全球海洋数据 (GLODAP) v2.2023(海洋碳数据产品)

全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023?

全球海洋数据分析项目 (GLODAP) v2.2023?代表了海洋生物地球化学瓶数据合成方面的重大进步。此更新主要关注海水无机碳化学，以 GLODAPv2.2022 为基础，包含多项关键增强功能。值得注意的是，增加了 43 条新航线，以将数据集的覆盖范围扩大到 2020 年。数据质量控制过程涉及删除温度缺失的条目。此外，每次巡航都包含数字对象标识符 (DOI)，增强了数据可追溯性。 GLODAPv2.2022 还包括一些小修正，以提高数据准确性。前言 – 人工智能教程

该数据集包含来自全球海洋 1108 次航行的超过 140 万个水样，涵盖 12 个基本变量，例如盐度、氧气、硝酸盐、硅酸盐、磷酸盐、溶解无机碳、总碱度、pH、CFC-11、CFC-12、 CFC-113 和 CCl4。数据有两种格式：原始数据格式（更新为 WOCE 交换格式）和经过偏差最小化调整的合并数据产品。采用严格的质量控制程序，并通过将新的巡航数据与 GLODAPv2.2020 的质量控制数据进行比较来进行调整。该数据集被认为可以在每个变量的特定限制内提供准确的测量结果。

要访问这一宝贵的资源及其文档（包括 DOI），请通过此链接访问 NOAA NCEI 的海洋碳数据系统。此外，还提供合并数据产品，为北冰洋、大西洋、印度洋和太平洋提供单一全球文件和区域文件。这些文件包含通过插值或计算得出的辅助数据和近似数据。如需全面信息和数据访问，请访问GLODAP官方网站。研究人员可以通过遵循所提供的资源和文档从这个实时数据集中受益。

数据质量和准确性?

该数据集经过了广泛的质量控制，重点是对偏差的系统评估。所做的调整旨在消除与测量、校准和数据处理实践相关的错误引起的潜在偏差，同时保留评估变量中已知或可能的时间趋势或变化。

编译和调整后的数据产品被认为具有很高的准确性，并且测量结果一致：

盐度：优于 0.005 氧气：1% 硝酸盐：2% 硅酸盐：2% 磷酸盐：2% 溶解无机碳：4 μmolkg?1 总碱度：4 μmolkg?1 pH：0.01–0.02（因地区而异） 卤化瞬态示踪剂： 5% 汇编中的其他变量，如同位素示踪剂和离散二氧化碳逸度 (fCO2)，尚未进行偏差比较或调整。

可变键?

引文?

每当使用 GLODAPv2 时，必须包含以下引用：

• 对于数据和数据产品：Olsen et al., 2016 和 Key et al., 2015
• 对于映射产品：Lauvset et al., 2016 和 Key et al., 2015

Olsen, A., R. M. Key, S. van Heuven, S. K. Lauvset, A. Velo, X. Lin, C. Schirnick, A. Kozyr, T. Tanhua, M. Hoppema, S. Jutterstr?m, R. Steinfeldt,
E. Jeansson, M. Ishii, F. F. Pérez and T. Suzuki. The Global Ocean Data Analysis Project version 2 (GLODAPv2) – an internally consistent data
product for the world ocean, Earth Syst. Sci. Data, 8, 297–323, 2016, doi:10.5194/essd-8-297-2016

Lauvset, S. K, R. M. Key, A. Olsen, S. van Heuven, A. Velo, X. Lin, C. Schirnick, A. Kozyr, T. Tanhua, M. Hoppema, S. Jutterstr?m, R. Steinfeldt, E.
Jeansson, M. Ishii, F. F. Pérez, T. Suzuki and S. Watelet. A new global interior ocean mapped climatology: the 1°x1° GLODAP version 2, Earth Syst.
Sci. Data, 8, 325–340, 2016, doi:10.5194/essd-8-325-2016

Key, R.M., A. Olsen, S. van Heuven, S. K. Lauvset, A. Velo, X. Lin, C. Schirnick, A. Kozyr, T. Tanhua, M. Hoppema, S. Jutterstr?m, R. Steinfeldt, E.
Jeansson, M. Ishii, F. F. Perez, and T. Suzuki. 2015. Global Ocean Data Analysis Project, Version 2 (GLODAPv2), ORNL/CDIAC-162, NDP-093. Carbon
Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, US Department of Energy, Oak Ridge, Tennessee. doi:10.3334/CDIAC/OTG.
NDP093_GLODAPv2

数据集预处理?

Matlab 派生产品在所有列名称前面添加一个 G2，它们按原样保留在原处，并添加一个名为 system:time_start 的附加列，并添加日期时间以反映从现有列派生的纪元时间和 UTC 日期时间。添加 system:time_start 和 datetime 可以轻松过滤地球引擎集合。虽然提供了合并的集合，但仍保留单独的特征集合，以便为用户提供加载较小的特征子集以进行操作的灵活性。

地球引擎片段?

var merged = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLODAP_V2/GLODAPv2_2023_Merged_Master_File_formatted"),
    arctic_ocean = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLODAP_V2/GLODAPv2_2023_Arctic_Ocean_formatted"),
    atlantic_ocean = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLODAP_V2/GLODAPv2_2023_Atlantic_Ocean_formatted"),
    indian_ocean = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLODAP_V2/GLODAPv2_2023_Indian_Ocean_formatted"),
    pacific_ocean = ee.FeatureCollection("projects/sat-io/open-datasets/GLODAP_V2/GLODAPv2_2023_Pacific_Ocean_formatted");

/*
Keep in mind that all variables have a prefix G2 for operations
*/

//Let's get a total size
print('Collection size',merged.size())

//Let's now get a yearly count
print('Yearly distribution',merged.aggregate_histogram('G2year'))

Map.addLayer(merged,{'color':'blue'},'Merged GLODAP global v2.2022')

示例代码：https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:oceans-shorelines/ GLODAP-V2_2023_MERGED

执照?

该数据集是根据公共许可证分发的。分发责任：NOAA 和 NCEI 对这些数据不作任何明示或暗示的保证，分发的事实也不构成此类保证。对于因这些数据中的任何错误或遗漏而造成的任何损害，NOAA 和 NCEI 不承担任何责任。如果适用，NCEI 只能证明其分发的数据是已接受纳入 NCEI 档案的记录的真实副本。

提供者：NCEI、NOAA、Olsen 等

GEE 策展人：Samapriya Roy

GEE 最后更新：2023-10-25