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南极海冰变化及其气候效应研究述评 被引量:6
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作者 王今菲 杨清华 +6 位作者 于乐江 宋米荣 罗昊 施骞 李雪薇 闵超 刘骥平 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期11-22,共12页
南极海冰是全球气候系统的重要组成部分。不同于北极海冰的快速减少,近40年来,南极海冰范围在2014年前是缓慢增加、后是突变减少。单一的大尺度大气环流因素无法解释南极海冰的长期变化趋势,海洋-大气相互作用对海冰的耦合影响还未得到... 南极海冰是全球气候系统的重要组成部分。不同于北极海冰的快速减少,近40年来,南极海冰范围在2014年前是缓慢增加、后是突变减少。单一的大尺度大气环流因素无法解释南极海冰的长期变化趋势,海洋-大气相互作用对海冰的耦合影响还未得到充分研究。受南极海冰厚度遥感观测和数值模拟能力所限,现有数据仍无法准确量化全球变化背景下南极海冰的厚度和体积变化;目前南极海冰变化的气候效应还未充分明确。当前国内外对南极海冰研究的不足迫切要求发展长期可靠的南极海冰厚度数据,以突破南极海冰体积变化研究的难题,同时应综合考虑多气候模态和海气系统耦合的作用,研究南极海冰变化的机制及其气候效应。 展开更多
关键词 南极 海冰范围 海冰厚度 气候效应
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基于多尺度特征深度学习的短临降水预报 被引量:4
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作者 陈生 黄启桥 +2 位作者 谭金凯 梁振清 吴翀 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期799-806,共8页
雷达回波外推是短临降水预报的一种重要方法。针对雷达回波外推中随着外推时间的增加而出现回波演变信息丢失这一问题,本文提出一种多尺度特征融合的深度学习短临降水预报模型(以下简称为MSF2)。首先,采用多尺度的卷积核对网络的浅层信... 雷达回波外推是短临降水预报的一种重要方法。针对雷达回波外推中随着外推时间的增加而出现回波演变信息丢失这一问题,本文提出一种多尺度特征融合的深度学习短临降水预报模型(以下简称为MSF2)。首先,采用多尺度的卷积核对网络的浅层信息进行特征提取,弥补单一特征检测带来的不足。其次,将不同维度的特征信息进行拼接及通道混洗,进一步增强特征图通道之间的信息流通和信息表达能力。最后,将特征图中的多尺度信息进行融合,从而有效保留不同尺度的特征信息。利用华南雷达回波拼图资料数据,在3种不同降水强度(5 mm/h、10 mm/h和25 mm/h)下进行降水预报研究,并与光流法和ConvLSTM两种主流算法进行了对比。结果显示,在3种不同降水强度条件下,MSF2在所有评价指标(命中率POD、临界成功指数CSI、误报率FAR)中表现最优,这表明引入多尺度机制能改善模型的特征提取能力。相比于目前主流的光流法和ConvLSTM,本文提出的模型对于短临降水预报具有较好的适用性和较高的预报精度,而且实现了业务化运行。 展开更多
关键词 短临预报 深度学习 多尺度特征 光流法 ConvLSTM
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基于走航观测数据的ERA5南海北部夏季短波辐射收支评估 被引量:1
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作者 章振 张功 +5 位作者 刘长炜 吴仁豪 齐木荣 邓汉虞 陈剑桥 韩博 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期51-61,共11页
海表短波辐射收支是海–气界面能量交换的重要物理过程。本研究利用2019年南海北部夏季科考航次的走航观测数据,评估了ERA5再分析数据的海表短波辐射通量收支。结果表明,ERA5的向下短波辐射相比观测偏小,11时和15时(北京时间)的偏差最大... 海表短波辐射收支是海–气界面能量交换的重要物理过程。本研究利用2019年南海北部夏季科考航次的走航观测数据,评估了ERA5再分析数据的海表短波辐射通量收支。结果表明,ERA5的向下短波辐射相比观测偏小,11时和15时(北京时间)的偏差最大,可达-100 W/m^(2)。与此同时,ERA5的海表反照率整体偏低,其中高太阳高度角时段偏差较小,约为-0.03,低太阳高度角时段偏差较大,约为-0.15。向下短波辐射和反照率的偏差共同造成ERA5白天平均海表净短波辐射通量比观测偏小约25.4 W/m^(2);其中,反照率低估抵消了约50%向下短波辐射偏差的贡献。研究表明,在不同大气透射率情况下,ERA5的海表辐射收支偏差存在不同表现。ERA5海表反照率的低估可能与其采用的参数化方案在南海北部的适用性不足有关。基于观测本研究也给出了一个简单的参数优化方案。 展开更多
关键词 海表反照率 向下短波辐射通量 大气透射率 太阳高度角
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地表太阳辐射数据及长期变化
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作者 焦铂洋 苏昱丞 李庆祥 《气象学报》 2025年第4期1026-1042,共17页
随着卫星观测技术的快速发展,人们对地球大气层顶能量收支的估计已经较为准确。然而,对地球表面能量收支的估算误差水平仍然比温室气体浓度上升导致的辐射强迫变化大1个数量级以上。在地球表面能量平衡估计的各个分量中,向下短波太阳辐... 随着卫星观测技术的快速发展,人们对地球大气层顶能量收支的估计已经较为准确。然而,对地球表面能量收支的估算误差水平仍然比温室气体浓度上升导致的辐射强迫变化大1个数量级以上。在地球表面能量平衡估计的各个分量中,向下短波太阳辐射是最为重要的误差来源之一。因此,准确的地表太阳辐射(SSR)观测数据成为降低这种误差的关键。同时,SSR不仅是陆表过程模拟的重要驱动因子,也是可再生太阳光伏能源利用的重要指标,其长期变化也一直是众多领域科学家重点关注的科学问题之一。文中从现有SSR气候数据产品的对比入手,讨论了当前SSR长期变化中存在的偏差和不确定性问题,明晰了发展高质量SSR观测基准数据产品的重要性;在此基础上介绍了近年来基于迄今为止最为完整的SSR站点观测数据,系统考虑其存在的非均一性和抽样问题,对站点序列进行了系统的均一化处理,采用人工智能(AI)技术进行了重建,并对全球和区域SSR长期变化及其不确定水平进行估计等一系列工作。这些研究为全球和区域气候变化观测、检测归因和预测、预估等提供了新的证据;最后,对当前SSR数据和长期变化研究存在的问题和未来发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 地表太阳辐射 长期变化 均一化 重建 不确定性
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