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【2022-02 Coastal Engineering(一区)+ 推荐】飓风远程海洋强迫对美国东南海岸风暴潮的贡献

摘要: 本研究利用高分辨率(10米)非结构网格海洋模型SHYFEM,结合佐治亚州北部密集水位观测网络,分析了2016年马修飓风和2019年多里安飓风期间风暴潮的驱动机制。研究发现,局地风压强迫导致沿岸水位均匀上升,其强度与飓风路径离岸距离相关;而风暴潮峰值时空分布则由远程海洋强迫(湾流变化与海岸陷波信号)的相位决定。当远程与局地强迫同步时(马修相差2小时),风暴潮在北部达峰;异步时(多里安相差14

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#学习#信息可视化
【npj + climate and atmospheric】由于飓风马修后的海洋动力学引起的延迟性沿海淹没

飓风马修后的海洋动力学导致美国东南海岸出现持续数周、高达50厘米的异常水位(PHAWL),引发延迟性沿海淹没。研究发现,尽管大气因素调节了PHAWL的波动,但主要由墨西哥湾流主导的海洋动力学决定了其平均分量和持续时间。高分辨率模型显示,这种异常水位不仅影响直接受飓风袭击区域,还通过海洋过程波及整个东南海岸,导致居民区和湿地淹没深度增加达30厘米。该研究揭示了飓风后海洋动力学的关键作用,为沿海洪水预

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#学习#信息可视化
【Wenfan Wu + 2026-01 OM】基于物理的标定方法改善切萨皮克湾跨尺度水动力模拟

摘要 本研究提出了一种基于物理过程的标定方法,显著提升了切萨皮克湾跨尺度水动力模拟精度。通过高分辨率非结构网格模型SCHISM,采用两种创新参数化方案:(1) 基于卫星Kd490数据划分Jerlov水体类型,量化浊度对太阳辐射衰减的影响;(2) 根据实测沉积物组成计算空间变化的曼宁系数,精确表征底摩擦效应。研究证实,保留真实水深特征并结合观测约束的物理参数化,是实现河口跨尺度模拟的有效途径,尤其适

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#学习#信息可视化
【SCHISM + Park + 2025-07 OM】不同强迫源作用下纽约-新泽西港三维非结构网格模型的评估

摘要: 本研究评估了三维非结构网格模型(SCHISM)在纽约-新泽西港对不同强迫源的敏感性。通过对比潮汐(FES2014、TPXO9)、海面强迫(HRRR、ERA5、GFS)、开阔边界条件(CMEMS、HYCOM)及河流流量(USGS、NWM)的影响,发现:潮汐显著影响水位、海流和水温(RMSE变化达17.28%);大气强迫主要调控水温(RMSE变化67.5%)和表层流;开边界条件对港内动力影响较

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#算法#人工智能#学习 +1
Pytorch神经网络【手写数字识别】

利用神经网络完成对手写数字进行识别的实例。在手写数字的识别中,我们不关心图形的颜色,所以需要的是灰度图。

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#pytorch#神经网络#深度学习
Python vscode一些快捷键

撤销很重要;恢复也很重要(可能撤销完就后悔了)

#python
【综述 + 2018-09 】沿岸河控生态系统的功能及其对溢油应急响应的启示

沿岸河控生态系统石油暴露路径研究联盟(CONCORDE)针对墨西哥湾北部溢油迁移机制开展跨学科研究,揭示了淡水输入、风场与生物过程的耦合作用对石油运移的影响。研究发现:河流羽流空间范围受风向风速调控显著;水体层化增强时初级生产力提升60%;浮游生物呈现盐跃层聚集特征。数值模拟表明,高径流量条件下表层石油可平流至内陆架,而低径流量时东北风抑制石油向内输运。该研究构建了耦合环流-生物地球化学的四维综合

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#学习
【2025-12 Scientific Reports】基于图深度学习的精准地中海预报

本文提出了一种基于图神经网络的地中海海洋预报模型SeaCast,相比传统数值模型具有显著优势。该模型采用"编码-处理-解码"框架,通过分层图神经网络处理海洋网格的不规则几何结构,整合大气强迫数据与边界条件,实现了15天的高分辨率预报。实验结果表明,SeaCast在10天预报窗口内优于业务化数值模型MedFS,尤其在海流、温度等变量上表现突出,计算效率提升显著(GPU上20秒完成

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#深度学习#人工智能#算法
【Ocean modeling + book(一个章节)】海洋模型与业务化海洋学发展综述

海洋建模与业务化海洋学发展综述 摘要:海洋环流模型通过数值模拟揭示了海洋复杂物理机制,其发展得益于计算能力提升与跨学科合作。业务化海洋学整合实时观测与模型数据,可提供多要素、多尺度的海洋预报。随着分辨率提高(全球1公里至区域100米),模型已能解析中尺度涡旋等特征,但仍需参数化处理次网格过程。业务化系统需兼顾近岸与大洋过程,通过嵌套模型与立体观测网络支撑海洋服务。地球系统模式耦合海洋、大气等多圈层

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#学习
matlab 写入csv文件writematrix

官方不推荐使用 csvwrite 函数PASS:先是变量,再是文件名reference:https://blog.csdn.net/wjqaea/article/details/118343883

#matlab
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