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yexuqing木蟲之王 (文學泰斗)
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Science：深度學習揭示南極冰架復雜流動規(guī)律
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Science：深度學習揭示南極冰架復雜流動規(guī)律 2025-03-20 | 【大 中 小】【打印】【關閉】 一、引言 海平面上升是全球氣候變化的重要后果之一，主要由海水熱膨脹和冰蓋消融等因素導致。南極冰體系統(tǒng)在歷史上對海平面上升的貢獻隨氣候變化而不同，但當今人類活動已使其成為全球海平面上升的第二大來源，僅次于熱膨脹。南極的冰主要以冰蓋（覆蓋南極大陸，占南極總冰量的 99.8% 以上）、冰架（冰蓋在海洋中的延伸部分）、冰川（流動的冰蓋）、海冰（由海水凍結形成）等形態(tài)存在，其中，冰架對冰蓋起支撐作用，能夠減緩冰蓋流失，進而抑制海平面上升。然而，大陸尺度上，冰架的流變行為與實驗室觀測和理論模型存在顯著差異，其流動特性和粘滯性仍存在爭議。在最新發(fā)表于Science的研究中（Wang et al., 2025），作者利用物理信息約束的神經網絡結合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，反演出南極冰架的粘滯性，并確定了其應力-應變率關系。研究揭示，冰架在壓縮區(qū)和伸展區(qū)表現(xiàn)出不同的流變特性，這一發(fā)現(xiàn)為評估冰架失穩(wěn)引起的南極冰蓋流失提供了關鍵數(shù)據(jù)支撐。 圖1 數(shù)據(jù)模型驅動的冰架流變性質研究。（西）南極冰蓋主體位于海平面以下，容易受到海水的侵入造成冰架的垮塌，進而加速冰蓋的流失�，F(xiàn)有的冰蓋流動定律，不足以精細描述冰蓋的復雜流變過程，借助物理約束的神經網絡和遙感觀測數(shù)據(jù)可以反演出南極地區(qū)冰架的流變特征，并將其用于預測未來海平面變化 二、關鍵方法 冰架由粒雪、晶雪和鹽雪等不同來源的雪組成，微觀上具有強烈的非均質性和各向異性；裂縫和縫合帶等宏觀結構的存在進一步增加了分析冰架流變特征的難度。實驗室測量所得的冰的流變特征及基于此構建的理論模型，在描述大陸尺度的冰架流動規(guī)律時仍存在較大誤差。冰架的流變特性可通過應力和應變率關系（）來表征，其中等效應變率（）可由橫向冰流速度（）計算得到；而冰架等效應力（）的獲取則相對困難，這是由于鉆孔中的直接測量數(shù)據(jù)和冰芯樣品的間接測量數(shù)據(jù)都非常有限。在大陸尺度上，等效應力測量可通過等效粘滯系數(shù)轉換而來（），而等效粘滯系數(shù)則需要在已知冰架的橫向流速（）和厚度（）情況下，通過求解二維淺冰架近似方程（SSA）得到。不同于傳統(tǒng)的冰流模型（如常用的Glen law，�。�，該項研究通過反演得到的等效應力-應變率場，揭示了冰架不同區(qū)域的流變特征。 圖2 物理信息約束的神經網絡架構。輸入觀測數(shù)據(jù)為冰架的橫向流速度（）和厚度（），待估計參數(shù)為等效粘滯系數(shù)（）；通過建立數(shù)據(jù)殘差和物理失配目標函數(shù)，神經網絡經迭代訓練后，能夠給出同時滿足給定物理方程和擬合觀測數(shù)據(jù)的最優(yōu)解。 三、主要發(fā)現(xiàn) 南極冰架在不同的區(qū)域表現(xiàn)出不同的流變特征，不能僅通過應力與應變率之間簡單的指數(shù)關系來描述。如在Amery冰架的上游（靠近接地線），其應力-應變率關系可通過指數(shù)關系表示，且應力指數(shù)近似為1，而在冰架的下游區(qū)域，則表現(xiàn)出更強的塑性行為，無法通過指數(shù)模型表示應力-應變率的關系。進一步對多個冰架流變性分析發(fā)現(xiàn)，低應力壓縮區(qū)（冰體受到擠壓，kPa），冰的變形主要由冰晶顆粒間的滑動（GBS）控制，應力指數(shù)約為2；在高應力壓縮區(qū)kPa），冰的變形主要由冰晶顆粒間的位錯（DC）控制，應力指數(shù)約為4；而中等應力范圍的壓縮區(qū)，冰的變形受到兩種機制的共同控制，應力指數(shù)約為3. 此外，在冰體拉伸區(qū)域，冰的粘滯性表現(xiàn)出明顯的各向異性，傳統(tǒng)各向同性粘滯模型無法有效擬合觀測數(shù)據(jù)。因此，需要引入水平和垂直粘度各向異性方程，以便更精確描述冰架的流變性。反演得到的橫向粘滯性系數(shù)低值異常，指示了冰架縫合帶和裂縫的空間分布。結合應力指數(shù)空間分布，可以評估冰架的穩(wěn)定性及接地線的位置，為預測南極冰蓋流失提供關鍵數(shù)據(jù)支持。 圖3 反演得到的等效粘滯系數(shù)、應力-應變率關系以及各向異性粘滯系數(shù)。應力-應變率關系受到應力場的影響，在不同的冰架區(qū)域具有不同的應力指數(shù)及各向異性。粘滯系數(shù)在冰體拉伸區(qū)表現(xiàn)出顯著的各向異性，由此反演得到的橫向粘滯系數(shù)低值與其他方法劃分的冰架縫合帶，較各向同性假設有更好的對應關系 四、總結 冰架的力學穩(wěn)定性是預測未來海平面變化的重要依據(jù)，本研究在現(xiàn)有物理理論基礎上，利用深度學習方法挖掘遙感數(shù)據(jù)中蘊含的冰架流變特性及其未知物理過程，彌補了實驗室觀測和傳統(tǒng)指數(shù)模型在預測冰架復雜流變過程的不足，為精準預測海平面變化提供了數(shù)據(jù)支撐。當前，對冰蓋粘彈性各向異性的研究仍處于初級階段。未來需結合現(xiàn)場觀測、耦合裂縫與流變學模型，以進一步解析冰架各向異性粘彈機制。此外，機器學習方法可以從海量觀測數(shù)據(jù)中提煉潛在的物理規(guī)律，彌補現(xiàn)有物理模型的不足，為冰川動力學研究提供全新的研究范式。 主要參考文獻 Wang Y, Lai C Y, Prior D J, et al. Deep learning the flow law of Antarctic ice shelves[J]. Science, 2025, 387(6739): 1219-1224. （原文鏈接） （撰稿：張振東，劉伊克/油氣理論與方法學科中心） |
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