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| 1 | 中国Argo海洋观测十五年显示文摘中国Argo计划组织实施15年以来,在太平洋和印度洋等海域布放了350多个剖面浮标,建成了我国Argo大洋观测网,并建立了针对Argo剖面浮标的资料接收、处理和分发系统,利用Argo资料开发了多个数据产品,在一定程度上推动了国内海洋数据的共享进程。海量的Argo资料已成为我国海洋和大气科学领域基础研究及业务化应用的主要数据源,特别是在热带气旋(台风)、海洋环流、中尺度涡、湍流、海水热盐储量与输送、大洋水团以及海洋、天气/气候业务化预测预报等方面取得了一批重要的研究和应用成果。随着国际Argo计划由'核心Argo'向'全球Argo'拓展,我国Argo大洋观测网的长期维护和持续发展面临巨大挑战,应紧紧抓住这一难得的机遇,利用国产北斗剖面浮标在南海及邻近我国的西北太平洋和印度洋海域建成Argo区域海洋观测网,为应对全球气候变化及防御自然灾害,更多地承担一个海洋大国的责任和义务。 | 刘增宏 吴晓芬 许建平 李宏 卢少磊 孙朝辉 曹敏杰 | 2016 | 地球科学进展2016，31，5： | 36 |
| 2 | China Argo project:progress in China Argo ocean observations and data applications显示文摘This paper reviews the current achievements of the China Argo project. It considers aspects of both the construction of the Argo observing array, float technology, and the quality control and sharing of its data. The developments of associated data products and data applications for use in the fields of ocean, atmosphere, and climate research are discussed, particularly those related to tropical cyclones(typhoons), ocean circulation,mesoscale eddies, turbulence, oceanic heat/salt storage and transportation, water masses, and operational oceanic/atmospheric/climatic forecasts and predictions. Finally, the challenges and opportunities involved in the long-term maintenance and sustained development of the China Argo ocean observation network are outlined.Discussion also focuses on the necessity for increasing the number of floats in the Indian Ocean and for expanding the regional Argo observation network in the South China Sea, together with the importance of promoting the use of Argo data by the maritime countries of Southeast Asia and India. | LIU Zenghong WU Xiaofen XU Jianping LI Hong LU Shaolei SUN Chaohui CAO Minjie | 2017 | Acta Oceanologica Sinica2017，36，6： | 10 |
| 3 | 海表面盐度的高精度预测模型显示文摘为了建立高精度的海洋表面盐度预测模型,采用BP神经网络的方法,针对SMOS卫星level 1C级亮度温度数据和辅助数据建立了一种海表面盐度预测模型,以ARGO浮标观测值作为海表盐度实测值来检验新模型预测结果的准确度,同时利用验证集对模型的精度进行验证。结果表明:通过新模型预测的海表盐度(SSS0)比SMOS卫星的3个粗糙度模型盐度产品(SSS1,SSS2,SSS3)精度高;SSS0,SSS1,SSS2,SSS3与ARGO浮标实测盐度(SSS ARGO)的均方根误差分别为0.8473,2.0417,2.0288和2.0805,平均绝对误差分别为0.7553,1.4226,1.4216和1.4566,SSS0与SSS ARGO的均方根误差和绝对平均误差值都明显小于SSS1,SSS2和SSS3与SSS ARGO的;由此可见,建立的海表盐度预测模型精度较高。新模型为海表盐度的反演算法提供了新思路。 | 王颖超 柳青青 李洪平 赵红 | 2021 | 海洋科学进展2021，39，1： | 4 |
| 4 | 利用海洋温度剖面与海表盐度反演盐度剖面方法研究显示文摘为解决海洋中大量观测数据只含有温度剖面而缺乏盐度观测的问题,基于历史观测的温盐剖面资料,考虑到盐度卫星数据的发展,采用回归分析方法,在孟加拉湾建立了盐度与温度、经纬度、表层盐度的关系,并对不同反演方法的反演结果进行检验评估。结果发现,在不引入海表盐度(sea surface salinity,SSS)时,最佳反演模型是温度、温度的二次项与经纬度确定的回归模型,而SSS的引入则可以进一步优化反演结果。将反演结果与观测结果进行对比,显示用反演的盐度剖面计算的比容海面高度误差超过2cm,而引入SSS后的误差低于1.5cm。SSS的引入能够较为真实地反映海洋盐度场的垂直结构和内部变化特征,既能够捕捉到对上混合层有重要影响的SSS信号,又能够反映盐度在跃层上的季节内变化以及盐度障碍层的季节变化。水团分析显示,与气候态相比,盐度反演结果可以更好地表征海洋上层水团的变化特征。 | 何子康 王喜冬 陈志强 范开桂 | 2021 | 热带海洋学报2021，40，6： | 3 |
| 5 | 基于遥感数据和表层声速的全海深声速剖面反演显示文摘海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归(single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r)方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)生成海平面高度异常(Sea Level Anomaly,SLA)、海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。 | 李倩倩 李宏琳 曹守莲 严娴 马志川 | 2022 | 海洋学报2022，44，12： | 2 |
| 6 | 基于神经网络的全球三维温盐场重构技术研究显示文摘文章利用果蝇优化广义回归神经网络算法FOAGRNN (fruit fly optimization algorithm, FOA;generalized regression neural network, GRNN)对SODA (simple ocean data assimilation)再分析数据进行训练,构建海表温度、盐度、海面高度与次表层温盐场之间的投影关系模型,并在全球范围使用SODA和卫星遥感数据评估了模型的应用性能。首先,利用独立的2016年SODA海表数据作为模型输入进行理想重构试验,结果显示全球重构温、盐平均均方根误差(MRMSE)分别为0.36℃和0.08‰,与世界海洋图集WOA13资料相比减小约50%和60%。然后,利用卫星观测的海表信息作为模型输入进行实际应用试验,并与Argo观测剖面进行比较评估。试验结果表明,重构模型能有效表征海水温、盐特征,其中重构温、盐MRMSE分别为0.79℃和0.16‰,相比WOA气候态减小27%和11%。误差的垂向分布显示,重构温度RMSE从海表向下迅速增大,至100m达到峰值1.35℃,而后又迅速回落,至250m处为0.81℃,跃层往下不断减小;重构盐度RMSE基本随深度增大而减小,误差峰值位于25m附近,约为0.25‰。此外, Argo浮标跟踪分析和区域水团统计结果也表明模型能够较好地刻画海洋三维温盐场的内部结构特征。 | 聂旺琛 王喜冬 陈志强 何子康 范开桂 | 2022 | 热带海洋学报2022，41，2： | 1 |
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