南极海冰厚度数值模拟：实测数据驱动的模型分析

本文主要探讨了"基于实测冰芯数据的南极海冰厚度的数值模拟"这一主题，发表于2013年的《沈阳师范大学学报（自然科学版）》第31卷第1期。研究者白乙拉和张韩晗利用我国第22次南极科学考察获取的现场观测数据和冰芯分析资料，着重分析了南极海冰厚度变化受太阳辐射、云量等环境因素的影响。通过最小二乘法识别气温与冰表面温度之间的关系，将辨识出的冰表面温度作为热传导方程的上边界条件，而选取结冰点-1.81℃作为下边界条件，采用了Crank-Nicolson格式对一维热传导方程进行离散化处理。 研究的核心内容是运用数值模拟方法，具体针对南极中山站内拉湾附近的海域，模拟海冰厚度的变化过程，并将模拟结果与实际现场观测数据进行了对比。这不仅有助于理解南极海冰的动态变化规律，还对全球气候变化的研究具有重要意义，因为南极海冰的增减直接影响地球的能量平衡和气候系统。 研究背景显示，南极海冰作为全球气候变化的重要组成部分，其变化对气候的影响是气候科学研究的热点问题。作者们借鉴了海冰热力学模式、动力学模式以及热力学动力学耦合模式等多方面的研究成果，以提高模拟的准确性和可靠性。通过这种方法，可以深入剖析南极海冰的季节性、年际和长期变化趋势，为气候模型的改进和未来预测提供了有价值的数据支持。 该论文的关键词包括：南极海冰、实测数据、厚度和数值模拟，这些都是研究过程中不可或缺的关键要素，也是读者理解和追踪此领域研究进展的重要线索。这项工作不仅展示了科学研究者如何结合实地数据和理论模型来揭示南极海冰的复杂行为，也为未来相关领域的研究提供了宝贵的数据基础和技术参考。