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全球海表pH值计量

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研究背景及意义

工业革命以来，由于化石燃料使用和对森林乱砍滥伐等人为活动，过量的二氧化碳被排放到大气中，这其中约有三分之一的二氧化碳被海洋吸收。海洋生态系统碳汇过程减缓了全球变暖和气候变化的趋势。然而海水对人为排放二氧化碳的吸收也在降低海水的pH和碳酸根离子浓度，后者同时还会降低碳酸钙饱和度——这一过程被称为海洋酸化。pH是表征水体中氢离子浓度的重要参量。海水剖面的pH分布并不均匀，其整体上呈现海表pH高，海底pH低的特点。而根据不同海区的生地化特征不同，其在剖面不同深度上会出现pH的极小值。随着深度增加，海水压力增大，温度降低，其pH也逐渐上升，但也远低于海表的pH值。因此深层海水的酸化往往比表层更加严重，而表层海水的pH往往能反映出深层海水的一些特征。
本研究针对如何构建高精度的全球海表pH遥感反演模型及产品的科学问题，确立了研究思路为基于实测海水CO₂分压（pCO₂）数据集扩充现有的实测pH数据，再在此数据集基础上构建pH遥感反演的机器学习模型，生产海表pH遥感产品，并对全球海表pH的分布及长时序变化做分析和讨论。

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产品展示

图 1 研究框图
图 2 气候态月平均海表pH空间分布。

成果介绍

海洋酸化及海表pH值计量主要包含全球海表pH参数，使用total scale。全球海表pH数据集的空间分辨率为0.25°×0.25°，覆盖了2003至2019年的时间范围。该数据集主要通过LDEO发布的全球海表pCO₂走航数据集的实测pCO₂与温盐重建的TA经海水碳酸盐系统计算得到重建的海表pH走航数据集，再结合随机森林模型进行模型构建，模型训练精度达到了R²=0.96，RMSE=0.008。该模型同时使用GLODAP的海表pH数据集进行独立验证，模型验证精度的R²=0.54，RMSE=0.029。
全球海表pH数据集的输入数据为MODIS-Aqua的月平均SST、Chla产品及CMEMS（GLOBAL_MULTIYEAR_PHY_001_030）的MLD再分析产品，通过随机森林模型生产了海表pH产品。与JMA及CMEMS同类型海水表层pH产品比较后，在空间分辨率和精度上均有较为明显的优势。该数据集可应用于全球海水碳循环及海水无机碳系统研究，同时为海洋生态及气候变化过程提供了数据支撑。

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相关文献

Jiang Z, Song Z, Bai Y, et al. Remote Sensing of Global Sea Surface pH Based on Massive Underway Data and Machine Learning[J]. Remote Sensing, 2022, 14(10): 2366.

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