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全球海表盐度卫星融合数据(2010-2020)|海洋学数据集|机器学习数据集

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国家青藏高原科学数据中心2023-03-15 更新2024-03-07 收录
海洋学
机器学习
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/5d5aa0e4-7870-418a-a3bd-e003362aff3c
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资源简介:
本研究提供了全球范围0.25°的基于机器学习方法的海表盐度融合数据集-GML SSS1.0(Global Machine Learning Sea Surface Salinity, version 1.0),GML SSS1.0是包含2010年6月至2020年12月、7天循环平均日间隔、0.25°的高时空分辨率海表盐度数据,数据中海表盐度的单位为psu。该数据集以CMEMS的模式数据为背景场,使用机器学习方法融合了SMOS、SMAP观测的海表盐度数据。数据集可用于海表盐度相关物理海洋学现象的研究,尤其可以应用于大中尺度海洋学现象的研究。与ESA CCI海表盐度数据相比,每日比较的总偏差在-0.052psu到0.049psu之间,均方根误差在0.36psu到0.48psu之间。
提供机构:
马文韬
创建时间:
2023-03-14
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