海洋所發(fā)布國(guó)際首套全球大洋海水三維pH格點(diǎn)數(shù)據(jù)集
近日,中國(guó)科學(xué)院海洋研究所宋金明團(tuán)隊(duì)在Earth System Science Data期刊發(fā)表了國(guó)際首套基于機(jī)器學(xué)習(xí)的月平均全球大洋海水三維pH格點(diǎn)數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集具有全球大洋1°×1°分辨率,覆蓋大洋0~2000米(41層),時(shí)間跨度為1992年至2020年。
海洋持續(xù)吸收大氣CO2導(dǎo)致的海水酸化作為當(dāng)前海洋面臨的主要環(huán)境問(wèn)題之一而備受關(guān)注。海洋酸化會(huì)對(duì)海洋生物和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生系統(tǒng)影響,導(dǎo)致海洋生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生顯著變化,準(zhǔn)確評(píng)估海洋酸化狀況對(duì)于探究海洋生物對(duì)海水pH變化的響應(yīng)和全球海洋吸收二氧化碳能力的未來(lái)變化至關(guān)重要。然而,目前觀測(cè)數(shù)據(jù)的不均衡嚴(yán)重限制了人們對(duì)全球大洋酸化的了解,特別是缺乏表層海水以下長(zhǎng)期、連續(xù)和高覆蓋率的海水pH數(shù)據(jù)。為了更加準(zhǔn)確地評(píng)估全球大洋酸化狀況,宋金明研究團(tuán)隊(duì)采用了逐步前反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(Stepwise FFNN),基于全球海洋數(shù)據(jù)分析計(jì)劃(GLODAP)觀測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建海水pH與環(huán)境參數(shù)間的非線性關(guān)系,獲得了近30年來(lái)的月平均全球大洋海水三維pH格點(diǎn)數(shù)據(jù)集(圖1)。

圖1 全球大洋平均pH垂直分布
相比國(guó)際上目前僅限于表層海水的pH同類(lèi)產(chǎn)品,該研究獲取的pH格點(diǎn)數(shù)據(jù)集將海水深度擴(kuò)展到2000米,技術(shù)層面存在的優(yōu)勢(shì)包括:1)根據(jù)pH變化和影響因素將全球大洋進(jìn)行分區(qū),在不同的區(qū)域用逐步前反饋算法來(lái)篩選和pH最相關(guān)的環(huán)境參數(shù)(圖2),使用的輸入?yún)?shù)更能反映pH影響因素的區(qū)域差異,顯著提高了格點(diǎn)數(shù)據(jù)集的區(qū)域準(zhǔn)確度。2)利用觀測(cè)數(shù)據(jù)基于交叉邊界的分區(qū)最優(yōu)插值,可更準(zhǔn)確地構(gòu)建格點(diǎn)數(shù)據(jù)集,這種方法與以往國(guó)內(nèi)外海洋化學(xué)參數(shù)格點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建相比體現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。3)使用年際交叉驗(yàn)證法和定點(diǎn)連續(xù)觀測(cè)站的獨(dú)立驗(yàn)證,更好地避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過(guò)擬合及其對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性評(píng)估的影響,可更加合理地評(píng)估和驗(yàn)證pH格點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

圖2 全球大洋pH三維格點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建技術(shù)
該格點(diǎn)數(shù)據(jù)集擴(kuò)展了對(duì)大洋不同深度酸化狀況以及進(jìn)程的系統(tǒng)認(rèn)識(shí),對(duì)探究海洋酸化的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)乃至全球變化響應(yīng)意義重大。
海洋研究所鐘國(guó)榮特別研究助理為論文第一作者,宋金明和李學(xué)剛為論文共同通訊作者,王凡、張斌、王彥俊等為共同作者。研究得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、嶗山實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目等課題資助。
pH格點(diǎn)數(shù)據(jù)集面向全球公開(kāi)共享,可以通過(guò)中國(guó)科學(xué)院海洋科學(xué)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站(http://dx.doi.org/10.12157/IOCAS.20230720.001)免費(fèi)獲取。
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Zhong, G., Li, X., Song, J., Qu, B., Wang, F., Wang, Y., Zhang, B., Cheng, L., Ma, J., Yuan, H., Duan, L., Li, N., Wang, Q., Xing, J., and Dai, J.: A global monthly 3D field of seawater pH over 3 decades: a machine learning approach, Earth Syst. Sci. Data, 17, 719–740, https://doi.org/10.5194/essd-17-719-2025, 2025.
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