基于机器学习重构的全球海表风场数据集

国家海洋科学数据中心2025-11-05 更新2025-07-12 收录

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http://msdc.qdio.ac.cn/data/metadata-special-detail?id=1941070641071456258&otherId=1941070641079844865

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本数据集由中科院海洋大数据研究中心共建单位中科院南海海洋研究所王鑫研究员、张荣望副研究员以及郭炜豪助理研究员牵头研制。数据水平空间分辨率为1°×1°；数据时间范围为1950-2023年，时间分辨率为月平均。本数据集基于随机森林机器学习算法和SHAP可解释性模块构建，实现了现场观测数据与卫星遥感数据的有效融合。本数据集的精度与国际主流海表风场产品相当，且可显著提高ENSO春季预报的准确性。