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进行最后一次退化>的模拟和重建海面温度的时空比较
摘要。越来越多的气候模型模拟已成为从最后一次冰川最大值到全新世的过渡。评估模拟的可靠性需要针对环境代理记录进行基准测试。迄今为止，没有建立的方法可以比较一段时间内的这两个数据源与背景条件的变化。在这里，我们根据其偏离轨道和千禧一代温度变化的重建幅度和时间效率的新算法来对模拟进行对模拟进行排名。使用代理前向建模可以考虑影响温度重新结构的非气候过程。它进一步避免了从稀疏和不确定的代理数据中重建网格场或区域平均温度时间序列的需求。首先，我们在具有处方脱气温度历史的理想化实验中测试了我们的质量的可靠性和鲁棒性。我们通过构建嘈杂的伪抛物性来量化有限的时间分辨率，年代不确定性和非气候过程的影响。虽然模型– DATA比较结果随着不确定性的增加而变得不那么可靠，但我们发现该算法在现实的非气候噪声水平下很好地区分了模拟。获得可靠，可靠的排名，
预测海面温度和海洋热浪发生的机器学习方法：地中海海
摘要。海洋热浪（MHWS）具有显着性和生态影响，因此需要预测这些极端事件，以防止和减轻其负面后果，并向与MHW相关风险的决策者提供有价值的信息。在这项研究中，使用机器学习（ML）技术来预测地中海16个地区的海面温度（SST）时间序列和海洋热浪。mL算法，包括随机森林（Rforest），长期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN），用于为SST创建竞争性的预测工具。ML mod-eL旨在预测向前7 d的SST和MHW。对于每个区域，我们对ML技术进行了15种不同的实验，从1981年到2017年逐渐滑动训练和4年的测试窗口。沿侧面的SST，其他相关的大气变量被用作MHW的潜在预测指标。来自欧洲航天局气候变化计划（ESA CCI SST）v2.1的数据集和欧洲中范围的天气预报中心（ECMWF）ERA5从1981年到2021年重新分析用于训练和测试ML技术。对于每个区域，结果表明，所有ML方法在1 d交货时间内用微型根平方误（RMS）进行了约0.1°C，最大值在7 d提货时约为0.8°C。在所有区域中，Rforest和LSTM都在所有交货时间内都超过了CNN模型。LSTM在所有交货时期的11个区域中具有最高的预测技能。用于MHW预测，ML用于MHW预测，ML重要的是，ML技术显示了SST和MHW预测的动态哥白尼预测系统（MEDFS）的结果，尤其是在预测的早期日期。
评估几内亚海湾上海面温度的偏置校正GCM CMIP6
摘要：本研究使用ERE5重新分析的SST数据集重新网格重新网格，该数据集具有0.25°×0.25◦历史（1940- 2014年）的空间分辨率（纬度×经度）为0.25°×0.25◦（1940- 2014年），并预测（2015-2100）期。SSP5-8.5场景下的SST模拟是通过八个通用循环模型（GCM）的输出进行的。使用历史（1940- 2015年）和Future（2030-2100）时期的经验分位数映射（EQM）开发了偏置校正的数据集，同时评估了CMIP6模型模拟的每月5个月度观察到的CMIP6模型仿真，以观察到几内亚景点的温度的重新分析数据。总体而言，基于SSP5-8.5的CMIP6模型在2030 - 20100年的未来模拟场景表明，对于几内亚墨西哥湾，SST的预计将增加4.61℃，从2030年的31℃增加到2030年的31℃至2100°C，并在2.6°C in the Western Gog（Sahel）。基于Linux的NCVIEW，雪貂和CDO（气候数据运算符）软件包用于执行进一步的数据重新网格，并评估有关数据的统计功能。此外，ArcGI被用于开发输出图，以可视化GCM的历史和未来输出的空间趋势。相关系数（R）用于评估CMIP6模型的性能，分析显示访问0.1，CAMS CSM 0.2，CSM 0.3，CMCC 0.3和MCM 0.4，表明所有模型在捕获SSTS的气候模式方面都表现出色。CMIP6偏置校正的模型模拟表明，在远处，GOG上的SST变暖会高于近期气候情况。这项研究确认，CMIP6预测可用于与气候和水文影响研究有关的多种评估以及在变暖气候下的缓解措施的制定。
历史和未来最高海面温度
海洋热浪会影响海洋生态系统，并有望变得更加频繁和强烈。Earth System模型重现极端海洋温度统计的能力尚未进行定量测试，从而使其未来海洋热浪预测的可靠性不确定。我们证明，在39年的全球卫星观测中，每日平均海面温度（SST）中的年度最大值通过广义极值分布很好地描述了。如果模型可以重现观察到的SST极端分布，这会增加对海洋热浪投影的信心。14 CMIP6模型的历史实现重现了基于卫星的分布及其参数的空间模式。我们发现，在2°C的温暖下，最高海洋温度会变暖（在3.2°C的温暖下加热1.07°±0.17°C和2.04°±0.18°C）。这些变化主要是由于SST的平均增加，SST季节性增加略有增强。我们的研究量化了海洋温度的极端，并为模拟海洋热浪的预测提供了信心。
受到热带海面温度变化的影响
摘要：使用社区地球系统模型2（CESM2-LE）的大型仿真，研究了热带海面温度（SST）变化对MADDEN - JULIAN振荡（MJO）的影响，但可以通过共享的社会经济经济途径（SSP370 SECARIO）。特征是三种SST变化模式，以赤道前景变暖的变化的区域梯度为特色。MJO特征及其链接连接响应是为集群组合的，并且检查了它们与区域SST梯度变化的关系。的结果表明，与异常的弱弱的ElNiño相比，异常强的ElNiño（例如SST变化模式都显着增强MJO振幅并增强其向东扩展，例如SST变化模式。MJO振幅中的这些变化是通过A框架解释的。我们还发现，在三种SST变暖模式之间，在统计学上没有不同的土地地球地位高度重音到MJO，这可能是由于强烈的内部气候变异性。簇之间的罗斯比波源的变化也显示出与MJO远程连接的弱关系。我们的结果强调了Indo-Paci-paci-paci-Zonal SST梯度对MJO的变化的重要性，但对MJO远程触发的影响有限。
iGNSS-R 海面测高仪的测高质量与沿轨空间分辨率之间的关系：机载实验示例
测高质量与沿轨空间分辨率是表征干涉全球导航卫星系统反射测量 (iGNSS-R) 海面测高性能的关键参数，二者通过信号处理时间紧密相关。其中，海面高度 (SSH) 测量的质量包括精密度和准确度。为了在观测区域获得更高的测高质量，需要更长的信号处理时间，这将导致沿轨空间分辨率的损失；反之，更高的沿轨空间分辨率需要更密集的采样，导致测高质量不理想。本研究以机载iGNSS-R观测数据为例，从精密度和准确度的角度分析了测高质量与沿轨空间分辨率之间的关系。结果表明，降低沿轨空间分辨率会提高测高质量。精度范围为0.28～0.73 m，精度范围为0.24～0.65 m。但这种变化并不是线性的，随着沿轨空间分辨率的恶化，测高质量改善的程度会降低。本文的研究结果可为未来星载iGNSS-R测高任务的参数配置提供科学参考。
在海面温度模式中观察到的趋势和模拟趋势之间的广泛一致性
摘要使用七个单模合奏以及两个多模型合奏CMIP5和CMIP6，我们表明，在考虑内部变异性时，观察到的海面温度（SST）模式的趋势在全球范围内保持一致。一些单独的合奏成员模拟了与观察到的大规模SST模式的趋势。观察到的区域趋势位于模型的内部变异范围的外边缘，允许两个非判断性的解释：（a）观察到的趋势是对地球可能行为的异常实现和/或（b）模型在系统上偏见但内部变异性很大，导致了一些与观察结果相匹配的良好匹配。与模型公式或观察数据集的差异相比，内部变异性的现有多年趋势范围更大。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。
用于检测海面浮油的 SAR 图像
摘要 — 遥感技术是全球海洋表面监测的重要环节，雷达是检测海洋污染的有效传感器。当局在实际使用时，通常必须在覆盖面积和雷达收集的信息量之间做出权衡。为了确定最合适的成像模式，基于接收器操作特性曲线分析的方法已应用于由两个在 L 波段运行的机载系统收集的原始数据集，这两个系统都具有非常低的仪器本底噪声。该数据集是在海上控制释放矿物油和植物油期间获得的。研究了各种与极化相关的量，并评估了它们检测浮油覆盖区域的能力。本文报告了主要极化参数的相对顺序。当传感器的本底噪声足够低时，建议使用 HV，因为它提供最强的浮油 - 海面对比度。否则，VV 被发现是检测海面浮油最相关的参数。在所有研究的四极化设置中，与单极化数据相比，没有发现显著的附加值。更具体地说，通过增加仪器噪声水平，证明了所研究的结合四个极化通道的极化量具有主要由仪器本底噪声（即噪声等效西格玛零）驱动的检测性能。该结果是通过向原始合成孔径雷达 (SAR) 数据逐步添加噪声获得的，表明清洁海域和污染区域之间的极化区分主要源于单次反弹散射和噪声之间的差异化行为。因此，使用以低仪器本底噪声收集的 SAR 数据证明了矿物和植物油覆盖的海面雷达散射与布拉格散射没有偏差。