苏奋振研究组在Nature Communications发表时空大数据探测大洋流场认知程度的论文
地学大数据可以发现知识,也可以检验知识,或可以探测人类对自然的认知程度,或则可以为人类探知自然规律提供方向。海洋运动是地球能量及气候系统的重要组成部分,海洋科学经发展,取得巨大成就,在很大程度上实现了对海洋运动的模拟,但仍然有许多规律或机制不完全掌握。
为了考察当代海洋模式对大洋1000米水层的模拟程度,苏奋振等人从120万条Argo轨迹中清洗出可靠的84万条轨迹,反算出1000米水层的水流方向和速度,作为真值,与模式模拟的流场进行比较,设定模拟与真值方向偏差±30°且速度相差±50%为准确,则全球大洋1000米水层只有3.8%能够被模式模拟。
从比较结果看,1000米水层的动能被主流模式所显著低估,或者说1000米水层的运动并没有我们想象的慢,其原因可能是上层动量向中深层传递能力被模式弱化或尚难以刻画;同时,模式对北太平洋和北大西洋1000米水层的模拟较差,此结果的原因可能是我们对中深层海洋运动的机制尚有许多未知可以探索。
Nature Communications于4月12日发表了该成果,主体工作由中国科学院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”资助。主要参与工作的机构包括中国科学院地理科学与资源研究所、开普敦大学、塔斯马尼亚大学、中国科学院海洋研究所、河海大学、自然资源部第二海洋研究所、第一海洋研究所、厦门大学和广东海洋大学等。
论文信息:
F. Su, R. Fan, F. Yan, M. Meadows, V. Lyne, P. Hu, X. Song, T. Zhang, Z. Liu, C. Zhou, T. Pei, X. Yang, Y. Du, Z. Wei, F. Wang, Y. Qi, F. Chai. Widespread global disparities between modelled and observed mid-depth ocean currents. Nat. Commun. 14: 2089 (2023).
论文链接:
https://www.nature.com/articles/s41467-023-37841-x
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