New and updated global empirical seawater property estimation routines
New and updated global empirical seawater property estimation routines
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新的和更新的全球经验海水特性估计例程
DOI：
10.1002/lom3.10461
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Barbero, Leticia
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Carter, Brendan R.;Bittig, Henry C.;Fassbender, Andrea J.;Sharp, Jonathan D.;Takeshita, Yuichiro;Xu, Yuan‐Yuan;Álvarez, Marta;Wanninkhof, Rik;Feely, Richard A.;Barbero, Leticia
我们介绍了三种新的经验海水属性估计方法（ESPER），能够预测海水磷酸盐，硝酸盐，硅酸盐，氧，总滴定海水碱度，总氢标度pH值（pHT），总溶解无机碳（DIC）从多达16个组合的海水属性测量。例程从神经网络（ESPER_NN）、局部插值回归（ESPER_LIR）或两者（ESPER_Mixed）生成估计值。它们需要盐度值和坐标信息，并受益于额外的海水测量（如果有的话）。这些例程用于海水属性测量质量控制和质量评估，为需要近似值的计算生成估计值，原始科学，并从数据集生成海洋地球化学属性上下文。相对于早期的LIR例程，更新扩展了其功能，包括新的估计属性和预测因子组合，更大的训练数据产品，包括来自2020年全球数据分析项目数据产品发布的新巡航，以及量化人为碳对DIC和pHT影响的第一原则方法的实施。我们表明，新的例程执行至少以及现有的例程，并在某些情况下，优于现有的方法，即使在有限的相同的训练数据。鉴于这些更新的例程中包含了额外的训练数据，这些更新应该被认为是对早期版本的改进。这些程序适用于从1980年到2030年的所有海洋深度，我们警告不要使用例程来直接量化表层海洋季节性或对DIC或pHT进行更远的预测。
We introduce three new Empirical Seawater Property Estimation Routines (ESPERs) capable of predicting seawater phosphate, nitrate, silicate, oxygen, total titration seawater alkalinity, total hydrogen scale pH (pHT), and total dissolved inorganic carbon (DIC) from up to 16 combinations of seawater property measurements. The routines generate estimates from neural networks (ESPER_NN), locally interpolated regressions (ESPER_LIR), or both (ESPER_Mixed). They require a salinity value and coordinate information, and benefit from additional seawater measurements if available. These routines are intended for seawater property measurement quality control and quality assessment, generating estimates for calculations that require approximate values, original science, and producing biogeochemical property context from a data set. Relative to earlier LIR routines, the updates expand their functionality, including new estimated properties and combinations of predictors, a larger training data product including new cruises from the 2020 Global Data Analysis Project data product release, and the implementation of a first-principles approach for quantifying the impacts of anthropogenic carbon on DIC and pHT. We show that the new routines perform at least as well as existing routines, and, in some cases, outperform existing approaches, even when limited to the same training data. Given that additional training data has been incorporated into these updated routines, these updates should be considered an improvement over earlier versions. The routines are intended for all ocean depths for the interval from 1980 to ~2030 c.e., and we caution against using the routines to directly quantify surface ocean seasonality or make more distant predictions of DIC or pHT.
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