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World File Search System海面温度
飓风伊莎贝尔（2003）：对... 的新见解
通过机载多普勒雷达和其他机载仪器观测到的极快风速，对应急管理规划、结构风工程以及与 TC 潜在强度和强度变化有关的科学兴趣具有重要的实际意义。飓风伊莎贝尔持续 3 天的相对平静的环境（低环境切变、没有与中纬度或热带对流层上部槽的相互作用、相对均匀的 27°C 海面温度）使 TC 在此期间保持在 5 级或接近 5 级状态。这种环境和在此期间进行的观测为深入了解眼墙气旋和最大潜在强度提供了前所未有的机会。Persing 和 Montgomery (2003) 发现，在高分辨率轴对称 TC 模拟中，风暴强度（由最大持续 tan 定义）
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明，在10月至12月的季节，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）。全球模型预测了本赛季中保持中立的IOD可能性。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第1阶段，预计将在第1个两周内向东传播到印度洋和海洋大陆，并在本月底到达西太平洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明在9月至11月期间，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）是中性的，全球模型表明iOD指数在该月内达到或超过负阈值。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第8阶段，具有较高的幅度。预计将在第2周向东传播到印度洋，幅度下降和海上大陆上的幅度下降。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
气候服务部
厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）目前是中性的。在西太平洋中，海面温度（SST）高于平均水平，在东太平洋和东部太平洋中观察到的SST接近平均水平。低于平均温度在东太平洋和东部和东太平洋的平均温度保持深度，而高于平均温度在西太平洋的深度和地表均高于平均温度。2024年10月的SOI为4.2，5个月的跑步平均值为0.2。最新的30天平均SOI直到2024年11月22日为3.8。贸易风在西部热带太平洋地区一直高于平均水平，并且在整个太平洋地区接近平均水平。赤道日期线附近的云彩自9月以来一直低于平均水平。海洋和大气指标表示中性ENSO条件，而某些指标在最近几个月中显示了LaNiña的信号。
2023年气候状态：北极
- m。L. Druckenmiller，R。L。Thoman和T. A.2023年的月亮北极观测提供了清晰的证据，表明气候和环境变化迅速，由过去和正在进行的人类活动塑造，这些活动将温室气体释放到大气中，并将更广阔的地球系统推向未知的领土。本章提供了2023年的快照，并总结了整个北极观察到的数十年趋势，包括变暖的地表空气和海面温度，降低雪覆盖，降低海冰，融化多年冻土，并继续造成绿地冰层和北极冰川造成的质量损失。这些变化正在推动过渡到更湿，更绿，更少的冰冻北极，对北极人民和生态系统以及低位和中低位都有严重的影响。
BAMS气候状态在2020年，第5章北极
2020年的北极非常温暖。每年平均地表空气温度（SAT）对60°N的陆地区域的平均空调（SAT）比1981 - 2010年平均水平高2.1°C，这标志着至少1900年以来观察到的陆地北极地区的SAT异常最高。这也是连续第七年的SAT异常大于1981 - 2010年平均值。北极SAT的这种持续增加是许多在任何给定年份中观察到的变化的主要驱动力，并在区域范围内增强。在2020年期间，温暖的SAT异常一直持续到夏季到夏季，遍布欧亚北极，在该地区的早期和广泛的野火活动中以及在Laptev和Kara海滨的近记录的海冰撤退以及近乎记录的海冰静修和温暖的夏季和秋季海面温度（SST）。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。
