分传入的短波辐射的信息，并且对改善气候模型参数化的关键是至关重要的。但是，SSL的物理和光学特性之间的关系仍然受到限制。到目前为止，辐射传输模型一直是推断SSL微结构的唯一方法。在2 0 19–2 0 2 0的马赛克探险中，我们采集了样品，并首次使用X射线微型计算的层析成像直接测量了裸海冰上SSL的微观结构。我们表明，SSL具有高度各向异性，粗糙和多孔的结构，表面的光学直径和密度较小，随着深度的增加。随着熔融表面消融，SSL会再生，在整个熔体季节中保持其微观结构的某些方面。我们使用辐射转移模型的微结构测量值来提高我们对85 0 nm波长下物理性质与光学性质之间关系的理解。When the microstructure is used as model input, we see a 1 0 –15% overestimation of the reflectance at 85 0 nm.This comparison suggests that either a) spatial variability at the meter scale is important for the two in situ optical measurements and therefore a larger sample size is needed to represent the microstructure or b) future work should investigate either i) using a ray-tracing approach instead of explicitly solving the radiative transfer方程或II）使用更合适的辐射转移模型。
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？
海冰压力的高分辨率机载观测...
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算，并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总质量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在北极年度冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制北极西部和中部 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较，可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关系数为 0.81 或以上。平均而言，帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中，帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米，而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
海冰压力脊帆高度的高分辨率机载观测
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算，并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在每年的北极冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制西部和中部北极 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较，可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关性为 0.81 或以上。平均而言，帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中，帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米，而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
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。
1850 年网格月度海冰范围和浓度...
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，来自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：来自卫星被动微波数据的浓度。1850 年以后的网格化月度海冰范围和浓度基于早期的数据产品 (Chapman and Walsh 1991)，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时间。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段表示单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘四分之一度经度网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量之外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。包括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。
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。
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。
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。
热力学PDE模型的北极海冰状态估计 Khalil-3rd.pdf
最近的北极海冰迅速丧失激励了对北极海冰厚度的研究。描述冰厚性演化的全球气候模型需要北极海冰的准确空间温度曲线。但是，在整个北极ICECAP中测量完整温度曲线是不可行的。相反，通过从海底和卫星设备中获取数据可用来测量冰厚度。在本文中，我们开发了一种反向替代的观察者算法，以通过可用的海冰厚度和海冰表面温度来估算北极海冰模型的温度曲线。观察者以严格的方式设计，以将无盐度海冰模型的温度剖面估计误差提高到零。此外，提出的观察者用于通过数值模拟估算具有盐度原始海冰模型的温度曲线。模拟结果表明，我们的观察者设计在三天内成功地估计了海冰温度剖面，这比直接的开环算法快十倍。©2019 Elsevier Ltd.保留所有权利。