arXiv cs.AI·26 天前★ 2

REACT:海洋活性示踪物的物理化学一致重建

原文标题:REACT: Physically and Chemically Consistent Reconstruction of Marine Active Tracers

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AI 智能摘要

论文提出 ,一个「碳优先」的海洋表层 pH 重建框架,将碳输运、活性校正与化学解码解耦:用守恒对流扩散求解器输运潜在碳酸盐状态,用源模块刻画非守恒碳循环变化,再解码为 pH 并以碳酸盐平衡约束输出。相比最佳基线, 将 pH 的 NRMSE 降低 14.7%、化学一致性误差降低 24.0%,并在跨时间尺度评估中展现出对误差累积的鲁棒性。

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问题
从稀疏观测重建全球海表pH时,黑盒模型易违反碳酸盐闭合与碳守恒。
方法
碳优先框架,解耦输运、活性校正与化学解码,用守恒求解器输运潜在碳酸盐态并以平衡约束输出。
结果
pH的NRMSE降低14.7%,化学一致性误差降低24.0%,跨时间尺度评估鲁棒。
影响
为海洋酸化监测提供物理一致的重建方案,适合气候与地球科学建模者参考。
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原始标题:REACT: Physically and Chemically Consistent Reconstruction of Marine Active Tracers
AI 中文标题:REACT:海洋活性示踪物的物理化学一致重建
来源:arXiv cs.AI · 发布于 26 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:科学AI / 海洋建模 / 物理约束 / 碳循环 / arXiv
关键词:Ocean Acidification / Carbon Cycle / Physics-Guided AI / pH Reconstruction
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