海洋环境变化关键参数数据处理和产品研制技术

发布时间：2021-08-10 00:57

　　海洋对全球变化的调控作用越来越收到重视,全球变化信号的研究严重依赖于海洋观测资料。本研究针对广泛应用于全球变化研究的海洋环境数据产品存在的如产品不确定性大、部分参数缺乏成熟数据产品等问题,以中国近海及邻近洋区为重点,融合多源数据构建了具有区域优势的海洋数据资源池;突破数据处理和格点化关键技术,形成了标准的海洋环境变化数据产品研制技术体系;研制并面向国际发布了海洋温度、盐度等一系列格点数据产品,得到广泛应用,为全球变化研究提供了重要数据支撑。 

【文章来源】：中国基础科学. 2020,22(03)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

GRNN与其他方法同时间点数据结果对比(Zhong et al,2020)

全球海洋温盐格点数据产品采用了Cheng和Zhu(2016)年提出的集合最优插值方法(EnOI-DE)框架(见图4)。此方法的核心思想是使用多个海洋或气候模式构建集合样本,结合海洋观测数据,通过最小化分析误差建立最优的海洋参数空间相关信息(协方差),进而对未被观测覆盖的区域进行格点化重构。以1°盐度格点产品的构建为例,利用EnOI-DE的格点化技术的主要流程(见图5)由以下3个部分组成:(1) 搜集和处理目前已有的观测数据、模式数据;(2) 对现场观测数据应用格点化技术;(3) 用“重采样测试”验证和评估重构效果。所谓重采样测试,就是使用某个观测时段的位置分布去采样所谓“真值”(全球覆盖)获得相应的“伪观测数据”,然后基于格点化方法获得完整的重构结果,通过与真值的比较,系统性评估观测空间分布对重构的影响。利用该实验可以明确格点化重构的不确定性,进而也可以推断不同的尺度变率相对于误差的大小,进而为用户提供数据在不同时空尺度下的可信程度的信息。

以1°盐度格点产品的构建为例,利用EnOI-DE的格点化技术的主要流程(见图5)由以下3个部分组成:(1) 搜集和处理目前已有的观测数据、模式数据;(2) 对现场观测数据应用格点化技术;(3) 用“重采样测试”验证和评估重构效果。所谓重采样测试,就是使用某个观测时段的位置分布去采样所谓“真值”(全球覆盖)获得相应的“伪观测数据”,然后基于格点化方法获得完整的重构结果,通过与真值的比较,系统性评估观测空间分布对重构的影响。利用该实验可以明确格点化重构的不确定性,进而也可以推断不同的尺度变率相对于误差的大小,进而为用户提供数据在不同时空尺度下的可信程度的信息。3.2 全球1°水平分辨率温度、盐度数据产品


本文编号：3333128