【摘 要】
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基于1989-2018年美国冰雪中心海冰密集度数据,分析近30年南极布兰斯菲尔德海峡及附近海域海冰分布规律及变化趋势.结果 表明,布兰斯菲尔德海峡内部海冰属于1年冰,海冰密集度于2月达到最低,8月达到最高,历史上强厄尔尼诺年份与该区域海冰密集度较低的年份存在明显对应关系.对30年冰情线性拟合得到年际变化趋势,海峡内结冰月份普遍延迟,年结冰月数以减少为主.3个代表站点的海冰密集度分析结果显示,海峡内A站点海冰变化与海峡口外北部海域B站点的相关性较强,与海峡口外南部靠近威德尔海区域C站点的相关性弱.循环神经网
【机 构】
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上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;上海海洋大学海洋科学与技术实验教学示范中心,上海201306;上海海洋大学海洋科学学院,上海201306;上海海
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基于1989-2018年美国冰雪中心海冰密集度数据,分析近30年南极布兰斯菲尔德海峡及附近海域海冰分布规律及变化趋势.结果 表明,布兰斯菲尔德海峡内部海冰属于1年冰,海冰密集度于2月达到最低,8月达到最高,历史上强厄尔尼诺年份与该区域海冰密集度较低的年份存在明显对应关系.对30年冰情线性拟合得到年际变化趋势,海峡内结冰月份普遍延迟,年结冰月数以减少为主.3个代表站点的海冰密集度分析结果显示,海峡内A站点海冰变化与海峡口外北部海域B站点的相关性较强,与海峡口外南部靠近威德尔海区域C站点的相关性弱.循环神经网络模型可用于预测和分析海冰密集度的时序变化,尤其是适合海冰密集度相对较低的时序分析.
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