arXiv 物理· Xiyuan Bao, Sophie Coulson, Natasha Valencic, S. Mostafa Mousavi, S\"{o}nke Dangendorf, Andrew Jason Lloyd, Jerry X. Mitrovica·· 3 天前AI 评分34
研究揭示从海平面指纹反演格陵兰冰盖质量损失的尺度依赖上限
Operators Reveal Scale-Dependent Limits on Recovering Greenland Ice Loss from Sea Level Fingerprints
AI 导读
研究用物理信息神经网络算子系统量化了从海平面指纹反演格陵兰冰盖质量变化结构的空间分辨能力，发现大尺度冰损失格局可恢复，但不同冰场可产生几乎相同的指纹，细尺度结构依赖先验冰变化分布。在现有 SSH 观测几何与匹配先验假设下，仅凭指纹反演的精度上限约为 R²~0.79，前三个主成分解释了 99.76% 的指纹方差。
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