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GRL:海洋内潮-超级计算机建模提高卫星测高精度

Rebecca Owen AGU美国地球物理学会
2024-08-24

新的超级计算机模型可以提供有关海洋分层和运动的宝贵信息,特别是像涡旋和洋流等缓慢移动的特征。

海浪不仅仅发生在海洋表面。在我们从海面上看到的波峰和波谷之下是内潮(internal tides),是潮汐流与海底的海山、大陆坡和山脊碰撞时形成的。
内潮在海浪模式和不同海洋层的混合等海洋运动中发挥着重要作用,这些运动反过来影响热量和碳的转移和储存。尽管内潮通常在海面以下最强,但它们对海面高度的影响足以被卫星高度计检测到。当科学家想要准确测量移动速度较慢的海洋特征(例如涡旋和洋流)时,他们会通过分析卫星高度计数据并去除内潮特征来将这些特征分离出来。
当海面下的潮汐经过海山、大陆斜坡、山脊或其他粗糙的海底表面时,就会产生内波。图为印度尼西亚的龙目岛海峡,由于海水反射阳光,在这里可以在看到内波。
图片来源:Jeff Schmaltz, MODIS Land Rapid Response Team, NASA GSFC
Yadidya等人使用新的超级计算机建模来预测全球内潮运动。他们的模型能够在不需要经验分析的情况下,准确地从海面高度测量中去除内潮信号。这些新的建模技术还提供了30至120天分析窗口内的每小时读数,从而提供了每9至35天进行一次的卫星测量所遗漏的海洋运动信息。
这些模型为未来研究潮汐活动提供了许多可能性,也提供了关于海洋所有层的信息,而不仅仅是海洋表面。该模型的开发还可以实现从数据驱动的内潮预测到更动态的建模技术的转变。

以上内容英文原文发表于AGU Eos Research Spotlight,中文翻译仅供参考。

原文链接:https://eos.org/research-spotlights/step-aside-internal-tides-supercomputer-modeling-improves-satellite-altimetry-precision

Text © 2024. AGU. CC BY-NC-ND 3.0

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https://doi.org/10.1029/2023GL107232

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