Исследователи создали глобальный 3D-набор данных о pH морской воды с помощью пошагового алгоритма FFNN

Ученые из Института океанологии Китайской академии наук (IOCAS) создали первый в мире трехмерный сеточный набор данных о pH морской воды, охватывающий последние 30 лет. Для этого они использовали пошаговый алгоритм прямой нейронной сети (Stepwise FFNN) и данные наблюдений проекта GLODAP.

Данные до глубины 2000 метров имеют повышенную точность и надежность, что является важным шагом в изучении глобального закисления океана. Ранее этот процесс был плохо изучен из-за недостатка наблюдений, особенно на глубине. Новый набор данных необходим для оценки реакции морских экосистем на поглощение CO₂ и прогнозирования способности океана к секвестрации углерода.

«Наш 3D-набор данных о pH улучшен как по точности, так и по надежности», — отметил ведущий автор исследования, доктор Чжун Гожун. Точность была повышена за счет разделения океанов на биогеохимические провинции и использования технологии кросс-граничной оптимальной интерполяции. Набор данных, прошедший перекрестную валидацию, доступен через Центр данных IOCAS и станет ключевым ресурсом для климатического моделирования и морской экологии.