高质量数据集典型案例 | 全球海洋环境变化关键参数高质量数据集

　　推荐单位：中国科学院
　　申报单位：中国科学院海洋研究所、中国科学院大气物理研究所、中国科学院南海海洋研究所
　　一、背景
　　海洋在全球气候变化的调控中有重要作用。目前，在全球气候变化研究领域，国际常用的全球海洋观测数据产品几乎都是国外机构数据产品。本案例发展了具有区域优势、技术方法先进的8套海洋环境变化数据产品。所研发的产品已在全球范围内获得广泛应用，被IPCC等45份国际权威报告引用，显著提升了我国在海洋气候领域的国际影响力。
　　二、方案和成效
　　一是构建多源融合的高质量海洋观测数据资源池。以中国近海及邻近洋区为重点，整合项目申报团队自主获取的海洋观测数据与国际共享数据，建立覆盖多学科参数的海洋环境数据库。重点加强“两洋一海”区域特色数据整编，形成具有区域优势的数据资源池。
　　二是突破海洋关键参数数据产品研发技术。联合科学家团队，重点攻克包括数据偏差订正技术、数据质量控制技术、数据格点化技术在内的核心数据处理技术。通过技术创新，解决国际现有数据产品在数据质量和准确度等方面的问题。
　　三是发布系列全球海洋数据产品。研制满足国际通用数据规范的8类全球海洋环境数据产品：温盐观测数据集、关键参数格点化产品（温度、盐度、地转流、热含量、pH、pCO₂）、海洋生物多样性数据集。所发布产品已被多份全球气候变化评估报告采用，显著提升了我国在海洋气候领域的国际影响力。
　　四是持续打造标杆性海洋科学数据共享服务平台。完善海洋科学数据中心门户网站功能建设，提供双语数据检索、可视化数据展示和定制化下载服务。建立数据产品动态更新机制，确保数据的时效性和连续性。加强国际数据互操作，推动数据产品被国际权威机构收录和引用。
　　三、创新点
　　一是海洋观测数据质量控制技术取得突破性进展。自主研发CODC-QC数据质量控制技术，质控精确度较国际主流技术提升10%，为全球高质量海洋观测数据的生产提供技术范本。
　　二是构建智能化的全链条数据产品生产体系。研制了基于动态样本的集合最优插值方法（EnOI-DE）框架的数据格点化技术、基于人工智能（自组织映射网络SOM和前反馈神经网络FFNN等）的数据产品重构技术等，建立多参数数据全链条生产技术体系，成功研制8套高质量数据产品，为各类海洋参数数据产品的研发提供了可复制、可推广的体系范式。
　　三是打造“研-产-服”一体化数据共享新模式。依托科学家团队和海洋科学数据共享平台，实现数据汇集－产品研发－共享服务的全流程闭环管理，支撑海洋和气候前沿科学研究和国家重大需求。