数据集概述
本数据集为基于观测训练的随机森林机器学习算法预测的表层海水丙酮浓度月度气候态数据，水平分辨率为0.9°×1.25°，可用于计算丙酮的双向海气交换通量。训练数据来自多项船舶观测研究，算法细节参考Wang等（2019）。
文件详解
- Csw_Acetone_f09f09_Monthly_WangJGR2020_v20190916a.nc
- 文件格式：NC
- 字段映射介绍：包含0.9°×1.25°水平分辨率的表层海水丙酮浓度月度气候态数据，用于计算丙酮的双向海气交换通量
- 107_siyuan.xml
- 文件格式：XML
- 字段映射介绍：数据集的元数据文件，记录数据相关描述信息
数据来源
Wang等（2019）的观测训练机器学习算法，训练数据来自Yang等（2014a、2014b）、Dixon等（2014）、Beale等（2013）、Kameyama等（2010）、Hudson等（2007）、Marandino等（2005、Knorr06）的船舶观测研究
适用场景
- 大气化学研究：分析海洋对大气丙酮的调控作用及海气交换通量
- 海洋生态系统研究：探究表层海水丙酮浓度的时空分布特征
- 气候变化模拟：为气候模型提供海洋丙酮浓度的基础输入数据
- 生物地球化学循环分析：研究丙酮在海气界面的生物地球化学过程
