数据集概述
本数据集包含用于东海陆架pH值估算的人工神经网络（ANN）模型Matlab代码及训练数据，涉及11个航次的原始数据处理与模型构建，支持月度和年际尺度的pHT反演研究，总计7个文件。
文件详解
- README.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：论文《Retrieving monthly and interannual pHT on the East China Sea shelf using an artificial neural network: ANN-pHT-v1》的辅助说明材料，解释数据结构
- source code.rar
- 文件格式：RAR
- 字段映射介绍：压缩包形式存储的模型源代码
- forecast_ANN.m
- 文件格式：M
- 字段映射介绍：Matlab脚本文件，用于执行ANN模型的预测功能
- 180219pH_Nesb10_NET40_16.mat
- 文件格式：MAT
- 字段映射介绍：Matlab数据文件，存储训练后的ANN模型参数
- original data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：Excel表格，包含11个航次的原始数据，输入变量包括温度（T）、盐度（S）、溶解氧（DO）、氮（N）、磷（P）、硅（Si）等
- std_train.dat
- 文件格式：DAT
- 字段映射介绍：训练数据的标准化参数文件（标准差）
- mean_train.dat
- 文件格式：DAT
- 字段映射介绍：训练数据的标准化参数文件（均值）
数据来源
论文《Retrieving monthly and interannual pHT on the East China Sea shelf using an artificial neural network: ANN-pHT-v1》
适用场景
- 海洋酸化监测: 利用ANN模型反演东海陆架月度和年际尺度的pHT值，分析海洋酸化趋势
- 海洋环境数据建模: 基于温度、盐度等多参数构建pH值预测模型，优化环境因子与pH值的关联分析
- 海洋生态研究: 结合pH值数据研究东海陆架生态系统对酸化的响应机制
- 海洋数据处理方法研究: 参考ANN模型的数据标准化（均值、标准差）与代码实现逻辑，优化类似环境参数反演模型
- 海岸带环境管理: 为东海陆架海域的环境监测与保护提供技术支撑
