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- Gong, J., Song, L., Zhao, X., Rinke, A., Wang, X., Wu, Y., … & Cheng, X. (2025). Drivers of the rare persistence of sea ice in the western Chukchi Sea in summer 2024. Environmental Research Letters. 10.1088/1748-9326/adc098
北极是全球气候变化的敏感区域之一。近年来，北极海冰范围持续减少，尤其是夏季海冰的消退速度加快。然而，2024年9月（北极海冰最小范围9月），楚科奇海西部（东西伯利亚大陆与弗兰格尔岛之间）却意外存留了一片面积约10万平方公里的海冰，恰好位于东北航道的出入口处。这块异常存留的海冰成为过去20年间北极夏季幸存的最低纬度海冰，而上一次类似现象仅出现在2000年和2001年。通过多源数据分析，本文发现了这一异常现象的成因。
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- Zhao, X., Gong, J., Qu, M., Song, L., & Cheng, X. (2025). Assessing lead fraction derived from passive microwave images and improving estimates at pixel-wise level. Remote Sensing of Environment, 316, 114517. 10.1016/j.rse.2024.114517
针对现有LF反演算法在普适性和精度上的不足，本研究提出了一种基于水道统计分布权重的人工神经网络（LF-ANN）模型，并在原有算法依赖高通滤波器获得的亮温异常值基础上引入原始亮温信息作为输入。结果表明，LF-ANN模型在不同季节和区域具有较高的精度，并且通过去除固定系点的限制，能够探测到更多水道的存在。在有限数据集训练下，模型在水道密集区的独立测试结果与训练集相当，表明其具有良好的泛化能力。改进后的LF-ANN模型在一年冰区捕捉到了更多水道存在。
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/JRxzQayFPoS0TwKUscZ1Fw
- Li B, Gong J, Zhao X, et al. Research on ship navigation strategy in dynamic sea ice environments based on flexibility velocity obstacles algorithm[J]. Ocean Engineering, 2024, 311: 118843.
本研究通过卫星遥感影像构建了北极浮冰区船舶航行的环境，并对船舶航行具有较高碰撞风险的海冰进行了可视化预警。中国海事局发布的北极航行指南指出，船舶在冰区航行时应尽量避开大型浮冰的中心区域，因为这些区域相比于边缘区域存在更多潜在风险。依据该航行建议，本研究提出了一种新的可变速度障碍算法（Flexibility Velocity Obstacles, FVO）算法。该算法能够根据船舶所处的动态环境对安全距离进行实时调整，并基于该算法开发出一个适用于北极浮冰区的船舶航行决策支持模型。该模型能够有效帮助船舶减少与浮冰的碰撞，同时指导船舶避开大面积浮冰的中心区域，降低船舶破冰难度，保障浮冰区航行的安全性和经济性。