海洋水文氣象多時空尺度資料來源分析

李帥，郭俊如，姜曉軼，白志鵬，宋軍，王漪

（1.大連海洋大學 海洋科技與環境學院，遼寧 大連 116023；2.大連海洋大學 應用海洋學研究所，遼寧 大連116023；3.國家海洋信息中心，天津 300171；4.中國人民解放軍61741 部隊，北京 100094）

海洋是人類賴以生存環境的一部分，由于其蘊藏著豐富的生物資源、礦產資源、戰略資源以及強大的能量，對海洋的認識、開發和利用已越來越受到國內外的重視。海洋基礎數據的獲取、處理、分析是海洋研究的首要工作（楊翼等，2014）。隨著海洋調查監測技術的發展，各式各樣的海洋觀測儀器、設備和科考船相繼問世，從最初的單要素觀測、單船觀測，到現在的多種海洋要素同步觀測、多種方式結合觀測（宋轉玲等，2013），觀測方式和方法不斷完善。經過長時間的海洋數據積累，海洋數據獲取量日益增多，尤其以衛星遙感數據為代表的海洋數據規模呈飛躍式增長（侯雪燕 等，2017）。國內外的許多數據中心將獲取的大量海洋科學數據資料制作成多種數據集，其中部分資料可免費下載。由于海洋數據的獲取方式不同，海洋數據分類和處理有所差異。

在海洋大數據時代背景下，國內外相繼建立了各自的海洋數據中心，提供了不同類別的海洋實時數據、海洋分析預報產品、數值模式產品等數據資料（邢文明，2014）。隨著海洋數據的開放與共享，人們對海洋的認識不斷增強，對海洋信息服務的需求日益增長（李瀟等，2016）。然而，面對如此龐大數量的海洋數據，只有將海洋數據進行有效分類、充分利用和價值挖掘，才能為海洋環境預報、海洋防災減災、海上作業安全提供高質量的信息服務和決策支持，因此需要清楚地了解目前常用的海洋數據資料及其特點（于婷等，2013）。本文通過介紹目前常用的海洋數據資料以及各個數據集的基本情況，使廣大海洋科研工作者對現存的海洋數據情況有更進一步的了解，并能快速找到所需的數據資料。

1 國內外主要海洋數據來源

目前國外海洋科學數據主要來源包括美國國家海洋大氣管理局（NOAA， National Oceanic and Atmospheric Administration）、歐洲太空局（FSA，Furopean Space Agency）、日本氣象廳（JMA，Japan Meteorological Agency）以及美國夏威夷大學亞洲-太平洋數據研究中心（APDRC，Asia-Pacific Data-Research Center）等。國內海洋科學數據的主要數據源有國家海洋信息中心、中國科學院海洋研究所、國家衛星海洋應用中心、中國極地研究中心、青島海洋科學與技術試點國家實驗室、自然資源部各海洋研究所、大連海洋大學以及中國海洋大學海洋數據中心等。下面分別簡單介紹幾個國內外主要數據源。

1.1 國外主要的海洋數據源

1.1.1 美國國家海洋大氣管理局（NOAA）

NOAA 是隸屬于美國商務部的科技部門，主要研究全球大氣和海洋變化，為相關部門提供對災害天氣的預警以及海圖和空圖，利用和保護海洋和沿海資源，使人們對生活環境變化情況有更清楚的了解。其主要服務內容包括日常的天氣預報、風暴預報、氣候監測、漁業管理、沿海恢復和海洋貿易支持等。NOAA 旗下有多個機構，包括：國家環境信息中心（NCFI，National Centers for Fnvironmental Information）、國家環境預報中心（NCFP，National Centers for Fnvironmental Prediction）、國家大氣研究中心（NCAR，National Center for Atmospheric Research） 以及地球系統研究實驗室（FSRL，Farth System Research Laboratory）等。各個機構提供不同類型的海洋數據服務。NOAA 網上發布的數據大部分是衛星遙感數據，由于衛星上搭載的傳感器不同，以及探測區域不同，數據資料在分辨率和時空范圍上有所差異。常用的NOAA 數據有NCFP/NCAR 全球再分析數據，FNVISAT 衛星觀測數據，TOPFX/Poseidon 衛星數據和GFOSAT 衛星數據等。

1.1.2 歐洲太空局（FSA）

FSA 是歐洲國家組織和協調空間科學技術活動的機構，目前擁有22 個成員國，該國際組織通過統籌協調成員的人力和財力資源，進行歐洲國家范圍內的計劃和活動。歐空局通過制定和實施歐洲太空計劃，了解地球和太空環境，發展基于衛星的技術和服務，促進歐洲工業的發展。歐空局發射了許多載有多種傳感器的衛星，常用的數據大部分是衛星數據，其中包括FRS-1、FRS-2 衛星數據。

1.1.3 日本氣象廳（JMA）

JMA 專門負責日本的氣象觀測、地震、火山及海嘯災害等監測工作。其基本業務是提供每天的氣象信息、地震、海嘯和火山活動等自然災害信息。主要發布短期、一周和長期天氣預報以及臺風、暴風雪的警報和咨詢等。發布的數據資料包括氣象、地球環境與氣候、海洋、地震等要素。其中JMA 高分辨率日平均海表溫度格點分析數據（COBF-SST）是常用的數據之一。相關部門利用獲取的自然災害信息，可及時采取災害預防和避難等對應措施，保護人民的生命與安全。

1.1.4 其他

除上述所提到的國外海洋科學數據源，國外主要海洋數據源還包括美國亞太數據研究中心（APDRC）、韓國氣象局（KMA，Korean Meteoro logical Administration）、法國海洋開發研究所（IFRFMFR，French Research Institute for the Fxploration of the Sea）、加拿大貝德福德海洋研究所（BIO，Bedford Institute of Oceanography）以及印度地球科學部（MoFS-Ministry of Farth Sciences）等。

1.2 國內主要的海洋數據源

1.2.1 自然資源部

自然資源部組建于2018 年3 月，不再保留國土資源部、國家海洋局、國家測繪地理信息局。主要任務是對自然資源的開發利用和保護進行監管，建立空間規劃體系并實施，履行全民所有各類自然資源資產所有者職責，統一調查和確認登記，建立自然資源有償使用制度，負責測繪和地質勘查行業管理等工作。該部為用戶提供多種數據服務，包括土地、礦產、海洋、測繪、地質和科技6 個領域的數據信息，其中海洋領域涉及的數據有中國海洋預報、國家海洋局公報、國家海洋局公告、中國海洋環境質量公報以及中國海洋災害公報。

1.2.2 中國科學院

中國科學院成立于1949 年11 月，為中國自然科學最高學術機構、科學技術最高咨詢機構、自然科學與高技術綜合研究發展中心。截至目前，全院共擁有12 個分院、100 多家科研院所、2 所直屬高校、1 所共建高校、130 多個國家重點實驗室和工程中心以及210 多個野外觀測臺站等，組織機構數量龐大，獲取的數據資料也非常之多。以中國科學院海洋研究所為主，收集了多源海洋不同時空尺度的數據資料，并研制出標準化產品，部分數據發布到網上供廣大用戶下載使用。

1.2.3 中國氣象局

中國氣象局是中華人民共和國國務院直屬事業單位，主要承擔全國氣象工作的政府行政管理職能，負責全國氣象工作的組織管理。中國氣象局擁有中國氣象科學研究院、中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所等9 個國家級研究所以及國家氣象中心、國家衛星氣象中心等9 個研究中心，全國現有2424 個氣象觀測站。目前我國已初步形成相對完備的現代化大氣綜合觀測系統，基本組成了由天氣預報、氣候預測、氣候資源開發與利用等構成的氣象服務體系，服務領域涉及農業、漁業、交通、海洋等多個行業和部門。因此，該部門具有大量的氣象觀測資料，部分數據發布在中國氣象數據網站上，可供用戶下載。

1.2.4 國家海洋信息中心

國家海洋信息中心隸屬于自然資源部，主要職能是管理國家海洋信息資源，指導、協調全國海洋信息化業務工作，為海洋經濟、海洋管理、公益服務和海洋安全提供海洋信息的業務保障、技術支撐與服務。以國家海洋信息中心為主，中國科學院海洋研究所、大連海洋大學等分中心建設運營的國家海洋科學數據中心，致力于資源整合，數據共享，技術服務等工作，以將中心建成為國內海洋領域信息資源最豐富、服務范圍最廣、實用性最強的海洋科學數據中心為目標，結合目前互聯網技術的快速發展，不斷推動海洋大數據服務共享的進程。該中心可為用戶提供實測數據服務、分析預報數據服務、專題信息產品服務、潮汐潮流預報服務和地圖服務。網上已發布了不同類型不同海洋氣象要素的數據集，大部分可免費下載。此外，國家海洋信息中心于2002 年成立了中國Argo 資料中心，負責國內和全球Argo 浮標資料的搜集、處理、管理、分發與共享服務，并長期業務化運行。

1.2.5 國家衛星海洋應用中心

國家衛星海洋應用中心是自然資源部直屬的財政補助事業單位，主要職能是負責我國海洋衛星系列發展和衛星海洋應用工作，為海洋經濟、海洋管理、公益服務及海洋安全提供保障和服務。目前我國已發射用來觀測海洋的衛星有海洋水色環境衛星（海洋一號，HY-1）、海洋動力環境衛星（海洋二號，HY-2）、高分三號衛星（GF-3）以及近期發射的中法海洋衛星（CFOSAT），用于獲取我國近海和全球海洋水色水溫及海岸帶動態變化信息，全天時、全天候獲取海面風場、海面高度、有效波高與海面溫度等海洋環境信息，以及全球大洋表風、浪面積、土壤水分、粗糙度和極地冰蓋相關數據，具有高精度及同步觀測優點。未來將發射海洋雷達衛星（海洋三號，HY-3），用于監視海島、海岸帶、海上目標、海上溢油、海冰、內波等信息。這些衛星獲取的數據產品可為全球氣候變化研究提供基礎信息，為國家的海洋防災減災、氣候變化提供重要的數據支持。

1.2.6 自然資源部第二海洋研究所-中國Argo 實時資料中心

自然資源部第二海洋研究所隸屬于自然資源部，是一所綜合性公益性海洋研究機構，并且建有自然資源部系統內唯一一個國家重點實驗室（衛星海洋動力學國家重點實驗室）。主要從事中國海、大洋和極地海洋科學研究，海洋環境與資源探測、勘探的高新技術開發與應用。由自然資源部第二海洋研究所建設運營的中國Argo 實時資料中心網，在網站上更新發布Argo 浮標數據。中國Argo 計劃自2002 年初組織實施以來，已經在太平洋、印度洋等海域投放了427 個Argo 剖面浮標，目前有98個浮標仍在海上正常工作。全球Argo 實時海洋觀測網已累積獲取超過200 萬條溫鹽度剖面資料。中國Argo 實時資料中心是中國Argo 資料中心的一個重要組成部分，承擔中國Argo 浮標的布放、實時資料的接收和處理、資料質量控制技術方法研究與開發，以及快速向項目承擔單位和相關部門提供Argo 資料，及時反映我國科學家在Argo 資料應用研究方面所取得的成果等工作。網站提供的服務有實時資料、數據產品等。實時資料數據內容包括核心Argo 數據和BGC-Argo 數據，按數據質量控制方式又可分為實時剖面數據和延時剖面數據，此外還包括9 種數據產品。

1.2.7 自然資源部第一海洋研究所

自然資源部第一海洋研究所隸屬于自然資源部，是從事基礎研究、應用基礎研究和社會公益服務的綜合性海洋研究所。主要研究領域為中國近海、大洋和極地海域自然環境要素分布及變化規律。“白龍”浮標由自然資源部第一海洋研究所自主集成研發，是國內首套7 000 m 級深海氣候觀測系統，主要布放在季風爆發的關鍵海區，并將觀測數據同步上傳到電信系統，與世界各大業務預報中心共享。該浮標不僅可觀測海表溫度、氣壓、風速風向、相對濕度等參量，還可以通過感應耦合傳輸技術實時采集海洋表層至深層的海水溫度、鹽度、海流、溶解氧等重要海洋參數。獲取的現場觀測資料對于認識海洋動力環境和大氣環流特征、掌握海氣相互作用規律、提高海洋數值模式模擬能力等具有重大意義。

1.2.8 中國科學院海洋研究所

中國科學院海洋研究所是新中國第一個專門從事海洋科學研究的機構，是我國海洋科學的發源地。目前仍是我國規模最大、綜合實力最強的海洋研究機構之一。由該所建設和管理的海洋科學大數據中心提供了不同類別的數據庫，其中包括專題分類數據庫、學科分類數據庫和WebGis 數據庫。而每個數據庫又可分為不同種類的數據，其中專題數據庫又有海洋專項數據庫、中國近海觀測研究網絡數據庫、開放航次數據庫以及國際共享資料數據庫等分類；學科領域分為海洋化學、海洋地質、海洋生物以及物理海洋。海洋科學大數據中心網站提供的海洋科學數據類型涉及常規觀測資料（如浮標資料、潛標資料、CTD 資料以及航次觀測資料等）和遙感資料。科研人員可根據自己的需要申請下載數據。

1.2.9 中國極地研究中心

中國極地研究中心前身為中國極地研究所，是我國唯一專門從事極地科考的科研機構和保障業務中心。中國極地研究中心建設運營了中國南北極數據中心網站（前身為中國極地科學數據庫系統），2003 年該系統加入了“國家地球系統科學數據共享網”，隨后又完成建設了極地區域海洋共享運行服務中心平臺（簡稱極地區域中心）。極地區域中心提供大量海洋科學數據資料，其中包括極地海洋學、極地資源與環境科學、極地地質與地球物理學以及極地大氣科學等學科開展的科學觀測長時間序列、多參數的常規觀測數據和樣品分析數據。數據資源涉及的區域有南極冰蓋最高點Dome A 區域、南極中山站區、北冰洋白令海以及加拿大海盆等。極地區域中心網站發布的數據資源全部免費共享，為廣大科研工作者獲取所需數據提供了便利。

1.2.10 青島海洋科學與技術試點國家實驗室

青島海洋科學與技術試點國家實驗室（簡稱“海洋試點國家實驗室”）是由科技部、山東省、青島市共同建設，圍繞國家海洋發展戰略，充分調動中央各部門及地方的積極性，整合全國海洋科技資源，建成協同創新的科研體系，開展重大科技任務攻關。實驗室設有公共平臺服務，面向國內外開放共享，包括6 個不同方向的平臺：（1）高性能科學計算與系統仿真平臺；（2）深遠海科學考察船共享平臺；（3）海洋創新藥物篩選與評價平臺；（4）海洋同位素與地質年代測試平臺；（5）海洋高端儀器設備研發平臺；（6）海洋分子生物技術公共平臺。該平臺的建設運行對我國海洋科技的快速發展具有重要意義。海洋國家實驗室于2016 年在學術年會上正式啟用海洋數據共享平臺。

1.2.11 國家氣象信息中心

國家氣象信息中心是中國氣象局直屬事業單位，承擔全球觀測基礎數據和氣象產品的收集分發、氣象數據加工處理與歸檔管理、氣象數據產品研發與服務、高性能計算資源調度與并行計算技術支持、參與世界氣象組織數據交換等任務職責。該中心建設了中國氣象數據科學數據共享中心（中國氣象數據網），中國氣象數據網服務模式分為在線數據服務和離線數據服務兩種，發布的數據資料有地面氣象資料、高空氣象資料、衛星探測資料、天氣雷達資料、海洋資料以及數值預報產品資料等，均可免費下載。

1.2.12 大連海洋大學

大連海洋大學負責國家海洋科學數據中心大連分中心的建設與運營，該分中心于2018年揭牌成立，定位為“國家海洋科學數據中心”在東北亞大區的服務中心。分中心結合大連海洋大學在海洋生物學、海洋環境科學、應用海洋學、海洋信息科學以及海洋大數據等方面的區域海洋學資料積累及專業優勢，旨在建立面向社會公眾、科研人員、領域企業等不同服務對象的北方海洋科學數據共享門戶；針對平臺用戶的不同需要，分中心可以提供海洋專業領域不同分類、不同形式的數據服務；并為平臺用戶提供特定的數據分享通道與審批機制。目前，大連海洋大學數據平臺已初步設立了共享門戶網站，并針對數值產品、海洋生物、水文氣象、海洋化學、海洋遙感、海洋物理、海洋地質、社科經濟、基礎地理以及海洋知識等10 個類別，分別構建了共享數據庫系統和部分基于先進數據可視化技術的在線地圖服務系統，該網站已成為國內海洋科學數據的主要檢索與下載渠道之一。

1.2.13 其他

除上述提到的國內主要數據源外，中國科學院南海海洋研究所、香港天文臺、臺灣氣象局等也都提供了不同類型的海洋科學數據。

表1 國內外主要數據源及其網址

續表

2 數據類型

海洋數據沒有固定的分類標準（蔡秀芳，2011），可以按照數據類型、數據來源、海洋要素、數據時空分布情況等分類方式進行分類（朱星明等，2008）。本文將海洋科學數據分類為基礎地理數據、衛星遙感數據、海洋調查觀測數據、海洋再分析數據進行研究。

2.1 基礎地理數據

基礎地理數據主要指地形水深數據（侯京明等，2012）。由于研究海洋科學的科學家們常利用地形水深數據進行數值模擬分析，因此，本文簡單介紹幾類常用的地形數據，包括美國國家海洋大氣局（NOAA）所提供的FTOPO 地形水深數據，全球海陸地形數據庫（GFBCO， General Bathymetric Chart of the Oceans），“中國海標準經緯度水深和基準面數據表”格點化水深資料。

2.1.1 美國地形水深數據

FTOP 數據是由美國國家地球物理中心發布的地形數據集（NGDC，National Geophysical Data Center），現有5＇、2＇、1＇三種不同空間分辨率的數據集。FTOPO5 地形數據來源于多個國家和不同地區提供的數據庫，并于1988 年由Margo Fdwards組合成一套完整的數據集，數據單位為m，水平分辨率為5＇×5＇，其主要部分包括WDB（世界數據庫II）、全球范圍內的海拔水深5＇網格數據、美國附近48 個地區其分辨率為30＂的海拔和沿岸水深數據。FTOPO2 數據的緯度范圍從90°N 至89°58＇S，經度范圍從180°W 至179°58＇F。繼該數據集后，2006 年又發布了FTOPO2v2 數據集，相比上一版本的數據，去除了單元格西向偏差和北極的冗余數據，數據準確率提高。其經度范圍為180°W 至180°F,緯度范圍為90°S 至90°N，在美國附近海域地形數據分辨率可達3＂。FTOPO1 數據集整合了陸地地形和海洋水深，在FTOPO5 和FTOPO2 數據基礎之上又增加了冰面數據（包括南極和格陵蘭島的冰面）和巖基數據（冰原底部），因該數據覆蓋更加全面，精度更高，更加受到科研工作者的青睞。FTOP 數據是經過了網格化處理過的數據，因此常被用于海洋數值模式的大尺度分析。

2.1.2 通用大洋水深制圖數據

通用大洋水深制圖（GFBCO）數據是由國際海道測量組織（IHO） 和政府間海洋學會（IOC）聯合發布的數據集，該數據融合了多種數據集在內的世界大洋海底地形數據集，包括全球測深網格（海洋和陸地），海底特征名稱，網絡地圖服務和繪制海洋測深地圖（李四海，2015）。該數據目前有1＇和30＂兩種不同分辨率格式。GFBCO-1＇網格是一種海洋和陸地的連續地形模型，空間分辨率為1＇，網格主要基于GFBCO 數字地圖集中包含的側身輪廓，文件格式只有NetCDF（Network Common Data Form） 格式，全局網格壓縮文件大小為270 MB。GFBCO-30＂水深網格數據目前的版本是GFBCO_2014，空間分辨率為30＂，文件格式有NetCDF，Fsri ASCII 柵格或INT 16 Geo Tiff 格式，全局網格壓縮文件為1.1GB。

由林美華等（1999）出版的地形數據表在中國海域沿岸具有相對較高的空間分辨率，空間分辨率大小為5＇，相對于其他地形數據而言具有一定的優勢，更適用于研究中國海域。

2.2 衛星遙感數據

隨著衛星遙感技術快速發展，各國相繼發射了一系列用于觀測與研究海洋、氣象的衛星。相對其他類型觀測數據而言，衛星遙感數據具有較易獲取，觀測變量較多，影像分辨率較高，數據覆蓋較廣等優勢（師艷子等，2018）。國外用于海洋觀測的衛星有美國的Seasat-A 衛星，GFOSAT 系列衛星和TOPFX/Poseidon 系列衛星，歐空局的FNVISAT-1衛星等，國內有海洋一號、二號衛星，風云系列衛星，海洋資源衛星，高分系列衛星以及中法海洋衛星等。衛星上搭載有功能不同的傳感器，以獲取特定要素的海洋數據資料。常用的傳感器有輻射計、散射計、衛星高度計、合成孔徑雷達等。下面針對衛星中特定傳感器獲得數據進行舉例說明。

2.2.1 輻射計數據

AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）改進型的甚高分辨率輻射計，是NOAA系列衛星中的主要探測儀器。AVHRR 傳感器設有五個波段，分別為可見光波段，近紅外波段，中紅外波段，熱紅外波段，其中，熱紅外波段又分為兩個波段范圍，各波段的探測目標及用途各不相同（楊娜，2006）。AVHRR 傳感器星下點分辨率為1.1km，數據空間分辨率低，數據處理相對簡單，數據量豐富，時間分辨率高（孫志偉，2013）。該傳感器獲得的數據可以用來反演海表面溫度，葉綠素濃度，地表植被覆蓋情況等，反演的結果分辨率高、可信度強。

例如 NOAA 提供的海表面溫度數據產品（Daily OISST），數據下載地址：https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/satellite-data/satellite-data-access-datasets。該產品利用最優插值法（OI，Optimal Interpolation）處理元數據，根據數據源的不同形成了兩種新的高分辨率海面溫度（SST，Sea Surface Temperature）分析產品，一種產品使用的數據源為AVHRR 紅外衛星遙感海表面溫度數據；另一種產品的數據源為搭載在NASA（National Aeronautics and Space Administration） 地球觀測系統衛星上的AVHRR 和改進的微波掃描輻射計（AMSR，Advanced Microwave Scanning Radiometer）獲得的SST 數據，兩種分析產品的空間網分辨率為0.25°，時間分辨率為1 天，其空間范圍為全球海洋，時間范圍從1981 年到現在，產品為日平均數據。

中分辨率成像光譜儀（MODIS，Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer），是美國宇航局發射的Terra 和Aqua 衛星上的一個重要傳感器，目前應用比較廣泛。MODIS 屬于被動式成像分光輻射計，包括36 個光譜波段，從可見光到熱紅外全光譜覆蓋，因此可以同時提供大氣、陸地、海洋領域的全球觀測數據信息。傳感器的地表分辨率為0.25～1 km，觀測頻率為每1～2 天觀測地球表面一次（錢莉等，2011）。測量變量包括陸地溫度、海表溫度、葉綠素濃度、氣溶膠濃度、大氣溫度、云層厚度等。MODIS 標準數據產品根據處理級別的不同分為0 級、1 級、2 級、3 級及以上數據產品，其中，2 級以上產品應用較多。根據產品類型的不同，可分為一級數據產品、陸地標準數據產品、大氣標準數據產品和海洋標準數據產品四種標準數據類型。

除以上介紹的輻射計以外，常用的微波輻射計還有TMI、AMSR-F、AMSR-2，以及我國FY- 3衛星搭載的MWRI，HY-2 衛星搭載的RAD 等。

2.2.2 散射計數據

歐空局于1991 年發射了FSA-1 衛星（Furopean Space Agency Remote Sensing Satellite），用于對海洋動力基本要素進行觀測。AMI Wind Mode 散射計是該衛星上一種主動式微波傳感器，工作頻率為C 波段。FSA-1 衛星掃過的寬度為500 km，衛星上設有前向、側向、后向三個不同角度的單極化天線，能夠消除部分數據解譯時出現的風向模糊，使得測量的海面雷達后向散射能量更準確（劉宇昕等，2013）。利用此傳感器數據反演的風場數據變量包括風速、風向，數據資料的風速范圍為1～24 m/s，誤差范圍為2 m/s，風向范圍為0°～360°全方位，誤差精度為20°。風場數據產品是一組分布在500 km×500 km 海域內19×19 個點的風矢量，其分辨率為25 km×25 km。在一個軌道周期內，可產生70 個500 km×500 km 區域的產品。

美國宇航局于1999 年發射了QuickSCAT 衛星（quick scatter satellite），Sea Winds 散射計是該衛星上一個主要的傳感器，工作頻率為Ku 波段，常用于測量海表面風場。衛星天線掃描刈幅寬為1 800 km，覆蓋范圍可達全球海洋區域的90 %以上。其數據產品由美國宇航局噴氣推進實驗室物理海洋數據存檔中心（PODAAC，Physical Oceanography Data Active Archive Center）發布、管理和維護，標準的衛星風場數據產品，逐日更新，其空間分辨率為25 km×25 km。利用衛星反演的近實時風數據，結合大氣及海洋數值預報模型，可以提高全球大氣與海洋的預報精度，滿足更多人的需求（高留喜等，2014），該衛星由于天線故障已于2009年停止運行，衛星服役期間獲取了大量的衛星遙感數據，可供學者和研究人員進行相關領域的研究。

歐洲太空局（FSA）于2006 年發射了Metop-A 氣象衛星，衛星上載有ASCAT（Advanced SCATterometer）微波散射計，該衛星傳感器汲取了美國 NSCAT、QuickSCAT 和歐洲FRS 等衛星傳感器的經驗，散射計性能更加優越，反演的海洋風場數據精度更高。ASCAT 的工作頻率為C 波段，相對于工作頻率為Ku 波段的Sea Winds 散射計，其性能受降雨影響較小（張增海等，2013）。衛星所測數據為海洋表面上10 m 高度的風矢量數據，目前歐洲衛星氣象組織發布的ASCAT 業務風場數據產品有三種，分別為25 km 和12.5 km 分辨率的海洋風場、12.5 km 分辨率的近岸海洋風場產品，空間范圍為全球海洋。

中國于2011 年成功發射了“海洋二號”衛星，該衛星是中國第一顆海洋動力環境監測衛星，可用于全天時、全天候獲取我國近海和全球范圍的海面風場、海面高度、有效波高與海面溫度等海洋動力環境信息，遙感載荷包括微波散射計、雷達高度計和微波輻射計等（鄒巨洪等，2017）。其中衛星上搭載的HSCAT 微波散射計，主要用于全球海面風矢量觀測，風速測量范圍4～24 m/s，風速精度為2 m/s；風向測量范圍0°～360°，風向精度為±20°。海洋二號衛星微波散射計數據產品分為四種，分別是L1B 級數據產品、L2A 級數據產品、L2B 級數據產品和L3B 級數據產品，可為災害性海況預警預報提供實測數據。

2.2.3 衛星高度計數據

衛星高度計通常用來測量海表面高度、有效波高、海面地形等要素數據，可以利用衛星高度計資料分析海洋動力過程及中尺度海洋現象（宋婷婷等，2013）。1991 年歐洲太空局發射了FRS-1 衛星，其星載高度計的測量精度為3 cm。1992 年美國宇航局和法國國家空間研究中心聯合發射了TOPFX/Poseidon 衛星（后面簡稱T/P 衛星），其搭載的高度計傳感器所測得的海平面高度數據精度可達2.4 cm，對于平靜的海面其水平分辨率可以達到2.2 km，標準偏差在±14 cm 之間。2001 年美國和法國聯合發射的Jason-1 衛星相對于T/P 衛星，儀器設備進行了修正，除了測量精度變為3.0 cm，其他指標與T/P 衛星一致（謝辛等，2013）。由歐空局發射的FNVISAT-1 衛星，搭載的雷達高度計RA-2，工作在Ku 波段，該高度計相比T/P 衛星和Jason 衛星上的高度計，在平靜海面條件下的水平分辨率更高，達到1.7 km（楊磊等，2012）。2011年我國發射了海洋二號衛星HY-2A，星上搭載的雷達高度計，為雙頻雷達高度計，采用脈沖有限工作方式測量海面高度、有效波高和海面風速。該高度計在20 m 有效波高條件下測高精度為4 cm，在4 m 有效波高條件下測高精度達2 cm。

2.2.4 合成孔徑雷達數據

合成孔徑雷達（SAR）是一種主動式微波遙感成像雷達，通常用于觀測海表面風、內波、海浪（李穎等，2017），其次，還能監測海冰情況和海上溢油，具有全天時、全天候及穿透一切地物成像的優點（花磊等，2003）。隨著星載雷達的飛速發展，按照工作方式的不同，雷達可分為地面雷達、航空雷達和航天雷達，測量方式也從單波段、單極化發展到多波段、多極化（王兵，2006）。歐空局發射的Fnvisat-1 衛星上載有ASAR 傳感器，衛星有同極化和交叉化兩種極化模式、5 種工作方式、寬幅成像等特點。ASAR 數據產品可分為原始數據、0 級產品、1B 級產品和2 級產品（李苗 等，2012）；2002 年美國宇航局發射的LightSAR 衛星，星上載有L 波段多極化及具有干涉測量、掃描模式的實用化成像雷達。日本在2006 年發射了ALOS 衛星，衛星上搭載PALSAR 雷達傳感器，此傳感器具有高分辨率、掃描式合成孔徑雷達、極化三種觀測方式，可用于全天時全天候對地觀測，當側視角度為41.5°時，傳感器的觀測區域在87.8°N至75.9 °S 之間，數據產品有1.0 級、1.1 級和1.5 級三類產品（凌宇飛等，2009）。

2.2.5 其他遙感數據

自2013 年4 月我國成功發射第一顆高分辨率對地觀測衛星（高分一號，GF-1）起，為了加強對陸地、海洋、氣象的研究，又相繼發射了多個高分衛星。GF-1 衛星搭載了兩臺2 m 分辨率全色/8m分辨率多光譜相機，四臺16 m 分辨率多光譜相機，該衛星突破了高空間分辨率、多光譜與寬覆蓋相結合的光學遙感關鍵技術，能夠為相關部門提供高精度、寬范圍的空間觀測服務（孫苗等，2018）。由于傳感器和衛星技術不斷提高，在空間高光譜分辨率和高精度觀測能力上都有了很大的進步，影響空間分辨率從米級發展到亞米級，運行軌道從太陽同步回歸軌道到高軌，監測對象也從陸地轉向海洋。高分數據標準產品可分為0 級、1 級、2 級，由于高分數據產品具有高分辨率、覆蓋范圍廣等優點，能夠為土地利用監測、城市規劃、海洋氣象監測預報等領域提供參考依據。

2.3 海洋調查觀測數據

隨著海洋事業的發展，海洋觀測儀器，海洋調查船技術都有了明顯的提高，海洋調查觀測數據多種多樣，數據分類方式存在差異（侍茂崇 等，2008）。根據海洋數據類型的不同，可按學科分為海洋生物、海洋化學、海洋遙感、海洋物理、海洋地質等（鄧清漪等，2016），按觀測要素類別又可分為水文要素和氣象要素，其中，水文要素包括海水溫度、鹽度、海表面高度、葉綠素濃度、海流流速等；氣象要素包括氣溫、氣壓、風速、相對濕度、云量等（楊揚等，2017）。下面詳細介紹幾種國家海洋科學數據共享服務平臺上發布的數據集（主要涉及海洋觀測站和船舶觀測數據）和中國Argo 實時資料中心提供的數據產品，供研究者參考和使用。

2.3.1 全球海平面觀測數據集

全球海平面觀測數據為整點逐時水位數據，其數據格式為ASCII 碼格式，計量單位為cm，每日的逐時潮高分為上半天（0 時-11 時） 和下半天（12 時-23 時），涉及的空間范圍為全球海域，時間范圍從1946—2017 年，共計10 500 個文件，數據大小為0.73GB，數據為延時數據，每季度更新一次。文件內容分為表頭信息和數據，前者包括GLOSS（Global Sea Level Observing System）資料站名、經度、緯度、觀測年月和觀測時區，后者包括觀測日期和逐時潮高。

2.3.2 波浪和風場數據集

波浪風場數據集為延時數據集，原始數據來源于中國石島、小麥島、連云港、銀水川四個海洋觀測站自1996 年1 月以來的數據，并經過解碼、格式檢查、代碼轉換、數據標準化、自動質量控制、可視化檢查以及校準等數據處理過程，形成了一套標準化數據集。該數據集每月更新一次，數據格式為ASCII 碼格式，四個海洋觀測站的代碼分別為001，002，003，004。數據文件名包括觀測年份、月份和觀測站。數據變量包括風向、風速、有效波高、水深等。

2.3.3 中國臺站觀測數據集

中國臺站觀測數據集涵蓋了自1999 年5 月以來，中國13 個海洋觀測站的多要素準實時數據，并經過相應的數據處理，形成了標準化數據集。文件格式根據時間范圍的不同分為3 個版本，1999—2010 年間的數據采用1.0 版本格式，2010 年的數據采用2.0 版本格式，2010 年之后的數據采用3.0的版本格式，由于版本不同，數據包含的變量內容也不相同。以最新的版本為例，包括的觀測要素有氣溫、風向、風速、氣壓、海水溫度、波高、波周期等。該數據格式為ASCII 碼，文件名包含觀測站代碼、觀測年份、觀測月份三部分信息。

2.3.4 中國船舶觀測數據集

中國船舶觀測數據指的是利用海洋調查船或科考船，通過走航觀測或定點觀測獲得的數據，再經過多次數據處理，最終形成的標準化數據集。此數據集為月平均延時數據，數據格式為ASCII 格式，數據覆蓋的時間范圍為1999 年5 月—2003 年9月，數據文件名包括數據類型代碼和觀測年月，例如：Cship199910。數據集包含的要素有氣溫、風向、風速、氣壓、海水溫度以及波高等，每個文件中包含多艘調查船的觀測數據。由于數據集涉及的環境要素較多，能夠滿足用戶對多要素數據的需求。

2.3.5 全球Argo 網格化產品數據

全球Argo 網格化產品數據是中國Argo 實時資料中心網發布的數據產品，其使用的Argo 原始觀測數據來源于法國Argo 數據中心，共包含了10 個中心的浮標資料。通過對Argo 剖面資料進行質量控制，剔除毛刺和尖峰數據，并采用全三維空間多重網格三維變分數據同化方法，以歷年各月氣候態產品作為背景場，同化各月的現場Argo 觀測資料，形成歷年各月Argo 網格化產品。該產品的時間范圍從2005 年1 月—2009 年12 月，空間范圍為全球海域，數據格式采用NetCDF 格式，產品的水平分辨率為1°×1°，時間分辨率為逐年逐月。數據產品包含的要素有海水深度、溫度和鹽度。

到目前為止，國際上實施了多項海洋觀測計劃（曹震卿等，2018），其中包括：全球海洋觀測系統（GOOS），美國綜合海洋觀測系統（IOOS），歐洲海洋觀測與預報服務系統（MyOcean）以及全球綜合地球觀測系統（GFOSS）等。常見的海洋觀測數據有ARGO 漂流浮標數據（吳森森 等，2018），WOCF 世界大洋環流實驗數據，TOGA-COARF 熱帶海洋與全球大氣-熱帶西太平洋海氣耦合響應試驗數據，溫鹽深探測系統數據（CTD、XBT）等。已有研究者對上述數據做出詳細介紹（李曉婷等，2010），本文不再贅述。正是這些計劃的實施，為全球海域的長期觀測、監測與防災減災提供了重要保障。構建全球海洋實時立體觀測網對未來海洋事業的發展也起到關鍵作用。由于國際海洋觀測計劃眾多，不再一一列出。

2.4 再分析數據

再分析數據是基于海洋動力模式，利用數據同化技術，將歷史觀測數據同化到海洋動力模式中，得到的一類產品數據集（王輝等，2007）。再分析數據的海洋狀態場能夠體現海洋多要素變化的物理關聯性，表現出海洋要素長時間序列、多時空尺度的變化特征，因此常被用來作為海洋模式的驅動場資料。參與數據同化的海洋數值模式多種多樣，常見的海洋模式有POM、FVCOM、HYCOM 等（鄭沛楠等，2008）。國外常用的再分析數據資料有海洋大氣綜合數據集（COADS）、NCFP/NCAR 資料、全球簡單海洋資料同化分析系統（SODA）數據資料、HYCOM 資料、海洋氣候與環流估計（FCCO）數據、歐洲中期天氣預報中心（FCMWF）數據資料以及日本的OFFS 地球模擬器大洋環流數據集等；國內再分析數據有中國海洋再分析資料（CORA）和FIOCOM 再分析資料等。然而國內的再分析數據產品數量與國外相比相對較少，涉及的海洋要素范圍較窄，主要包括海流、海表面高度、海溫和鹽度（王世紅等，2018）。下面簡要介紹幾種常用的再分析數據。

2.4.1 美國再分析資料

COADS 再分析資料。COADS 是由美國國家氣候數據中心（NCDC）等多家部門花費4 年推出的海洋大氣綜合數據集，最早的數據集包括了1854—1979 年之間的海表面資料。十年平均和月平均的資料分辨率為1°×1°和2°×2°，數據儲存格式為二進制。經過廣泛的國際交流合作，之后形成了ICOADS 國家海洋大氣綜合數據集。ICOADS 提供過去3 個世紀的海洋表面數據，包含的水文氣象變量有海洋表面溫度、氣溫、風速、云量等，覆蓋區域為全球范圍。ICOADS 觀測和統計的相關數據集是按照每月的時間間隔，存在兩種分辨率格式的數據集，1°×1°的1960—2018 年間的資料和2°×2°的1800—2018 年間的資料（Freman et al，2016）。由于包含了圍繞測量技術發展的許多不同觀測系統的觀測資料，因此ICOADS 可能是現有最完整和異構的表面海洋數據集。

NCFP/NCAR 再分析資料。該資料為全球氣象資料數據庫，1948 年發布至今70 年的全球大氣再分析產品，常用于海洋模式的驅動場。NCFP/NCAR 再分析數據集涉及等壓面資料、地面資料、通量資料等，NCFP/NCAR 再分析資料采用NetCDF 格式，由于NCFP 資料時間序列長，涵蓋內容廣，常被用來研究大氣對海洋的影響。

GFS 再分析風場數據。全球預報系統（GFS）是由美國國家環境預測中心（NCFP）制作的包括四個獨立模型的天氣預報模型，其預報數據可預測未來192 h 的天氣。GFS 風場再分析數據水平分辨率有0.5°×0.5°和1°×1°兩種，時間范圍分別為2007年1 月至今和2004 年3 月2 日至今（Xiao et al，2014）。每天有四個時次的風場數據，數據空間范圍為全球氣象數據，數據格式為GRIB 格式。

SODA 再分析數據。SODA 指的是全球簡單海洋資料同化系統，目的是為氣候研究提供一套與大氣再分析產品相匹配的海洋再分析產品（Carton et al，2008）。該系統常用的海洋模式有由美國地球物理流體實驗室開發的MOM 模塊化海洋模式和POP 海洋并行海洋模式，采用隨機連續估計理論和質量控制方法的同化方法，SODA2.2.4 版本同化了超過100 年的數據資料（1871—2008 年），空間分辨率為0.5°×0.5°，時間分辨率為月平均，覆蓋空間范圍為179.75°W-179.75°F，75.25°S-89.25°N，垂向分為40 層，包括的變量有溫度、鹽度、海流、海表面高度和海表面風。目前SODA 最高版本為3.7.2 的再分析數據集，時間范圍從1980—2013年，空間分辨率為0.5°×0.5°，時間分辨率有5 天平均和月平均兩種。

HYCOM 再分析數據。HYCOM（Hybird Coordinate Ocean Model） 是一種混合坐標海洋環流模式，該模式垂向采用混合坐標的形式，包括等密度坐標、δ 坐標和Z 坐標，可根據研究的海洋區域不同，選擇合適的坐標系模擬海洋物理場。HYCOM數據集的數據源包括衛星高度計觀測資料、海表面溫度資料以及來自XBTs、Argo 浮標和錨定浮標的資料，再利用美國海軍耦合數據同化系統HYCOM模式，得到海洋再分析數據，數據同化方法采用三維變分方法（Castellanos et al，2016）。GOFS3.0 全球再分析數據的時間范圍從1992 年10 月2 日—2012 年12 月31 日，網格分辨率為1/12°，緯度范圍為80.48°S-80.48°N，經度范圍從180°W-180°F，包含的變量有海表面溫度（SST）、東向速度（u）、北向速度（v）、海水溫度（t）、海水鹽度。該數據集可從HYCOM 官網下載，除此之外，該網站也提供了其他分析數據集，例如：GOFS3.1 全球再分析數據集，GoM 再分析數據集，NCFP-CFSR 再分析數據集和其他分析數據集。這些數據集的空間范圍，時間跨度，垂向標準層層數各不相同，因此用戶可以選擇自己所需的數據集進行下載。

FCCO 再分析數據。FCCO 再分析計劃是WOCF 世界大洋環流實驗計劃的組成部分，目標是將大洋環流模式與各種海洋觀測資料相結合，從而得到對海洋狀態時空變化的定量描述（Wunsch et al，2009）。海洋模式采用MITgcm 麻省理工學院廣義坐標系，FCCO2 為FCCO 的改進版本，海洋模式耦合了海冰模式，采用四維變分同化方法，水平分辨率提高到18 km 左右，該分辨率可達到渦相容，目前可下載的數據產品有1992—2006 年的月平均再分析數據，包含海溫、鹽度、經向流速、緯向流速，海表面高度5 個變量。2016 年發布的FCCO-V4 版本日平均再分析數據集，時間范圍1992—2015 年，水平分辨率為12 km 左右，垂向分為50 層。

2.4.2 歐洲再分析資料

FCMWF 提供天氣實測數據和模式預報產品以及全球海氣模式運算所需的相關數據。常用的大氣再分析資料有FRA-15（1979—1993 年）、FRA-45（1957—2002 年）、FRA-40（1958—2007 年）、FRA-Interim（1989 年至今）。發布的海洋再分析數據有ORA-S3 再分析資料、ORA-S4 再分析數據、ORAP5 再分析數據等。ORA-S3 是利用三維最優插值同化方案將觀測數據和HOPF 數值預報模式結合產生的月平均數據集，水平分辨率為1°×1°，垂向分為29 層，時間范圍從1959 年1 月—2011 年12 月，包含6 個變量（Balmaseda et al，2008）。ORA-S4 數據集是采用三維變分的同化方法將歷史觀測資料與NFMO 模式相結合形成月平均再分析數據集，其水平分辨率為1°×1°，垂向分為42 層，時間從1957 年9 月至今，包含5 個變量。ORAP5 再分析數據使用了更新的ORA-S4 的同化方法和耦合海冰模塊的海洋模式，其水平分辨率為0.25°×0.25°，垂向分為75 層，時間范圍從1979 年1 月—2012 年12 月，時間分辨率為5 天，包含5 個變量。

2.4.3 日本再分析資料

OFFS 是由日本地球模擬器中心開發的能用于地球模擬器的最佳并列化代碼，該再分析系統使用的模式是由美國大氣局和地球流體動力學實驗室開發的MOM3 模塊化海洋模式第三版，由于地球模擬器的計算性能強，模式水平分辨率可達百米至千米，垂直分辨率為100～300 層，其時空尺度包含了從局地現象到全球現象的模擬。涉及的海洋要素有三維流速、溫度、鹽度以及二維海表面高度等。例如FSTOC（Fstimated STate of global Ocean for Climate research）再分析數據，采用MOM3 海洋模式和4DVAR 同化方法，可下載的數據集空間范圍為75°S-80°N，時間范圍為1957—2011 年，水平分辨率為1°×1°，時間分辨率為月平均，垂向分為46層（Masuda et al，2010）。MOVF-G2 多元變分全球再分析系統（Fujii et al，2003），采用三維變分同化方式并結合經驗正交函數模態分解（FOF）對溫鹽誤差訂正，海洋模式使用由日本氣象研究所開發的大洋環流模式，研制出一套月平均再分析數據，其水平分辨率為1°×1°，垂向分為52 層，時間范圍為1948 年至今，包含6 個變量。常用的全球大氣再分析產品有日本氣象廳（JMA）和電力中央研究所（RIFPI）聯合研制的JRA-25（數據時間范圍為1979—2004 年） 和JRA-55（數據時間范圍為1958—2013 年）再分析數據集。

2.4.4 中國海洋再分析資料

由國家海洋信息中心研制的海洋再分析數據，根據空間范圍的大小，可分為全球海洋再分析數據產品和區域海洋再分析數據產品（吳國偉等，2018）。其中，全球海洋再分析數據，選用的是麻省理工學院海洋環流模式（Massachusetts Institute of Technology general cieculation model，簡稱MITgcm），采用的數據同化方法為多重網格三維變分的同化方法，數據產品覆蓋的時間范圍從1958 年1 月—2017 年12 月，為月平均數據，數據集的經度范圍為180°W-180°F，緯度范圍為75°S-85°N，空間分辨率為0.5°×0.5°，赤道區域加密到0.25°×0.25°，垂向方向共分為35 層標準層，數據格式為NetCDF，數據包含的變量有海水溫度、海水鹽度、海流流速和海表面高度。區域海洋再分析數據，研究的海域為西北太平洋海域，采用普林斯頓廣義坐標系統海洋模式（POMgcs），根據時間分辨率的不同，區域再分析產品分為月平均產品和日平均產品。日平均再分析數據空間范圍為99°F-150°F，10°S-52°N，空間分辨率從0.5°變化到0.125°，時間范圍1958 年1 月1 日—2017 年12 月31 日，垂向分為35 層，數據存儲格式為二進制。

由自然資源部第一海洋研究所研制的新一代海浪-潮流-環流耦合高分辨率模式FIOCOM（wavetide-circulation Coupled Ocean Model developed by the First Institute of Oceanography），利用集合卡爾曼濾波（FnKF）同化方法，同化的數據包括海洋衛星SST 數據、衛星高度計SSH 數據、Argo 溫鹽剖面數據（Shi et al，2018），制作的再分析數據包括5 個變量，水平分辨率為0.1°×0.1°，時間分辨率為1 天，垂向分為54 層，時間范圍為2014 年1月1 日—2015 年12 月31 日。

2.4.5 其他

除上述介紹的再分析數據外，還有德國GFCCO 海洋再分析數據，法國GLORYS（Global Ocean Reanalysis and Simulations） 海 洋 再 分 析 數 據，PSY4V3 海洋再分 析數據（Fichefet et al，1997）等，由于使用相對較少，不再一一贅述。

表2 數據名稱及數據中所包含的要素（√表示包含該要素）

續表

表3 不同數據的時空信息

續表

圖1 海洋科學數據時空分辨率分布圖

3 討論

本文所介紹的三類地形水深數據，因各數據集原始數據來源以及數據處理方式的不同，在空間分辨率上存在明顯的差異，其中使用最廣泛的地形水深數據是FTOP 數據，空間分辨率相對較高的地形水深數據是GFBCO 數據，該數據具有分辨率較高的優勢，未來可能成為使用最多的水深數據。由方國洪院士研制的地形數據集，雖然相對于最新版FTOP 數據和GFBCO 數據的分辨率相對較低，但該數據集測量的中國海域水深地形更加準確，更適用于我國近岸海域的研究，然而該數據集距現在已過去了近20 年的時間，海底地形分布情況會發生不同程度的變化，到目前為止，尚未有相關科研人員研制作出比較新的適合中國近岸海域的水深地形數據，因此亟須一套專門針對中國海域相對較新的高精度地形水深數據集。

衛星遙感數據具有覆蓋廣、同步觀測等優點，由于傳感器種類繁多，觀測的要素也有所不同。就輻射計而言，可用來獲取海表面溫度、葉綠素濃度、氣溫數據、云層厚度等要素數據，例如AVHRR輻射計和MODIS 輻射計。就散射計而言，通過測量后向散射能量進而反演海面風場數據，例如AMI Wind Mode 散射計、Sea Winds 散射計、ASCAT散射計等，這些散射計在工作頻率上和數據分辨率上存在差異。就高度計而言，可用于測量海平面高度、海底地形、有效波高以及海面風速等要素數據，利用高度計數據可用于分析海洋中尺度過程，常用的高度計數據有T/P 海平面高度數據。就合成孔徑雷達而言，可用于觀測表面風、內波、海浪、海冰和海上溢油，具有全天時全天候及穿透一切地物成像的優點。

海洋調查觀測最常用的觀測數據是Argo 漂流浮標數據。相對于過去而言，雖然現場觀測次數和觀測范圍逐年擴大，觀測數據獲取量日益劇增，但能夠用于數據共享，對用戶公開的數據相對較少，尚不能充分的滿足人們的需求。因此，在海洋實測數據方面的數據共享，例如浮標數據，CTD 數據，調查船觀測數據等，有待進一步開展。

再分析數據由于包含多種海洋要素，具有時間序列較長且連續的特點，能夠體現海洋要素多時空尺度的變化特征，常用作海洋模式的驅動場。本文主要介紹了美國、歐洲天氣預報中心、日本以及我國的海洋再分析數據。不同類別的再分析數據在時空尺度、時空分辨率、涉及的海洋要素種類上也存在差異。總的來說，COADS 月平均全球海洋再分析數據時間范圍最長，從1800—2018 年，HYCOM日平均海洋再分析數據空間分辨率最高為1/12°。

4 小結

由于科學技術的不斷提高，用于獲取海洋數據的儀器設備越來越精確，數據覆蓋范圍越來越廣，時空分辨率也越來越高。隨著海洋大數據時代的到來，海洋科學數據共享服務已成為當今熱點話題，因此，如何把數量龐大的海洋數據有效的處理、分類，是目前首要工作之一。海洋數據種類繁多，數據量大，數據來源、數據類型、數據處理方法、數據產品用途也不盡相同，因此想要清楚了解各類海洋數據以及各自特點，仍需進行大量的工作。為將我國建設成海洋強國，對于海洋資源的開發、利用與保護，海洋精細化預報，海洋環境監測，海上搜救等海上服務的研究顯得格外重要。縱觀國內和國外海洋研究的進展情況，雖然我國近些年在海洋領域上已取得了飛躍式的進步，但與國外相比還是有一定差距。本文列舉了部分常用的地形數據、衛星遙感數據、海洋調查觀測數據、再分析數據，目的是使海洋領域的專家和研究人員能夠快速地找到自己所需要的海洋數據資料，以便順利地從事科研工作。但由于海洋數據量比較大、數據類型多種多樣，文中僅列舉了小部分的海洋數據資料，未來將會繼續在研究中總結歸納。

致謝：感謝國家科技資源共享服務平臺—國家海洋科學數據共享服務平臺大連分中心（http://odc.dlou.edu.cn/）提供的數據資料支持。