作者:刘文浩 刘燕飞 王立伟 来源: 中国科学报 发布时间:2020-7-3
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高分辨率地球核幔边界综合视图发布

近日,《科学》杂志刊发《序列地震图:核幔边界区域散射的全景图》称,美国马里兰大学研究人员使用了一种称为序列器的机器学习算法,分析了数千地震波沿着核幔边界的地震回波特征,获得了整个太平洋区域地震波回波的全景视图,并且发现地球核幔边界存在比已知更广泛的异质结构,即存在异常密集的热岩区域。

地震在地表以下产生了行进数千英里的地震波。当波浪遇到岩石密度、温度或成分的变化时,它们会改变速度、弯曲或散射,从而产生可以被检测到的回波。通过测量这些回波到达不同位置的地震仪的传播时间和振幅,科学家可以开发出隐藏在地表以下的岩石物理特性模型。但是,目前的回波分析大多零散地关注特定目标区域。

在该研究中,来自马里兰大学的研究人员集中研究了太平洋盆地下传播的地震回波。研究人员基于序列器算法分析了1990年—2018年发生在太平洋盆地6.5级及以上地震的7000次记录,结果在大约40%的地震波传播中都发现了回波,这意味着核幔边界的异质结构范围比之前认为的广泛得多。

研究人员分析发现,在南太平洋火山马克萨斯群岛下存在一个此前未知的地质结构,并表明夏威夷群岛下方的核幔边界上有一块很大、密度很高的热物质斑块,它产生了独特且明显的回波。这种斑块被称为超低速带,通常位于火山羽流的根部,在那里热岩石会从核幔边界区域升起,形成火山岛。(刘文浩

相关论文信息:https://doi.org/10.1126/science.aba8972

美国开发基于机器学习的云检测新方法

日前,欧洲地球科学联合会网站刊登的文章介绍了来自美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心、马里兰大学等机构的一项最新研究,研究人员开发了一种基于机器学习的用于云掩模和相位检测的方法,其总体性能优于传统方法。相关研究发表于《大气测量技术》。

该研究利用索米国家极地轨道伙伴卫星搭载的可见光红外成像辐射计谱观测,训练了两种用于云掩模和热力学相位检测的随机森林(RF)机器学习模型。为了提高两种模型的性能,该研究考虑了多达7种地表类型,即海洋、森林、农田、草地、冰雪、荒漠和灌木。将云—气溶胶激光雷达(CALIOP)产品作为参考,把对云掩模和热力学相位的检测结果与两种RF模型进行了比较。

结果表明,与CALIOP参考值相比,这两种RF模型具有较高的云掩模和热力学相位检测准确率。对于白天的激光雷达观测,两种RF模型以及MODIS MYD06光学特性相位产品是排名前三的算法。而对于夜间的激光雷达观测,RF全天模型最适合于云探测和相位检测,尤其适用于冰雪表面的像素。这项研究证明了在云掩模和热力学相位检测中使用机器学习模型(特别是RF模型)的优势。(刘燕飞

相关论文信息:https://doi.org/10.5194/amt-13-2257-2020

研究揭示南极洲西部比东部变暖快的原因

近日,隶属于韩国几个机构的研究小组发现了南极洲西部比东部变暖快的一个可能原因。该研究小组描述了他们在过去几十年里对该地区地表和气温趋势的研究,并将数学模型应用于该研究中。相关论文发表于《科学进展》。

研究人员通过对观测资料和多模式结果的分析,发现这种不对称的情况源自海洋上方大气与地面上方大气之间反馈的一致性。南极洲西部附近海域较高的海水温度与该地区西部上空的高层大气状况形成了正反馈,南极西部扇区较暖的海洋温度具有正反馈。以南极西部为中心的对流层上部反气旋环流异常响应,反馈强度受南极地形和年周期控制。他们还发现了几十年来地表空气温度的变化,将其归因于热带的气候波动(如厄尔尼诺—南方涛动)。这种波动也可能在南极洲变暖程度的差异中发挥作用。(王立伟

相关论文信息:https://doi.org/10.1126/sciadv.aaz1490

《中国科学报》 (2020-07-03 第2版 国际)
 
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