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World File Search System海面温度
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。
MODIS 红外海面温度算法... - NASA
该算法正在 MODIS 海洋团队计算设施 ( MOTCF ) 上开发，用于 EOS 数据和信息系统 ( EOSdis ) 核心处理系统和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院的科学计算设施。Sea_sfc 温度测定基于卫星红外海洋温度检索，使用多个 MODIS 中红外和远红外波段的组合对大气吸收进行校正。云筛选基于两种方法：使用云筛选产品 (3660) 和在 SST 检索期间得出的云指标。后一种方法包括通过一系列负阈值、空间同质性和增量气候学测试的单独检索。质量评估 SST 输出产品是由估计的 SST 值、输入校准辐射度和每个波段的导出亮度温度、量化云筛选结果的标志、扫描坐标信息、纬度、经度和时间组成的矢量。
MODIS 红外海面温度算法... - NASA
该算法正在 MODIS 海洋团队计算设施 ( MOTCF ) 上开发，用于 EOS 数据和信息系统 ( EOSdis ) 核心处理系统和迈阿密大学罗森斯蒂尔海洋与大气科学学院的科学计算设施。Sea_sfc 温度测定基于卫星红外海洋温度检索，使用多个 MODIS 中红外和远红外波段的组合对大气吸收进行校正。云筛选基于两种方法：使用云筛选产品 (3660) 和在 SST 检索期间得出的云指标。后一种方法包括通过一系列负阈值、空间同质性和增量气候学测试的单独检索。质量评估 SST 输出产品是由估计的 SST 值、输入校准辐射度和每个波段的导出亮度温度、量化云筛选结果的标志、扫描坐标信息、纬度、经度和时间组成的矢量。
二十世纪初的海面温度观测中的冷偏见
电荷掺杂代表调节材料特性的最成功的方法之一。常规化学掺杂不可避免地涉及淬灭疾病的侧面影响，有时会受到掺杂元素的选择限制。相反，静电掺杂使以干净的方式将载体注入材料；但是，在具有高背景载体浓度的材料中，由于筛选长度极短，静电掺杂的工作距离受到限制。在这项工作中，基于频段对齐的考虑，我们通过将srrruo 3的单单核电储存层插入srRuo 3 / ndnio 3的人工晶格，以各种周期性的定期级别的ndnio 3 matrix插入ndnio 3 matrix。通过X射线吸收光谱揭示了从SRRUO 3到NDNIO 3的电子转移，并随附轨道重建。这种电子掺杂大大调节了ndnio 3的金属 - 磁性和抗铁磁过渡。此外，在超级晶格中观察到散装的E'抗反磁性顺序，NDNIO 3层降低到单个单位细胞，该单元与界面离子交换相关，这与超级限制的强电子传递增强了。我们的工作提高了使用有效的调节掺杂定制人工氧化物材料的前景，这可能导致自然晶体无法实现的新兴功能。
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。
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。
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。
2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性
主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。 因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。 尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。 所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。 设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。 值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。 一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。 清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。然而，可能性仍然是2023 GSTA记录仅仅是正在进行的原子源性影响的组合，以及在观察到的年际和际变异性范围内的海面温度模式。