（記者廖洋）近日，由中科院海洋研究所研究員宋金明團隊設計的國內首套全球海洋表層海水二氧化碳分壓（pCO2）數據產品正式發布。該產品基于逐步前反饋神經網絡（Stepwise FFNN）的pCO2數據產品重構算法，構建了1992年1月至2019年7月全球大洋表層海水pCO2格點數據，為研究表層海水pCO2、二氧化碳通量、海洋碳源匯提供了重要數據基礎。該研究成果在線發表于《生物地球科學》。
海洋是地球系統中最大的碳庫。長期、連續、廣覆蓋度的全球海洋表層海水pCO2數據產品對于海洋碳源匯準確評估具有重要意義。然而，目前國際上缺乏成熟的全球尺度數據產品，海洋碳源匯強度估算不確定性大。
針對這一問題，國內外開始探索基于人工智能的長時間序列格點數據產品研制技術，通過不同神經網絡來擬合pCO2與關聯參數的關系，進而構建格點數據產品。但現有pCO2產品研制技術通常在全球使用相同的一套擬合參數，忽略了不同海域pCO2影響因素的差異，并且參數選取的主觀性大，無法準確反映海洋真實變化情況。
宋金明團隊研發的該套數據產品時間分辨率為月，空間分辨率為1°。與現有產品相比，該產品考慮了不同海域pCO2影響因素的差異，將全球大洋劃分為11個區域，在不同海域分別挑選與pCO2變化最密切相關的關聯參數，并且使用了基于統計學依據的參數選擇算法，減少了主觀選擇二氧化碳關聯參數帶來的不確定性，顯著提高了數據的準確度和精度。
宋金明表示，與國際同類產品相比，本數據產品的誤差更低。Stepwise FFNN算法在構建格點數據的同時，還給出了不同海域插值誤差最低的關聯參數表。目前，該數據產品已在中科院海洋科學數據中心發布，并面向全球公開共享。
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