海洋對(duì)全球變化的調(diào)控作用越來越收到重視,全球變化信號(hào)的研究嚴(yán)重依賴于海洋觀測(cè)資料。本研究針對(duì)廣泛應(yīng)用于全球變化研究的海洋環(huán)境數(shù)據(jù)產(chǎn)品存在的如產(chǎn)品不確定性大、部分參數(shù)缺乏成熟數(shù)據(jù)產(chǎn)品等問題,以中國近海及鄰近洋區(qū)為重點(diǎn),融合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建了具有區(qū)域優(yōu)勢(shì)的海洋數(shù)據(jù)資源池;突破數(shù)據(jù)處理和格點(diǎn)化關(guān)鍵技術(shù),形成了標(biāo)準(zhǔn)的海洋環(huán)境變化數(shù)據(jù)產(chǎn)品研制技術(shù)體系;研制并面向國際發(fā)布了海洋溫度、鹽度等一系列格點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,得到廣泛應(yīng)用,為全球變化研究提供了重要數(shù)據(jù)支撐。 

【文章來源】：中國基礎(chǔ)科學(xué). 2020,22(03)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

GRNN與其他方法同時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)果對(duì)比(Zhong et al,2020)

全球海洋溫鹽格點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品采用了Cheng和Zhu(2016)年提出的集合最優(yōu)插值方法(EnOI-DE)框架(見圖4)。此方法的核心思想是使用多個(gè)海洋或氣候模式構(gòu)建集合樣本,結(jié)合海洋觀測(cè)數(shù)據(jù),通過最小化分析誤差建立最優(yōu)的海洋參數(shù)空間相關(guān)信息(協(xié)方差),進(jìn)而對(duì)未被觀測(cè)覆蓋的區(qū)域進(jìn)行格點(diǎn)化重構(gòu)。以1°鹽度格點(diǎn)產(chǎn)品的構(gòu)建為例,利用EnOI-DE的格點(diǎn)化技術(shù)的主要流程(見圖5)由以下3個(gè)部分組成:(1) 搜集和處理目前已有的觀測(cè)數(shù)據(jù)、模式數(shù)據(jù);(2) 對(duì)現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用格點(diǎn)化技術(shù);(3) 用“重采樣測(cè)試”驗(yàn)證和評(píng)估重構(gòu)效果。所謂重采樣測(cè)試,就是使用某個(gè)觀測(cè)時(shí)段的位置分布去采樣所謂“真值”(全球覆蓋)獲得相應(yīng)的“偽觀測(cè)數(shù)據(jù)”,然后基于格點(diǎn)化方法獲得完整的重構(gòu)結(jié)果,通過與真值的比較,系統(tǒng)性評(píng)估觀測(cè)空間分布對(duì)重構(gòu)的影響。利用該實(shí)驗(yàn)可以明確格點(diǎn)化重構(gòu)的不確定性,進(jìn)而也可以推斷不同的尺度變率相對(duì)于誤差的大小,進(jìn)而為用戶提供數(shù)據(jù)在不同時(shí)空尺度下的可信程度的信息。

以1°鹽度格點(diǎn)產(chǎn)品的構(gòu)建為例,利用EnOI-DE的格點(diǎn)化技術(shù)的主要流程(見圖5)由以下3個(gè)部分組成:(1) 搜集和處理目前已有的觀測(cè)數(shù)據(jù)、模式數(shù)據(jù);(2) 對(duì)現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用格點(diǎn)化技術(shù);(3) 用“重采樣測(cè)試”驗(yàn)證和評(píng)估重構(gòu)效果。所謂重采樣測(cè)試,就是使用某個(gè)觀測(cè)時(shí)段的位置分布去采樣所謂“真值”(全球覆蓋)獲得相應(yīng)的“偽觀測(cè)數(shù)據(jù)”,然后基于格點(diǎn)化方法獲得完整的重構(gòu)結(jié)果,通過與真值的比較,系統(tǒng)性評(píng)估觀測(cè)空間分布對(duì)重構(gòu)的影響。利用該實(shí)驗(yàn)可以明確格點(diǎn)化重構(gòu)的不確定性,進(jìn)而也可以推斷不同的尺度變率相對(duì)于誤差的大小,進(jìn)而為用戶提供數(shù)據(jù)在不同時(shí)空尺度下的可信程度的信息。3.2 全球1°水平分辨率溫度、鹽度數(shù)據(jù)產(chǎn)品


本文編號(hào)：3333128