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印度洋-太平洋海域年度温差的协同模式*(2010年)

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简介：
本文探讨了2010年印度洋和西太平洋海域之间的年度温差，并分析其相互作用及协同变化模式对全球气候的影响。 利用1870年至2004年的HadiSST月平均海表面温度（SST）资料，对去除全球增暖趋势后的印度洋-太平洋海表温度异常（SSTA）进行了季节经验正交函数（Season-reliant Empirical Orthogonal Function, S-EOF）分解。研究发现了印度洋-太平洋海表温度年际变化的两个联合模态，并分析了与之对应的大气环流特征。结果显示，低频厄尔尼诺/南方涛动（ENSO）是控制印度洋-太平洋区域的主要模式之一，能够维持赤道印度洋异常反气旋性环流，削弱夏季风的影响并使东印度洋暖池的热量得以保持。

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  • 印度洋-太平洋海域年度温差的协同模式*(2010年)
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    本文探讨了2010年印度洋和西太平洋海域之间的年度温差，并分析其相互作用及协同变化模式对全球气候的影响。 利用1870年至2004年的HadiSST月平均海表面温度（SST）资料，对去除全球增暖趋势后的印度洋-太平洋海表温度异常（SSTA）进行了季节经验正交函数（Season-reliant Empirical Orthogonal Function, S-EOF）分解。研究发现了印度洋-太平洋海表温度年际变化的两个联合模态，并分析了与之对应的大气环流特征。结果显示，低频厄尔尼诺/南方涛动（ENSO）是控制印度洋-太平洋区域的主要模式之一，能够维持赤道印度洋异常反气旋性环流，削弱夏季风的影响并使东印度洋暖池的热量得以保持。
     
  • 2010-2019年间经纬度与海平面温度关系（2020美赛A题海洋温度数据）
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    该资料提供了2010年至2019年期间全球各地经纬度对应的海平面温度数据，用于研究和分析特定时段内海洋温度变化趋势及其地理分布特征。这段数据主要用于解决2020年美国数学建模竞赛A题中关于海洋温度的研究问题。 数据是从官网下载的，并将nc文件批量转换为excel文件以便建模使用。
     
  • 1970-2020年海洋温度数据.rar
    优质
    本资源包含从1970年至2020年的全球海洋表面温度年度平均数据，适用于气候变化研究和海洋学分析。 2020年美赛A题数据的Excel版本便于使用，包含了1970年至2020年间北大西洋海面每日的数据，并且这些数据来自官方来源。
     
  • 海洋模式POM，POM海洋模型，POM海洋模式
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    POM（Princeton Ocean Model）是一种先进的数值海洋模型，广泛应用于海洋科学研究与环境监测中。它能够模拟海水运动、温度和盐度分布等现象，为气候变化及海洋生态系统研究提供重要数据支持。 普林斯顿大学的海洋模式POM源代码是用于研究海洋现象的重要工具。该模式被广泛应用于各种科学研究项目中。
     
  • EOF.m_ssteof_太平洋海表温度的主成分分析正交分解_
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    本文运用主成分分析方法对太平洋海表温度进行正交分解研究，探讨其主要气候特征和变化模式。 EOF法分析SST（以北太平洋为例）。包括矩阵维数变换、距平矩阵的构建、空间模态函数和时间模态函数的构建，以及验证正交性。
     
  • 用MATLAB绘制海洋表面温度图
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    本教程详细介绍如何使用MATLAB软件绘制海洋表面温度分布图，包括数据导入、处理及可视化技巧。 使用MATLAB程序读取海表面温度的卫星影像图，并绘制温度分布图。
     
  • 全球海洋表面温度数据.nc
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    《全球海洋表面温度数据.nc》是一款包含全球海洋表层温度信息的数据集，适用于气候变化、海洋学研究和生态监测等领域。该文件采用NetCDF格式存储，便于科学分析与可视化处理。 全球海平面温度数据可供大家自由取用。
     
  • 2009-2018年北印度洋有效波高的模拟数据集
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    该数据集包含了从2009年至2018年间北印度洋的有效波高信息，通过先进的数值模型进行模拟获得。这些详细的年度波高数据为研究海洋动力学、气候变化及其对沿海地区的影响提供了宝贵资料。 本数据集为北印度洋海浪有效波高观测数据（2009-2018年），命名为“2009–2018年北印度洋海浪有效波高观测数据集.zip”。该数据集包含十年的自然年数据，总大小约为39.4 GB。每个年度的数据文件以对应的年份命名，并且包含了经纬度、有效波高等信息。每年的数据量大约为3.94GB，总计18.20GB。
     
  • 2019至2022年全球海洋热浪的日度数据集
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    该数据集提供了2019年至2022年间全球海洋热浪的日度记录，详细展示了各海域温度异常情况，为研究气候变化影响提供重要依据。 海洋热浪（MHW）是指在海洋中持续五天或更长时间的极端高温事件，会对海洋生物造成严重破坏，并对气候系统和社会经济产生重大影响。根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发布的2019年至2020年的全球遥感最佳插值（OI）SST V4高分辨率数据，并参考先前的研究成果，MHW被定义为海表温度超过过去90年历史记录中的第90个百分位数至少连续五天的事件。该数据集展示了从2019年至2022年间全球海洋热浪的日强度情况，以NETCDF格式存储，水平分辨率为0.25°×0.25°，时间步长为一天，在没有发生海洋热浪的时间段内，则数据被记录为零。该数据集可以作为研究过去近40年中海洋极端事件季节性到年代际变化的基础资料，并探讨全球变暖对海表温度的影响。
     
  • 海洋洋流模型的构建
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    海洋洋流模型的构建旨在通过运用先进的数学与物理方法，模拟并分析全球及区域海洋洋流系统，探究其对气候、生态系统的影响。 洋流模型的参数定义与选择涉及多个方面。这些参数的选择对于构建准确的海洋流动预测模型至关重要。卡尔曼算法作为一种递归预测方法，在处理动态系统如洋流模式中发挥着重要作用，它能够有效地估计系统的状态并进行预测。此外，还有拓展的洋流模型被提出以提高对复杂海洋环境变化的理解和模拟精度。