海洋所發(fā)布基于人工智能技術(shù)的全球熱通量數(shù)據(jù)集DeepFlux
近日,中國科學院海洋研究所人工智能海洋學研究組在全球海氣熱通量數(shù)據(jù)構(gòu)建領(lǐng)域取得新進展,提出并發(fā)布DeepFlux——基于深度學習的全球開闊海域逐日湍流熱通量數(shù)據(jù)集,覆蓋1992年1月至2020年12月,空間分辨率為 1°×1°,為全球海氣相互作用、氣候診斷、模式評估和過程研究提供了新的長期觀測約束資料。相關(guān)研究成果發(fā)表于國際期刊Earth System Science Data (JCR 1區(qū),IF=11.6) 。
海氣湍流熱通量主要包括潛熱通量和感熱通量,是連接海洋與大氣能量、水汽交換的關(guān)鍵物理量,對海表溫度變化、大氣邊界層過程、海洋環(huán)流以及氣候異常演變具有重要影響。傳統(tǒng)熱通量估算通常依賴海表溫度、海面風速、近海面氣溫和比濕等輸入變量,其中近海面氣溫和比濕難以由衛(wèi)星直接觀測獲得;同時,衛(wèi)星軌道覆蓋間隙、云雨影響等問題會造成輸入數(shù)據(jù)缺測,并進一步向熱通量估算過程傳播誤差。

圖1 DeepFlux 數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程圖
針對上述問題,研究團隊構(gòu)建了“數(shù)據(jù)補全—參數(shù)反演—熱通量訂正”的深度學習流程。首先,利用通用數(shù)據(jù)補全模型 GDCM 對 SSM/I–SSMIS 衛(wèi)星觀測中的海面風速、云液態(tài)水、整層水汽和降水率等關(guān)鍵變量進行缺測補全,形成時空連續(xù)的遙感輸入場;隨后,結(jié)合 OISST 海表溫度數(shù)據(jù),利用矩陣—點融合網(wǎng)絡(luò) MPFNet 反演近海面氣溫和比濕;最后,通過 COARE 3.6 體積空氣動力學算法計算感熱通量和潛熱通量,并進一步采用訂正模型降低衛(wèi)星風速誤差等輸入不確定性對最終通量結(jié)果的影響。
驗證結(jié)果顯示,DeepFlux 與浮標實測資料具有較高一致性。在獨立測試集中,DeepFlux 的近海面氣溫、比濕、感熱通量和潛熱通量均方根誤差分別為 0.53°C、0.70g/kg、5.53W/m2 和 25.28W/m2。與NCEP、ERA5、OHF-CDR、IFREMER和 OAFlux等主流熱通量產(chǎn)品相比,DeepFlux在多項指標上表現(xiàn)出更低誤差和更高相關(guān)性,尤其在熱帶海域及關(guān)鍵動力區(qū)域展現(xiàn)出較強的觀測一致性。

圖2 DeepFlux與主流熱通量產(chǎn)品2018年年平均感熱通量和潛熱通量的全球空間分布
(左側(cè)列顯示感熱通量,右側(cè)列顯示潛熱通量)
研究團隊還選取NTAS、Stratus 和 WHOTS 三個獨立浮標站點開展長期月平均時間序列評估。結(jié)果表明,DeepFlux在不同海區(qū)和不同氣候背景下均能夠穩(wěn)定刻畫近海面氣溫、比濕以及海氣熱通量的變化特征,證明其在復雜海洋環(huán)境中的魯棒性和適用性。
基于 DeepFlux數(shù)據(jù)集,研究進一步分析了 1992~2020 年全球海洋感熱通量和潛熱通量的長期變化。結(jié)果顯示,全球感熱通量整體變化相對較弱,而潛熱通量在黑潮、灣流、巴西暖流、東澳大利亞暖流和厄加勒斯流等西邊界流區(qū)域呈現(xiàn)更顯著的增強趨勢,表明這些動力活躍海區(qū)的海洋向大氣釋放水汽和能量過程正在加強。
DeepFlux v1.0 已開放共享,可為全球海氣相互作用研究、海洋熱收支分析、氣候變化診斷、極端海洋事件研究以及氣候模式評估提供重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。論文第一作者為中國科學院海洋研究所王浩宇博士后和王夢嬌博士,通訊作者為李曉峰研究員。
論文信息:
Wang, H., Wang, M., & Li, X.* (2026). Global open-ocean daily turbulent heat flux dataset (1992–2020) from SSM/I via deep learning. Earth System Science Data, 18, 2929–2950. https://doi.org/10.5194/essd-18-2929-2026
數(shù)據(jù)集:
DeepFlux v1.0,https://doi.org/10.12157/IOCAS.20250823.001
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