一、南极海冰遥感现场对比实验（论文文献综述）
梁爽[1]（2021）在《极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究》文中进行了进一步梳理海冰不仅是冰冻圈重要的组成要素,同时也是极区气候系统的重要调节器和全球气候变化的敏感因子。诸多研究表明,海冰对大气、生态、环境、海洋以及人类活动等各个方面都具有重要影响。因此,监测极区海冰参数并获取其时空分布信息具有重要的科学价值和实际意义。海冰密集度和海冰厚度是分别表征海冰在“水平方向”和“垂直方向”变化特征的两个重要海冰参量。相比传统海冰密集度和海冰厚度测量方法,遥感覆盖范围广,可实现大范围的持续观测,是进行海冰密集度和海冰厚度时空监测的有效手段。因此,开展海冰密集度和海冰厚遥感反演方法研究对于获取和理解极区海冰时空分布特征及变化趋势具有重要意义。本论文以南北极为研究区域,针对目前被动微波遥感海冰密集度反演方法的不足以及最新发射的ICESat-2激光高度计,分别开展海冰密集度和海冰厚度遥感反演方法研究工作,并应用其进行极地区域海冰密集度及海冰范围的时空变化研究。论文的主要研究内容和结论包括以下四个方面:（1）对国际上主流的被动微波海冰密集度产品进行了全面的精度评价和一致性评估。首先利用高分辨率遥感影像（MODIS）对主流的被动微波海冰密集度算法（NT2、BT、ASI算法）生产的海冰密集度产品（SSMIS/ASI、AMSR2/BT及我国的FY3B/NT2和FY3C/NT2产品）进行了精度评价。其次,选择与被动微波海冰密集度时空分辨率相近的ERA-Interim再分析海冰密集度数据集,对不同算法的海冰密集度产品进行了长时序、全极区的一致性评估。最后,总结了各种主流的海冰密集度产品（算法）在极区的表现与误差时空分布特征,并提出相应的解决方案,为后续新发展的海冰密集度融合算法打下了基础。（2）针对不同被动微波海冰密集度算法的误差特征,提出了被动微波海冰密集度融合新方法。通过对目前国际主流的被动微波海冰密集度产品在南北极地区的一致性评估发现,现有海冰密集度产品在南北极海冰边缘区和夏季时期误差较大,其中ASI算法和BT算法整体表现最优且分别在北极与南极地区表现最好。因此选择以ASI算法与BT算法为基准算法,针对两者在南北极海冰边缘区和夏季时期具有相反的低高估偏差特征,对两者进行有效融合,消除偏差的影响,形成新的海冰密集度融合算法。利用2012-2014年中国雪龙号南北极科考的船基观测数据验证表明新算法反演的海冰密集度精度优于ASI和BT算法,在北极的均方根误差（RMSE）为9.55%,南极的RMSE为11.37%,同时新算法反演的海冰密集度能够很好的捕捉海冰密集度的动态变化趋势,在南北极的决定系数R2值均在0.8以上,可实现高精度、长时序的极区海冰密集度产品生产。（3）系统分析了近20年南北极地区海冰密集度、海冰面积和范围的时空变化。基于本论文发展的新的海冰密集度融合算法,结合AMSR-E和AMSR2多通道辐射计亮温数据,生成了2002-2020年的长时序日尺度海冰密集度产品。在此基础上从不同的时间尺度（年、季、月）分析了南北极及其子区域海冰密集度、海冰面积和范围的时空分布及变化趋势。结果表明整体上南北极地区年均海冰密集度在21世纪均表现出减少趋势。其中北极海冰减少趋势较南极更为明显,尤其以巴伦支海和卡拉海海冰减少最为显着。研究结果进一步揭示了极地区域海冰变化的特征,有助于进一步理解全球变暖大背景下,极地海冰的变化规律以及南极和北极海冰变化的异同。（4）探讨了不同参数组合方案对基于ICESat-2激光高度计的北极地区海冰厚度反演结果的影响。现有基于高度计的海冰厚度获取方法主要基于静力平衡方程,在估算过程中,不同的积雪厚度、积雪密度及海冰密度输入方案对海冰厚度反演结果的不确定性具有较大影响。论文首先分析了ICESat-2激光高度计2018-2019年及2019-2020年两个冬季获取的北极地区海冰干舷空间分布及月均海冰干舷的时间变化。然后,开展了不同积雪厚度、积雪密度和海冰密度总计18种参数组合方案对ICESat-2激光高度计海冰厚度反演结果的比较工作,分析了一年冰和多年冰区域的参数化方案反演结果的差异。最后,基于ICEBird航空观测数据对不同方案的ICESat-2轨道海冰厚度反演结果进行了对比,采取优选方案,绘制了2020年冬季北极地区ICESat-2海冰厚度空间分布,并与三种公开发布的Cryo Sat-2海冰厚度（AWI、CMOP和GSFC）进行了对比分析,结果表明ICESat-2反演的海冰厚度与AWI、CMOP和GSFC海冰厚度的平均偏差分别为-0.15 m、-0.26 m和-0.13 m。
张立尹[2]（2021）在《南极冰与辽河冰巴西圆盘劈裂试验研究》文中进行了进一步梳理在寒区建筑物的设计里,不仅要考虑到冰利用的情况,也要进行冰灾害的预防,这些均须考虑到冰体的力学性质参数。在上一个世纪就已经开始了对于冰体力学性质的研究,试样方式有着不同程度的差异。在南北极寒区和靠近极地圈的部分国家的水利工程、航空基建快速发展的当下,对于冰力学性质的研究深度需求不断的增加,本研究利用岩石领域普遍采用的巴西劈裂试验方法来研究冰体力学性质并探究其可靠性,并推广到极地冰区的科学研究当中。在辽宁省沈阳石佛寺水库和南极普利兹湾切取冰坯,把冰坯加工为垂直方向和水平方向的切片用来观测冰晶体,以此来确定沈阳石佛寺水库冰的晶体结构。利用等效直径法来计算晶体照片中的冰晶体平均粒径大小。将冰坯加工成巴西劈裂加载试样,然后使用电子试验机对试样进行加载,得出沈阳石佛寺水库冰和南极海冰的冰体力学参数,抗拉强度与断裂韧度。在保证沈阳石佛寺水库冰和南极海冰的破坏模式均为脆性破坏的前提下,着重分析了试验温度、应变速率、加载方向、盐度等对于南极冰与辽河冰的抗拉强度和断裂韧度影响关系。试验结论:沈阳石佛寺水库冰和南极海冰的抗拉强度和断裂韧度均随着应变速率的增加而减小;加载方向为竖直方向的南极冰与辽河冰的抗拉强度和断裂韧度均高于加载方向为水平方向的南极冰与辽河冰;南极海冰的抗拉强度和断裂韧度随着温度的升高而增强;沈阳石佛寺水库冰的抗拉强度和断裂韧度随着温度的降低而增强;沈阳石佛寺水库冰的抗拉强度和断裂韧度均大于南极海冰;试验成功率最高的试验温度为-16℃;每一组试验得到有效数据的概率均超过70%,证明了巴西劈裂试验的可行性;并且与传统试验方法所得出的试验结果进行对比,均处于一个量级,说明了巴西劈裂试验的可靠性;用南极海冰进行巴西劈裂试验确定了巴西劈裂法在极地寒区的可应用性。
王云鹤[3]（2020）在《南极冬季云量异常对海冰变化调控研究》文中提出与以往不同,南极海冰自2014年以来波动增大,多次降至历史低点。海冰的快速变化,可引起气-海间的热量和水汽交换异常,进而造成云、大气及海洋环境的异常。而云辐射对地表的能量收支起重要作用,将加深或减弱大气与海洋环境异常。在极地环境剧烈变化的背景下,极地海冰和气候预报成为了当今环境保护、社会安全和经济发展的需要。然而,因人们对云在极地大气系统中的角色及过程认识不清,导致模型的模拟结果与观测值间存在明显误差。针对该问题,本文探究了南极冬季云对海冰的短期和长期调控机制。冬季云对海冰的短期强迫研究,主要以探究2011年冬季南极云对海冰的强迫,及对2012年夏季海冰范围的贡献量为例。结果表明,冬季云量异常与大尺度大气环流相关的垂向运动及径向平流吻合较好,说明2011年冬季云负异常可能是由气压系统异常造成的。南极上空少云,地表长波辐射则会大量穿过云层释放到太空,使地表因热量流失而降温、结冰,使得海冰厚度增加、面积增大。这些面积大且厚的海冰抵抗融化的能力增强,尽管后面经历一系列的海冰漂流,但到次年夏季仍有大量海冰存留下来,使夏季海冰呈现正异常。在云对海冰季节尺度上的调控机理研究基础上,本文进一步探究了南极冬季云对海冰长期耦合机制。结果证明了大气强迫海冰有两个途径:一是在对流层低层,大气可以通过大尺度大气环流,对海冰直接进行动力和热力强迫。大尺度大气环流以风的形式对海冰进行动力驱动,也可以通过携带冷暖空气,使海冰生消。二是通过云辐射对海冰强迫。南极冬季,影响海冰的大尺度大气环流主要受Wave-3和SAM控制。随着高度的增加,大气环流受Wave-3控制越强。在对流层低层,受Wave-3和SAM共同控制的大尺度大气环流,决定着风向和携带气体的暖湿属性,与南极和安第斯山地形的共同影响下,形成了与海冰变化相位相同的低层云异常场。此低层云异常场对地表的辐射影响,会在一定程度上减弱大尺度大气环流对海冰的直接影响。对流层中高层,云的形成主要受Wave-3控制的大气环流调控,径向输送和垂向运动的共同作用,产生中云异常。而云模态对地表的辐射影响,促进了低层大尺度大气环流对海冰的直接强迫。这项研究首次揭示了对流层不同高度层的云量,在影响海冰分布中所起的不同作用。基于云对海冰的调控机理探究,发现云对海冰有着显着的辐射影响,且海冰对这种辐射影响具有较好的记录,在南极多个海域都有体现。另外,强的云异常对海冰的强迫痕迹可保留季节尺度的时间。说明,云具有较好的预报海冰潜能。因此,本文最后尝试设计了线性马尔科夫海冰预报模型。以不同高度的云量和气候因子（包括位势高度、径向风、纬向风和气温）及海冰自身,定义南极气候的状态,并以这些变量的多元经验正交函数,作为模型的组成部分。以交叉验证的方式评价模型的预测能力,并进行一系列敏感性实验,最终确定最佳模型。虽然这种统计模型不能像热动力耦合模型那样对自然进行仿真,这种线性统计模型具有较好的实用价值和应用空间。在极地气候剧变的背景下。我们理解和定量模拟云-气-海冰耦合过程及反馈的能力,对于极地地区海冰、天气及气候模拟及预报具有极高的参考价值。
韦纪州[4]（2019）在《南极中山站普里兹湾冰雪厚度检测与热力学参数分析》文中进行了进一步梳理气候变化是当今社会面临的一个严峻问题,南极地区对全球气候变化敏感,因此研究南极地区尤其是南极地区海冰变化对研究全球气候变化具有重要意义。目前对于南极地区海冰研究主要基于两点:首先是对南极地区海冰分布范围进行研究,其次是对固定冰的冰厚变化进行研究。对于海冰分布范围的观测主要依靠卫星等设备,而海冰生消过程的观测还主要依靠于人工现场观测。但由于南极地区条件恶劣,难以进行长期的人工观测,因此需要设计一种能够适应南极等气候条件恶劣的地区的冰厚自动检测设备。本文针对南极海冰厚度和积雪深度的连续自动化检测问题,针对性的设计了一种基于空气、积雪和冰盖温度梯度特性差异原理的冰雪环境检测系统。该系统可以对南极等地区的冰雪情等相关参数进行连续自动监测。研究内容与研究结果如下:（1）查阅文献总结与分析海冰的类型、形成过程以及基本物理特性。根据海冰与积雪的温度特性设计了一种可以实现对南极海冰厚度与积雪深度进行自动检测的冰雪情自动检测系统。（2）与国家海洋环境预报中心进行合作,在南极中山站附近普里兹湾海域布设了A1、A2、A3三套冰雪情检测传感器,运行时间长达220天,传感器每隔一小时采集一次数据,实时获取了被测点空气、积雪、海冰和海水的剖面温度数据。通过对不同介质剖面温度的分析,得到空气、积雪、海冰和海水的热传导特性差异。通过寻找合理阈值,编写MATLAB程序对海冰、积雪界面进行自动判断,从而可以得到整个实验期间的海冰厚度与积雪深度变化过程,并且与人工观测值进行比较,结果表明:传感器安装时间开始,海冰持续增长,10月开始海冰增长速度放慢,直至10月末达到最大海冰厚度170cm左右。A1、A2、A3传感器采集的冰厚值与人工观测值之间平均误差分别为5.1cm（A1）、3.4cm（A2）、3.6cm（A3）;积雪深度的平均误差分别为3.2cm（A1）、3.5cm（A2）、2.7cm（A3）,传感器测得的积雪、海冰厚度结果可以较好的体现出被测地点冰雪情的演变过程,该传感器可以应用于南极等条件恶劣地区,对冰雪环境进行长期有效的自动检测。（3）海冰的冻结过程主要是受气温影响,对海冰内部温度廓线进行分析认为:海冰温度会随着空气温度的波动发生变化,但波动性随着海冰厚度的增加而减弱,海冰较厚时,海冰底部随气温变化具有一定的滞后性,且冰厚越大,滞后性越明显。除此之外,积雪也会对海冰起到一定的保温作用。当无积雪覆盖时,海冰上表面温度基本与空气温度相同,但当海冰表面有较厚积雪覆盖时,海冰表面温度受空气温度变化影响程度降低。（4）本文基于“温度梯度法”,根据海冰内部温度及海冰厚度变化,计算并分析了海冰顶部与底部热传导通量,同时利用“剩余能量法”建立了冰层底部热量平衡关系并计算了冰底水热通量,并对海水热通量进行分析。其中冰底海水热通量主要受到冰底热传导通量与潜热通量影响。
张冰花[5]（2019）在《基于雷达高度计数据的渤海海冰变动研究》文中研究说明海冰是海洋水文要素的重要组成部分,海冰对海洋水文要素的铅直分布、海洋动力现象、局地气候变化和人类社会生产活动等均会产生巨大的影响。近年来,卫星遥感技术成为了海冰监测中的主要观测手段。其中,可见光卫星遥感主要以中低分辨率的光学传感器为主,这类传感器获取数据的幅宽较大、重访周期较短、且图像直观,对于海冰监测的结冰、融冰过程直观、有效。但是可见光遥感容易受天气影响,无法实现全天候观测,在恶劣的天气条件下几乎无法获得清晰有效的遥感影像。雷达卫星海面高度计具备全天候观测的能力,在过去的近30年中在海面高度观测中取得了令人瞩目的成就。同时,雷达高度计也具备海冰监测的能力,在极低冰川的监测中发挥了重要作用。雷达高度计向星下点发射微波脉冲,当星下点为海水时,微波在海水表面发生后向散射,高度计接收的回波波形为Brown波形,当星下点为海冰时,微波在海冰表面发生镜面反射,高度计接收的回波波形为峰型。相对于Brown波形,海冰回波的波形的振幅更大,且波形后延呈现急速下降趋势,下降速度远超由高度计天线指向特性造成的后沿衰减。基于微波在海水及海冰表面的回波波形差异,本文提出了一种基于高度计回波波形数据的冰水分离法。辽东湾位于渤海北部,是渤海冰情最严重的海域,目前在渤海海域尚无利用高度计回波数据进行海冰冰情变动的研究。本文利用Jason-2高度计在辽东湾海域的20Hz高频传感器地球物理数据集,通过对大量的海冰与海水回波波形对比分析,提出了利用波形最大值和下降沿区的能量下降速率两个参数设定阈值来进行冰水分离,简称为双参数阈值法。基于双参数阈值法,本文首先对2013年年末至2014年年初的辽东湾海冰外缘线进行判定,计算了海冰外缘线的沿轨延伸范围,并与高分一号（GF-1）卫星观测的可见光影像进行对比分析。结论表明:基于双参数阈值法由Jason-2高度计回波数据计算得到的海冰延伸范围与GF-1可见光影像的结果吻合度较高,两者的均方差为4.73km,相关系数为0.979。结合2013年末至2014年初的气温观测资料,发现两者计算得到的海冰外缘线延伸范围的偏差很大程度上取决于两种观测手段的时间差。在验证方法的可行性后,利用上述方法计算了2008年至2016年辽东湾海冰外缘线延伸范围,研究了2008年至2016年近8年来辽东湾海冰冰情的变动规律。为了对渤海冰情的严重程度进行更准确的判断,本文根据海冰最大延伸距离将冰情分为3级,分别为:I级,延伸距离小于60km;II级,延伸距离大于60km且小于120km;III级,延伸距离大于120km。结论表明:I级冰情1次;II级冰情4次;III级冰情3次。8年内,最大的海冰外缘线延伸距离约为164km（2009年年末至2010年年初）,最小延伸距离约为52km（2014年年末至2015年年初）。通过与同时期内气温和降水量数据的相关分析发现,气温与海冰外缘线延伸距离呈负相关,相关系数为-0.56;年降水量与海冰外缘线延伸范围及其变动无显着关系。
王相宜[6]（2019）在《基于多源微波遥感数据的北极海冰分类研究》文中指出海冰是冰冻圈的重要组成物质,其不仅影响全球尺度的大洋环流,而且限制了海洋和大气之间的能量交换,海冰的存在对于全球气候变化有着至关重要的作用。除此之外,海冰的冻结和漂移对船舶航运和海上油气勘探等海上生产活动有着破坏性的影响。因此,开展海冰监测研究具有重大意义。其中,海冰类型监测对于海上的安全航运和气候研究都有至关重要的作用。微波遥感因其不受云雾和光照的影响,被广泛应用于海冰监测中。本文则是基于多源微波遥感数据对北极地区的海冰进行分类,重点研究不同尺度下海冰类型的时空变化特征。一方面,本文利用SAR数据高分辨率的优势,研究2017年5月至2018年4月北极西北航道途径加拿大北极群岛处海冰类型的时空变化特征。根据一年冰和多年冰在SAR影像上的纹理特征和后向散射值的差异,利用SVM分类器进行分类。研究表明,即使在夏季,该区域的西北部也布满海冰,不利于船舶航行,但是该区域的东北部和南部在8月份已基本没有海冰。该区域多年冰的分布特征为:对于90°W以西的区域,多年冰分布的位置和形状基本无变化,主要分布在维多利亚岛的东北侧和帕里群岛处;对于90°W以东的区域,多年冰一直在向东运动。本文研究结果与CIS发布的冰情图数据具有很好的一致性,并能够进一步提供多年冰的分布细节等信息。另一方面,本文基于辐射计和散射计数据幅宽大和时间分辨率高的特点,研究2002-2018年整个北极地区一年冰和多年冰的时空变化特征。根据一年冰和多年冰在亮温值和后向散射值上的差异,利用最大似然法进行分类。并通过与多个产品数据进行对比验证,证明本文实验结果的准确性。研究表明,北极的多年冰主要分布在北极盆地的中心地带,其季节性变化总体呈现出海冰冻结期增加,海冰融化期减少的特点,与一年冰相似,但是多年冰在海冰冻结时的增长幅度远小于一年冰的增长幅度。在研究时间范围内,北极多年冰在波弗特海、东西伯利亚海和拉普捷夫海都发生明显的减少现象,并在2011-2013年间和2008年分别达到第一和第二最小值。
刘清全[7]（2019）在《基于改进积雪深度模型的北极海冰厚度反演及应用》文中认为在全球气候与环境快速变化的背景下,北极海冰的变化对北极局地及全球的大气、海洋、生态系统有显着的影响。准确获取北极海冰变化信息,是研究极区生态环境、地球气候系统和极端天气事件等一系列重大问题的关键。伴随着北极海冰的持续剧烈变化,加强对北极海冰变化的深入研究变得尤为紧迫。覆盖在海冰表面积雪的热传导率小于海冰一个数量级,使其具有显着的隔热效果,因此,相对海冰较薄的冰表积雪层,能有效阻碍海冰和外界大气的热量交换,对海冰表面与大气间的热通量产生很大影响。此外,海冰表面的积雪深度也是影响海冰厚度卫星测高反演精度的关键参数,积雪深度的估算精度直接影响海冰厚度和体积的估算精度。同时,高精度的海冰厚度卫星测高反演结果,将有利于获得更为准确的海冰厚度变化信息,可为极地相关领域研究提供基础资料与参考,为北极航道开发利用和我国“冰上丝绸之路”的建设提供重要服务与支撑。目前,已有的北极海冰表面积雪深度模型是基于早期观测数据构建的,随着北极海冰的快速变化,多年海冰逐渐向一年海冰转变,现有模型估算的积雪深度的偏差越发显着,不能反映当今北极海冰表面积雪深度情况。同时,当今北极海冰厚度卫星反演时,依然使用年代较久的积雪深度模型反演结果作为积雪深度输入参数,会对海冰厚度估算结果的不确定性产生重要影响,难以为相关领域研究提供高精度的海冰厚度信息。围绕上述问题,本文开展了以下几个方面的研究:（1）多代被动微波亮温数据间的交叉定标研究通过对比Meier和Cavalieri（MC）以及Dai（DA）交叉定标方法,探讨被动微波遥感数据F13-SSM/I与F17-SSMIS的最优定标模型;研究以F13-SSM/I为基准,将F17-SSMIS数据向F13-SSM/I方向定标,与以F17-SSMIS为基准,将F13-SSM/I数据向F17-SSMIS方向定标结果的差异,分析被动微波遥感数据间的定标方向,综合获得长时序统一的亮温数据。（2）基于多源观测数据的海冰表面积雪深度模型重构研究通过建立被动微波亮温数据与机载积雪深度数据（OIB）的回归模型,尝试构建一年冰表面积雪深度反演模型（LPJF）,并将该模型与现有Markus积雪深度模型反演结果进行比较,以获得更为准确的一年海冰表面积雪深度信息。再利用物质平衡浮标观测的积雪深度数据（IMB）,尝试构建多年冰表面积雪深度模型（LPJM）,并与现有W99积雪深度模型估算的结果进行比较,获得更为准确的多年冰积雪深度信息。（3）不同积雪深度输入的海冰厚度反演结果的比较与评估以IMB浮标观测的海冰厚度数据作为验证数据,将LPJF+LPJM积雪深度作为输入参数反演的ICESat和CryoSat-2海冰厚度,与0.5W99+W99和Markus+W99积雪深度作为输入参数反演ICESat和CryoSat-2海冰厚度进行比较评估,同时与NASA-JPL发布的海冰厚度产品以及ESA-AWI发布的海冰厚度产品进行对比分析,获得北极高精度的海冰厚度信息。（4）融入海冰厚度信息的北极航线规划研究与系统开发研究在当前仅考虑海冰密集度信息进行北极船舶航线规划的基础上,通过融入海冰厚度信息,开展考虑多源冰情参数进行北极航道航线规划的方法。同时设计开发一套基于UWP平台、.NET框架以及GIS二次开发平台的北极航道航线规划系统,实现北极航道航线自动规划与适航可视化功能。主要研究结论可概括为:（1）被动微波亮温数据间的交叉定标方面通过比较DA和MC方法的数据交叉定标结果,发现使用MC方法对被动微波19H、19V、22V、37H和37V五个通道亮温数据的校正效果要优于DA方法,对降低多代被动微波亮温数据间的差异效果显着;此外,以F13-SSM/I为基准,将F17-SSMIS数据向F13-SSM/I方向定标结果优于以F17-SSMIS为基准,更有利于实现多代被动微波亮温度数据的延长与统一。（2）北极海冰表面积雪深度模型重构方面采用GRHice（37H,19H）是构建一年冰表面积雪深度模型（LPJF）的最优指标;利用IMB浮标观测数据构建的多年冰表面积雪深度模型（LPJM）优于W99模型估算积雪深度的精度。通过本文重构的北极海冰表面积雪深度模型（LPJF+LPJM）进行海冰表面积雪深度反演,显着提高了北极积雪深度的估算精度。（3）不同积雪深度输入估算海冰厚度的结果比较方面基于LPJF+LPJM积雪深度反演的ICESat和CryoSat-2海冰厚度分别与基于0.5W99+W99以及Markus+W99积雪深度反演的海冰厚度进行比较,发现采用LPJF+LPJM雪深估算的海冰厚度具有较高的精度,同时优于现有NASA-JPL和ESA-AWI发布的海冰厚度产品。（4）北极航道适航最优路径与航线规划系统方面在仅考虑海冰密集度单要素冰情的情况下,规划的航线穿过了海冰密集度值较低的海冰区,而综合考虑海冰密集度和海冰厚度信息求解的航线则穿过了海冰密集度值略高但海冰厚度较薄的冰区,使得规划的航线航程更短。开发实现了具有冰情信息智能获取、航线动态规划、多维冰情信息可视化等功能的北极航道航线规划系统。
刘森[8]（2019）在《基于FY-3C微波辐射计数据的极区海冰密集度反演方法研究》文中指出极区海冰影响大气和海洋环流,对全球气候变化起着重要的作用。海冰密集度是表征海冰时空变化特征的重要参数之一。机器学习算法迅猛发展,在各领域广泛应用,但应用于极地海冰领域的研究较少。本文对使用FY-3C微波扫描辐射计亮温数据反演极区海冰密集度的方法进行了研究。一部分工作为:经过时空匹配、线性回归,修正了FY-3C微波辐射计亮温数据。使用两种天气滤波器和海冰掩模滤除了大气影响所造成的开阔海域虚假海冰;使用最小密集度模板去除陆地污染效应。通过计算2016、2017年极区海冰面积及范围两个参数,对得到的海冰密集度产品进行了验证,两年的海冰范围和面积趋势基本与NSIDC产品一致,平均差异小于3%。另一部分工作为:使用2016年每月不同波段的FY-3C微波辐射计的亮温数据作为训练数据,将相应的NSIDC产品作为标签,通过不同波段数据的组合、网络节点和优化方法的选择训练最优模型。Levenberg-Marquardt算法训练的8-12-1的神经网络最适合海冰密集度的反演。23.8GHz通道对于去除水汽影响有效,位置信息能够减少陆地溢出效应影响。通过计算2017年海冰范围和面积验证神经网络反演的海冰密集度,北极海冰范围和面积均方根误差分别为0.12×106km2和0.16×106km2,相关性良好。本研究结果为发布我国自主卫星的极区海冰密集度业务化产品奠定了基础,制作的产品可保障面临中断的近40年极区海冰记录的一致性、连续性。给出适用于海冰密集度反演的神经网络模型,为海洋大数据的应用提供参考。
舒苏[9]（2019）在《2011-2018年南极海冰变化分析》文中研究表明海冰作为大气和海洋的交界面,阻碍着大气与海洋之间的水汽和热量传输,维持着海洋在辐射和能量交换上的平衡,是反应极地气候变化的重要指标之一。南极海冰是全球海冰的重要组成部分,深刻影响着全球气候的变化。但是,近十年来南极海冰面积和厚度的变化依然未知。为了定量评估近十年来南极海冰的变化,亟需发展南极海冰面积和厚度数据集,并分析其时空变化。文中采用2011-2018年美国雪冰中心发布的海冰密集度数据进行海冰面积的反演;并采用CryoSat-2卫星高度计数据进行海冰厚度的反演。据此分析了南极海冰面积和厚度的时空变化。此外,采用NOAA地球系统研究实验室提供的海洋表面温度数据和欧洲中尺度气候预报中心发布的ERA-Interim表面净太阳辐射数据,分析了气候要素和海冰变化（面积、厚度）的相关关系。结果表明:2011-2018年南极海冰面积和厚度均呈现减少的趋势。其中,海冰面积变化趋势约为-0.1517×l06km2/a;海冰厚度的变化趋势约为-0.021m/a。在季节变化中,四个季节的海冰面积均呈现降低趋势,其中春季降低趋势最大,夏季降低趋势最小,分别为-0.251×106km2/a和-0.107×106km2/a。海冰厚度在四个季节均呈现下降的趋势,其中夏季降低趋势最大,冬季降低趋势最小,降低趋势分别为-0.03m/a和-0.009m/a。区域上,西太平洋、罗斯海和别林斯高晋海/阿蒙森海的海冰面积呈现降低趋势,而罗斯海和印度洋的海冰面积呈现增加趋势。除了印度洋的海冰厚度呈现增加的趋势外,其余海域的海冰均呈现降低趋势,其中罗斯海（-0.053m/a）的减少趋势最大,别林斯高晋海/阿蒙森海（-0.0008m/a）的减少趋势最小。2011-2018年海表面温度和表面净太阳辐射呈现波动增加的趋势。其中,海表面温度的增加趋势为0.0138℃/a,表面净太阳辐射的增加趋势为0.0643W/m2。由于海冰厚度受到一年冰的影响,为了更好地分析海冰厚度和气候要素的关系,使用多年冰来分析气候要素对海冰厚度的影响。海表面温度与海冰面积和多年冰厚度均呈现出较好的负相关性。其中,海表面温度与南极海冰面积的相关系数达到-0.979,5个海域中罗斯海的海冰面积与海表面温度的相关系数最高,别林斯高晋海/阿蒙森海最低,相关系数分别为-0.974和-0.907。南极多年冰与海表面温度的相关系数为-0.867,5个海域中威德尔海的多年冰厚度与海表面温度的相关系数最高,西太平洋最低,相关系数分别为-0.838和-0.753。
赵杰臣,郝光华,李杰,杨清华,田忠翔,沈辉,孙启振,丁卓铭,李荣滨,韩晓鹏,李明,张林[10]（2018）在《南极中山站海冰综合观测系统的建设》文中进行了进一步梳理利用我国南极中山站的越冬观测平台,国家海洋环境预报中心自2010年起,在中山站附近海域选取固定海冰观测点,陆续布放各种自动化观测设备,初步建立海冰综合观测系统,开展常规气象要素、辐射、涡动通量、积雪和海冰温度、厚度、海水温盐等多要素的业务化观测。目前每年度的现场观测始于南半球初冬,即3—4月份,持续时间一般为8—10个月,自动观测要素的采样频率一般为1 min,人工观测要素的采样频率一般为7 d。结果表明:获取的高精度、长时间序列的现场数据可以广泛应用于我国的南极海冰数值预报和雪龙船海冰服务保障等工作中,初步解决了极地海冰预报保障对现场海冰观测数据的迫切需求。
二、南极海冰遥感现场对比实验（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、南极海冰遥感现场对比实验（论文提纲范文）
（1）极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 被动微波海冰密集度研究现状 |
| 1.2.2 基于高度计的海冰厚度研究现状 |
| 1.2.3 极区海冰密集度时空变化研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 海冰密集度和厚度遥感反演的理论基础与方法 |
| 2.1 微波辐射传输模型 |
| 2.2 海冰的微波辐射特性 |
| 2.3 被动微波海冰密集度反演方法 |
| 2.3.1 低频算法 |
| 2.3.2 高频算法 |
| 2.3.3 系点亮温 |
| 2.3.4 天气滤波 |
| 2.4 被动微波辐射计及海冰密集度产品 |
| 2.5 基于高度计的海冰厚度估算方法 |
| 2.5.1 卫星高度计工作原理 |
| 2.5.2 基于静力平衡方程的海冰厚度估算方法 |
| 2.6 ICESat系列星载激光高度计及ICESat-2 海冰干舷产品 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 被动微波海冰密集度产品对比及评价 |
| 3.1 待评估被动微波海冰密集度产品及辅助数据 |
| 3.2 评估方法及误差指标 |
| 3.3 基于高分辨率影像的海冰密集度产品精度评估 |
| 3.4 被动微波海冰密集度产品一致性对比 |
| 3.4.1 日均海冰密集度对比 |
| 3.4.2 月均海冰密集度对比 |
| 3.4.3 年均海冰密集度对比 |
| 3.4.4 海冰范围和面积对比 |
| 3.5 算法偏差来源分析与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于融合算法的海冰密集度反演 |
| 4.1 算法融合方案 |
| 4.2 系点亮温和天气滤波处理 |
| 4.3 基于融合算法的海冰密集度反演及精度验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 被动微波海冰密集度产品的应用分析 |
| 5.1 研究区及数据情况介绍 |
| 5.2 北极地区海冰密集度时空分析 |
| 5.2.1 海冰密集度年均空间分布格局 |
| 5.2.2 海冰密集度季均空间分布格局 |
| 5.2.3 海冰密集度月均空间分布格局 |
| 5.2.4 海冰密集度年际变化趋势分析 |
| 5.3 南极地区海冰密集度时空分析 |
| 5.3.1 海冰密集度年均空间分布格局 |
| 5.3.2 海冰密集度季均空间分布格局 |
| 5.3.3 海冰密集度月均空间分布格局 |
| 5.3.4 海冰密集度年际变化趋势分析 |
| 5.4 极区海冰面积和范围变化分析 |
| 5.4.1 北极海冰面积和范围变化分析 |
| 5.4.2 南极海冰面积和范围变化分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于ICESat-2 激光高度计的海冰厚度反演研究 |
| 6.1 海冰厚度反演参数方案和数据介绍 |
| 6.2 ICESat-2 海冰干舷的时空变化分析 |
| 6.3 基于不同参数方案的海冰厚度反演 |
| 6.4 海冰厚度精度评价及敏感性分析 |
| 6.5 ICESat-2与CryoSat-2 海冰厚度对比 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要研究工作与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 存在问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）南极冰与辽河冰巴西圆盘劈裂试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本研究主要内容 |
| 2 试样加工及物理特征分析 |
| 2.1 试样采集 |
| 2.2 试样晶体特征 |
| 2.2.1 切片制作 |
| 2.2.2 切片观测 |
| 2.2.3 晶体粒径分析 |
| 2.3 试样加工 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 试验内容 |
| 3.1 巴西劈裂试验的基本理论 |
| 3.2 试验方案 |
| 3.2.1 力学性质方案 |
| 3.2.2 盐度对比试验方案 |
| 3.3 试验加载装置 |
| 3.4 试验步骤 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 南极冰与辽河冰巴西圆盘劈裂抗拉强度试验 |
| 4.1 试验结果 |
| 4.2 试验结果分析 |
| 4.2.1 应变速率对抗拉强度的影响 |
| 4.2.2 试验温度对抗拉强度的影响 |
| 4.2.3 加载方向对抗拉强度的影响 |
| 4.2.4 南极海冰抗拉强度结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 南极冰与辽河冰巴西圆盘劈裂断裂韧度试验 |
| 5.1 试验结果 |
| 5.2 试验结果分析 |
| 5.2.1 应变速率对断裂韧度的影响 |
| 5.2.2 试验温度对断裂韧度的影响 |
| 5.2.3 加载方向对断裂韧度的影响 |
| 5.2.4 南极海冰断裂韧度结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）南极冬季云量异常对海冰变化调控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 南极云观测现状 |
| 1.2.2 南大洋云量数据的研究现状 |
| 1.2.3 极地云与海冰相互作用的研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 |
| 第二章 云、海冰数据及处理方法 |
| 2.1 云量数据 |
| 2.1.1 云量再分析数据 |
| 2.1.2 云量卫星数据 |
| 2.2 海冰数据 |
| 2.3 云模态的提取方法 |
| 2.4 极地矢量的可视化方法 |
| 2.5 研究区介绍及分区方法 |
| 第三章 南极冬季海冰与云的时空分布 |
| 3.1 南极海冰变化的空间特征 |
| 3.2 南极海冰变化的时间特征 |
| 3.3 南极云空间特征 |
| 3.4 南极云变化趋势 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 南极冬季云对海冰的短期强迫 |
| 4.1 2011-2012年冬季海冰反弹量 |
| 4.2 2011年冬季云异常量统计 |
| 4.3 云异常对地表辐射的影响量 |
| 4.4 冬季云强迫对海冰影响 |
| 4.5 冬季云对次年夏季海冰的强迫 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 南极冬季云对海冰的长期耦合 |
| 5.1 南极云-大气-海冰的耦合模态探究的必要性 |
| 5.2 低层云对海冰的强迫 |
| 5.3 中层云-海冰的耦合模态 |
| 5.4 高层云-海冰的耦合模态 |
| 5.5 对流层各层云模态的代表性 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 基于云-海冰耦合的海冰预报设想 |
| 6.1 海冰预报背景 |
| 6.2 预测模型的建立 |
| 6.3 确定最优预报模型 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 不足 |
| 7.4 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 简历及研究成果 |
（4）南极中山站普里兹湾冰雪厚度检测与热力学参数分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海冰检测技术的研究进展 |
| 1.2.2 海冰生消过程及热力学研究进展 |
| 1.3 课题研究主要内容 |
| 第二章 海冰基本物理特性及传感器设计 |
| 2.1 南北极海冰分布 |
| 2.2 海冰形成过程 |
| 2.3 海冰对气候的影响 |
| 2.4 传感器原理及设计 |
| 2.4.1 基于剖面温度差异的冰厚传感器检测原理 |
| 2.4.2 冰雪情检测传感器设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 传感器系统设计及现场安装 |
| 3.1 采集装置硬件设计 |
| 3.1.1 主控芯片最小系统设计 |
| 3.1.2 时钟模块设计 |
| 3.1.3 电源电路设计 |
| 3.1.4 数据存储模块设计 |
| 3.2 系统软件设计 |
| 3.2.1 主程序设计 |
| 3.2.2 温度采集程序设计 |
| 3.2.3 数据存储程序设计 |
| 3.2.4 时钟程序设计 |
| 3.3 南极中山站普里兹湾检测现场 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 冰雪厚度计算及热力学参数分析 |
| 4.1 海冰厚度、积雪深度判断 |
| 4.2 冰厚雪深数据分析 |
| 4.3 冰层温度数据分析及冰内热传导通量 |
| 4.3.1 冰层温度数据分析 |
| 4.3.2 海冰内部热传导通量计算与分析 |
| 4.4 冰底海水热通量计算与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与获奖情况 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 |
（5）基于雷达高度计数据的渤海海冰变动研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 海冰概况 |
| 1.1.2 海冰对海洋水文要素和人类生产生活的影响 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 基于现场测量的海冰观测方法研究进展 |
| 1.2.2 基于卫星遥感技术的海冰观测方法研究进展 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 第二章 数据来源 |
| 2.1 高度计数据来源 |
| 2.2 可见光遥感影像数据来源 |
| 2.3 气温与降雨量数据来源 |
| 第三章 基于雷达卫星高度计回波波形的冰水分离方法 |
| 3.1 雷达卫星高度计回波波形介绍 |
| 3.1.1 雷达卫星高度计测量基本原理 |
| 3.1.2 雷达卫星高度计后向散射系数的应用 |
| 3.2 基于雷达卫星高度计回波模型的海冰与海水分离法 |
| 3.3 可见光卫星遥感影像海冰外缘线提取方法 |
| 第四章 渤海辽东湾的海冰外缘线判定 |
| 4.1 基于雷达卫星高度计的双参数阈值法的验证 |
| 4.1.1 2013 年年末至2014 年年初辽东湾冰期的海冰外缘线判定 |
| 4.1.2 结论与验证 |
| 4.2 基于雷达卫星高度计数据的渤海海冰年际变动研究 |
| 4.2.1 2008 年至2016 年渤海海冰外缘线离岸距离的年际变动研究 |
| 4.2.2 气温对渤海海冰外缘线离岸距离变动影响研究 |
| 4.2.3 年降雨量对渤海海冰外缘线离岸距离变动影响研究 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 硕士研究生期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）基于多源微波遥感数据的北极海冰分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 第二章 微波遥感识别海冰类型原理 |
| 2.1 海冰的基本特性 |
| 2.2 基于微波遥感的海冰分类原理 |
| 2.3 本文研究方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于SAR数据的北极西北航道海冰类型监测 |
| 3.1 研究区域和实验数据 |
| 3.2 基于双极化SAR影像纹理特征的海冰分类方法 |
| 3.3 西北航道海冰类型时空变化分析 |
| 3.4 基于冰情图的实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于辐射计和散射计数据的北极地区海冰类型识别 |
| 4.1 研究区域和实验数据 |
| 4.2 基于辐射计和散射计数据识别海冰类型 |
| 4.3 北极海冰类型的时空变化分析 |
| 4.4 实验结果对比验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 本文主要工作成果 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）基于改进积雪深度模型的北极海冰厚度反演及应用（论文提纲范文）
| 本论文主要创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 海冰表面积雪深度研究进展 |
| 1.2.2 海冰厚度卫星测高反演研究进展 |
| 1.2.3 路径规划系统研究进展 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文的章节结构 |
| 第二章 研究区域、数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据源 |
| 2.2.1 SSM/I-SSMIS亮温数据 |
| 2.2.2 OIB积雪深度与海冰厚度数据 |
| 2.2.3 IMB积雪深度与海冰厚度数据 |
| 2.2.4 ICESat激光测高数据 |
| 2.2.5 CryoSat-2 雷达测高数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 SSM/I-SSMIS亮温数据交叉定标 |
| 2.3.3 一年冰表面积雪深度反演 |
| 2.3.4 多年冰表面积雪深度反演 |
| 2.3.5 海冰厚度卫星测高反演 |
| 2.3.6 Dijkstra算法最优路径求解方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 北极海冰表面积雪深度模型的构建 |
| 3.1 SSM/I-SSMIS亮温数据间交叉定标研究 |
| 3.1.1 不同交叉定标方案结果的比较 |
| 3.1.2 交叉定标对海冰密集度与积雪深度的影响 |
| 3.2 一年冰表面积雪深度模型的构建 |
| 3.2.1 基于被动微波亮温数据的积雪深度模型的建立 |
| 3.2.2 更新的积雪深度模型与Markus模型结果的比较 |
| 3.3 多年冰表面积雪深度模型的构建 |
| 3.3.1 基于IMB数据的积雪深度模型的建立 |
| 3.3.2 IMB积雪深度模型与W99 模型结果的比较 |
| 3.4 北极海冰表面积雪深度时空分析 |
| 3.4.1 北极海冰表面积雪深度的时间变化 |
| 3.4.2 北极海冰表面积雪深度的空间变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 北极海冰厚度反演、比较与评估 |
| 4.1 基于更新积雪深度模型的海冰厚度的反演 |
| 4.1.1 ICESat海冰厚度反演结果分析 |
| 4.1.2 CryoSat-2 海冰厚度反演结果分析 |
| 4.2 与不同积雪深度输入的海冰厚度估算结果的比较与评估 |
| 4.2.1 与0.5W99+W99 积雪深度估算的海冰厚度的比较 |
| 4.2.2 与Markus+W99 积雪深度估算的海冰厚度的比较 |
| 4.3 与现有海冰厚度产品的比较与评估 |
| 4.3.1 与NASA-JPL ICESat海冰厚度的比较 |
| 4.3.2 与ESA-AWI CryoSat-2 海冰厚度的比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 北极航道航线规划系统研究 |
| 5.1 北极航道适航最优路径搜索 |
| 5.1.1 基于海冰密集度与海冰厚度信息的航线路径研究 |
| 5.1.2 基于我国北极科考走航作业站点间的最优路径研究 |
| 5.2 北极航道航线规划系统设计与开发 |
| 5.2.1 系统设计目标与原则 |
| 5.2.2 系统的架构设计与构成 |
| 5.2.3 系统的航线规划功能 |
| 5.2.4 系统的其他功能 |
| 5.3 北极航道航线规划系统应用 |
| 5.3.1 系统实现的关键技术 |
| 5.3.2 系统的潜在应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究的主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于FY-3C微波辐射计数据的极区海冰密集度反演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海冰密集度产品及其应用 |
| 1.2.2 海冰密集度反演算法与验证 |
| 1.2.3 神经网络进展与在遥感中的应用 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构 |
| 第2章 数据源与数据预处理 |
| 2.1 数据介绍 |
| 2.2 数据重投影 |
| 2.3 亮温的修正 |
| 2.4 神经网络数据准备 |
| 第3章 基于NASA Team算法的极区海冰密集度反演方法研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 NASA Team方法及天气影响去除方法 |
| 3.1.2 陆地效应去除方法 |
| 3.2 结果与讨论 |
| 3.2.1 天气影响去除的结果 |
| 3.2.2 陆地效应去除的结果 |
| 3.2.3 验证 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 基于神经网络的海冰密集度反演方法研究 |
| 4.1 神经网络方法 |
| 4.1.1 神经元与激活函数 |
| 4.1.2 神经网络与训练方法 |
| 4.2 神经网络的建立与验证 |
| 4.2.1 输入节点和隐藏层节点选择 |
| 4.2.2 优化方法选择 |
| 4.2.3 神经网络选择 |
| 4.2.4 神经网络海冰密集度的反演 |
| 4.2.5 范围面积验证与比较 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（9）2011-2018年南极海冰变化分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国内研究进展 |
| 1.2.2 国外研究进展 |
| 1.3 研究中存在的问题 |
| 1.4 研究思路与篇章结构 |
| 第二章 数据与方法 |
| 2.1 数据 |
| 2.1.1 被动微波数据和海冰密集度数据 |
| 2.1.2 CryoSat-2高度计数据 |
| 2.1.3 NASA Operation IceBridge数据 |
| 2.1.4 海表面温度数据 |
| 2.1.5 表面净太阳辐射数据 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 海冰厚度反演 |
| 2.2.2 数据计算与统计 |
| 第三章 南极海冰面积变化分析 |
| 3.1 海冰面积年际变化 |
| 3.2 海冰面积月变化 |
| 3.3 海冰面积季节变化 |
| 3.4 海冰面积的最值变化 |
| 3.5 不同类型海冰的面积变化 |
| 3.5.1 一年冰面积变化分析 |
| 3.5.2 多年冰面积变化分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 南极海冰厚度变化分析 |
| 4.1 海冰厚度年际变化 |
| 4.2 海冰厚度月变化 |
| 4.3 海冰厚度季节变化 |
| 4.4 不同类型海冰的厚度变化 |
| 4.4.1 一年冰厚度变化分析 |
| 4.4.2 多年冰厚度变化分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 海冰变化与气候要素的相关关系 |
| 5.1 海表面温度与海冰变化的相关关系 |
| 5.1.1 海表面温度变化分析 |
| 5.1.2 海冰面积与海表面温度的相关关系 |
| 5.1.3 海冰厚度与海表面温度的相关关系 |
| 5.2 表面净太阳辐射与海冰变化的相关关系 |
| 5.2.1 表面净太阳辐射变化分析 |
| 5.2.2 海冰面积与表面净太阳辐射的相关关系 |
| 5.2.3 海冰厚度与表面净太阳辐射的相关关系 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）南极中山站海冰综合观测系统的建设（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 我国极地海冰观测回顾 |
| 3 中山站海冰综合观测系统 |
| 3.1 观测站点和断面 |
| 3.2 观测要素和设备 |
| 3.3 观测系统的集成 |
| 4 观测结果示例 |
| 4.1 海冰破碎与冻结 |
| 4.2 常规气象要素 |
| 4.3 辐射和涡动通量 |
| 4.4 定点人工观测 |
| 4.5 断面人工观测 |
| 4.6 海冰物质平衡浮标 |
| 4.7 海水温盐观测 |
| 5 数据共享 |
| 6 结论 |
四、南极海冰遥感现场对比实验（论文参考文献）
- [1]极地海冰密集度和厚度遥感反演方法研究[D]. 梁爽. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2021(01)
- [2]南极冰与辽河冰巴西圆盘劈裂试验研究[D]. 张立尹. 大连理工大学, 2021
- [3]南极冬季云量异常对海冰变化调控研究[D]. 王云鹤. 中国科学院大学(中国科学院海洋研究所), 2020(01)
- [4]南极中山站普里兹湾冰雪厚度检测与热力学参数分析[D]. 韦纪州. 太原理工大学, 2019(02)
- [5]基于雷达高度计数据的渤海海冰变动研究[D]. 张冰花. 大连海洋大学, 2019(03)
- [6]基于多源微波遥感数据的北极海冰分类研究[D]. 王相宜. 武汉大学, 2019(12)
- [7]基于改进积雪深度模型的北极海冰厚度反演及应用[D]. 刘清全. 武汉大学, 2019(06)
- [8]基于FY-3C微波辐射计数据的极区海冰密集度反演方法研究[D]. 刘森. 国家海洋环境预报中心, 2019(03)
- [9]2011-2018年南极海冰变化分析[D]. 舒苏. 南京大学, 2019(07)
- [10]南极中山站海冰综合观测系统的建设[J]. 赵杰臣,郝光华,李杰,杨清华,田忠翔,沈辉,孙启振,丁卓铭,李荣滨,韩晓鹏,李明,张林. 海洋预报, 2018(05)