近日,由中科院海洋所宋金明团队设计的国内首套全球海洋表层海水二氧化碳分压数据产品正式发布。该产品基于逐步前反馈神经网络(Stepwise FFNN)的二氧化碳分压数据产品重构算法,构建了1992年1月至2019年7月全球大洋表层海水二氧化碳分压格点数据,为研究表层海水二氧化碳分压、二氧化碳通量、海洋碳源汇提供重要数据基础。+ z5 n% ?* N6 Q9 ]4 M, n
海洋是地球系统中最大的碳库,自工业革命以来,人类活动排放的二氧化碳约有三分之一被海洋吸收。长期、连续、广覆盖度的全球海洋表层海水二氧化碳分压数据产品对于海洋碳源汇准确评估具有重要意义,在评估海气界面二氧化碳通量、探析海洋对二氧化碳的吸收与释放过程、预测海洋吸收人类排放二氧化碳能力的未来变化中起着重要作用。. K; A9 e" u4 t8 u: o; s
然而,目前与海洋碳源汇评估相关的海洋实测数据较少、时空分布极不均匀,并且传统的插值方法误差较大,造成国际上缺乏成熟的全球尺度数据产品,海洋碳源汇强度估算不确定性大。针对这一问题,国内外开始探索基于人工智能的长时间序列格点数据产品研制技术,通过不同神经网络来拟合二氧化碳分压与关联参数的关系,进而构建格点数据产品。但现有二氧化碳分压产品研制技术通常在全球使用相同的一套拟合参数,忽略了不同海域二氧化碳分压影响因素的差异,并且参数选取的主观性大,无法准确反映海洋真实变化情况。4 k' `4 p* i6 a1 a$ h! y% h. i