全球海洋盐度格点化数据集

由中国科学院海洋大科学研究中心共建单位中科院大气所成里京研究员牵头研制的全球海洋盐度数据集，主要基于XBT、CTD、Argo、MBT等现场观测数据，利用XBT数据偏差订正方案（CH14）、新格点化方案（基于动力集合样本的集合最优差值方法EnOI-DE）、“重采样测试”评估方案等技术研制，有效克服了目前主流方案的主要问题。

This global ocean salinity dataset was developed under the leadership of Researcher Cheng Lijing from the Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences (IAP/CAS), a co-building institution of the Center for Ocean Mega-Science, Chinese Academy of Sciences. It is primarily based on in-situ observational data including XBT, CTD, Argo, MBT and other measurement types. The dataset was constructed using a suite of technical methods: the XBT data bias correction scheme (CH14), a novel gridding scheme based on the ensemble optimal interpolation with dynamic ensemble samples (EnOI-DE), and the "resampling test" evaluation protocol. This work effectively overcomes the main shortcomings of current mainstream global ocean salinity dataset development schemes.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由中国科学院大气物理研究所成里京研究员团队研制，基于多源现场观测数据并采用先进的偏差订正与格点化技术，有效提升了全球海洋盐度数据的准确性。它提供从1960年至今、空间分辨率为1°×1°的月平均盐度格点数据，广泛应用于海洋环境监测和数值模拟等领域。