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: b2 A- }0 g& Z( V' i0 b 卫星海洋环境监测预警
5 v$ q( n+ t* R. W4 y$ T 全国重点实验室发布
' q0 R3 G$ u$ \8 `! Z7 { “星海”多尺度海洋综合数据集 1 h* _ E8 ~7 i2 }8 m- m, P
2026年3月18日，在自然资源部第二海洋研究所（以下简称“海洋二所”）成立60周年之际，卫星海洋环境监测预警全国重点实验室（以下简称“卫星海洋全重室”）正式发布其自主研制的“星海”系列多尺度海洋综合数据集。
# X" F- B0 ]/ y H, Q( p2 b 长期以来，我国海洋监测体系面临着卫星与海基数据时空匹配性差、协同融合缺乏、研发链条未完全打通等瓶颈。与此同时，国际上部分重要海洋数据库的停更，更使得建设自主可控的高质量数据集成为当务之急。为响应国家“健全天空地海一体化监测网络”的战略号召，作为三次海洋观测技术变革的国内先行者，卫星海洋全重室凭借在卫星遥感、Argo浮标及智能敏捷观测等领域的技术优势，成功推出“星海”系列多尺度海洋综合数据集。该系列数据集致力于打通“机制-监测-预警”全链条研发，为国家海洋战略、地方经济发展及全球海洋治理提供坚实的数据支撑。
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^) _# M B( L; } N* n3 [ “星海”系列数据集实现了从全球尺度、海盆尺度、区域尺度到河口海湾尺度的无缝衔接，是我国在海洋数据自主可控领域取得的一项重大突破。数据集包括： # O* K C, z% Y' P/ s5 x, ^
全球尺度 7 L# k4 k- ~( i8 I5 V2 c: E
全球温盐网格数据集（BOA Argo）
$ n* p D3 T6 Q9 g. O/ B 以二所投放在内的全球Argo浮标资料为基础，数据集水平分辨率1°×1°、垂向58层、水深0–2000 m、逐月平均（2004年至今）。核心技术为改进的Barnes逐步订正法，对比国际同类产品，尽可能地保留了中尺度海洋信号。
D) h8 J) G$ {& ?2 e- l" {& P 全球拉格朗日涡旋数据集（GLED）
0 M* i5 @2 @1 C3 V; ]5 i" n1 F- R9 l 精准刻画相干涡旋生命史及三维结构（1993–2020年），要素包括涡旋位置、移动速度、温盐异常等。核心优势是数据集基于卫星观测地转流与拉格朗日框架构建，突破了传统欧拉型数据集难以准确界定与追踪相干结构的局限。
- u# ^/ g) m$ M8 D9 ?2 f# z/ n 全球海表硝酸盐数据集
/ _4 n& r5 M" r- A) W9 E' a* x* S4 @ 基于BGC-Argo、WOD2023等实测硝酸盐数据与MODIS卫星产品及CMEMS模式数据，通过XGBoost机器学习方法，构建了空间分辨率8 km的日均全球海表硝酸盐数据集（2002–2024年），反演精度较欧洲哥白尼中心同类产品提升约50%。
( Q1 F; H8 F+ u; u+ N9 Z 海盆尺度
9 J0 b$ J% O, P5 N 极地海洋全年度水色遥感数据集（NN-LAT50） 6 I% D$ x- C+ W# [% G
以遥感反射率为基础，通过神经网络训练生成空间分辨率4 km的月均极地海洋水色遥感数据集（2003–2022年），其核心突破在于填补了国际同类产品（如MODIS/Aqua、VIIRS、OLCI）在极地冬季的观测空白。 ; Z4 H+ V" z& F* `6 v2 ^! Z
印度洋溶解氧数据集（TransOxygen_Indian）
; v# n% e/ V0 X) M% F1 I- S$ N 基于物理约束的Transformer深度学习模型，融合了多源环境要素，生成了空间分辨率0.5°、水深0–2000 m、垂向150层的月均印度洋溶解氧数据集（2005–2023年）。相较于对比的最优的机器学习基线模型RMSE降低10.5%
) B+ X$ v2 g4 g, ] R! y 西北太平洋海表硝酸盐数据集
; n, G) e% w+ Y0 _ 基于多源水色卫星融合数据（OC-CCI）和海温数据（OISST），通过自主研发的堆栈随机森林算法，反演生成空间分辨率4 km的日均西北太平洋硝酸盐数据集（1998–2024年）。对比单一卫星产品，时空完整性提升，可精准捕获中尺度过程对营养盐的影响。
# {3 @( ~5 N0 `7 s6 T 区域尺度 4 F2 ^9 ]# {2 L. \/ w
渤黄东海三维温盐网格产品（BYES_Atlas v2） H5 I- [8 c9 k! [ N8 Z
融合了46航次18959个实测站位数据，基于最优插值的客观分析方法，生成空间分辨率0.25°、垂向17层的月均渤黄东海温盐数据集（2005–2009年）。较国内外同类产品，近海河口上升流等典型现象的刻画能力显著提升。 0 m5 j0 Z; }( V' `$ A! m
渤黄东海表层叶绿素数据集（LMC）
8 Z7 z; p" I) i* O2 e 基于2000多个实测站位，通过近海水体反射率的遥感叶绿素本地化修正方法，生成空间分辨率4 km的日均、月均和气候态海表叶绿素数据集（1998–2024年）。在东中国海I/II类水体均保持高精度，相较SeaWiFS和MODIS标准叶绿素遥感产品，更完整捕捉近岸和长江冲淡水等典型特征，可用于生态动力过程的定量研究。
6 S! q' @# o; {& Z: r- \ 河口海湾尺度 % j" G, G7 }& t6 J; R
入海排口水色异常遥感数据产品
' I4 C5 t t/ {4 Q 海湾富营养化遥感数据产品
' v" q8 p0 Q6 Y3 l 融合Sentinel-2卫星影像与实测水质数据，利用机器学习算法构建高精度反演模型；支持生成富营养化分级专题图及趋势分析报告，为“美丽海湾”建设提供精准化、动态化的科学依据。数据要素包括溶解无机氮、活性磷酸盐、化学需氧量、富营养化指数，空间分辨率10 m，覆盖浙江省六大典型港湾（杭州湾、象山港、三门湾、台州湾、乐清湾、温州湾），时间分辨率包含5天和月平均（2022年起）。 6 u5 c& _6 W/ @+ @
近海水质分类遥感数据产品
) a9 d5 t! _/ `) l6 i 整合Sentinel-3、GOCI等多源遥感数据，利用深度学习算法进行反演；创新采用经验正交函数（DINEOF）进行数据填补，提升时空连续性；严格依据《海水水质标准》划分等级，提供标准化的水质信息服务。数据要素包括溶解无机氮、活性磷酸盐、水质分类，空间分辨率300 m，覆盖浙江近海海域，时间分辨率包含5天和月平均（2022年起）。 8 r7 O! z" @' \5 t1 o. P( V
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“星海”系列数据集已在多个领域展现出重要的应用价值。在全球应用方面，“星海”的全球温盐网格化数据集支撑了多个全球海洋热含量与海平面高度变化评估的研究。在参与全球治理方面，“星海”的中国近海温盐数据集支撑了卫星海洋全重室参与联合国第三次世界海洋评估的工作，为长江口动力生态长期变化的评估提供了基础数据。在支撑部系统工作方面，“星海”的中国近海温盐数据集支撑了部系统的低氧酸化预警业务化工作的开展，为《中国海洋生态预警监测公报》提供了核心数据。在服务地方工作方面，星海的浙江近海入海排污与近海水质数据集为省级数字政府平台“浙里蓝海”的管理运行提供了核心的数据支撑，获得了省长的高度评价。
% {! a3 a+ x: w( y/ d# Z 卫星海洋环境监测预警全国重点实验室秉持“星海协同，智护蔚蓝”理念，将持续坚守服务国家战略的使命，持续攻关研制高水平、自主可控的数据集，为加快建设海洋强国贡献硬核科技力量，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实海洋支撑。返回搜狐，查看更多
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