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印度洋是海气相互作用非常活跃的区域，它与太平洋共同构成的“印度洋-太平洋暖池”是全球海温最高、体积最大的暖水区，不仅通过季风将大量的热量和水汽输送到热带外海域，而且热带印度洋上空的强对流也在全球气候变化中扮演重要的角色。研究印度洋本身的热力性质以及海气相互作用，需要准确、可靠的格点化三维海温数据集。

本数据集由印度洋三维格点温度构成，其水平范围覆盖印度洋（30°E-105°E，45°S-30°N），垂直方向从表层到2000米共41层，水平分辨率为1/4°，时间分辨率是逐月。数据采用“表层-次表层”反演技术和最优插值方案制作。首先，“表层-次表层”反演过程使用机器学习算法（广义神经网络）将遥感的海表面温、海表面高度异常等信息投影到次表层，形成反演剖面（或“伪”剖面）。进一步，挑选高质量的反演剖面，补充到英国气象局提供的海洋次表层现场剖面数据库中，使用最优插值方案进行融合，得到最终的融合数据集。通过与现有的IAP、EN4以及Ishii数据集相比，该数据集能够抓住印度洋主要的海温变化特征，高分辨率版本可以提取更多中小尺度信号。该数据集分辨率高，融合了现场剖面和遥感资料的优势，有望在印度洋海气相互作用方面发挥作用。

数据文件命名方式和使用方法

该数据集时间范围：2005年1月至2019年9月。空间范围：29.875°E-104.875°E，45.125°S-29.875°N。空间分辨率：0.25度，时间分辨率：逐月。数据存储为netCDF格式。文件大小：每个文件约15MB，总计需2.64GB存储空间。
数据命名方法及使用方法：
文件命名：海温数据以netCDF格式存储，文件的名称为“Merged_IO_Temp_YYYY_MM_Quarter.nc”命名，其中YYYY代表年份，MM代表月份，比如Merged_IO_Temp_2005_01_Quarter.nc就代表2005年1月的印度洋的海温。
数据读取方式：该数据集中所有的netCDF文件可直接使用Matlab、NCL、python等语言进行读取操作。

本数据要求的引用方式 查看数据引用帮助 数据引用必读

王公杰, 赵亮. (2020). 印度洋三维格点化海温融合数据（2005-2019）. 时空三极环境大数据平台, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271029. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271029.
[Wang, G., Zhao, L. (2020). Merged 3-Dimentional gridded temperature dataset among Indian Ocean (2005-2019). A Big Earth Data Platform for Three Poles, DOI: 10.11888/Hydro.tpdc.271029. CSTR: 18406.11.Hydro.tpdc.271029. ] (下载引用： RIS格式 | RIS英文格式 | Bibtex格式 | Bibtex英文格式 )

1. Wang, G.J., Cheng, L.J., John, A., and Li, C.Y. (2018). Consensuses and Discrepancies of Basin-Scale Ocean Heat Content Changes in Different Ocean Analyses. Climate Dynamics 50, no. 7, 2471–87. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3751-5.( 查看 | Bibtex格式)

2. Cheng, L.J., and Zhu, J. (2016). Benefits of CMIP5 Multimodel Ensemble in Reconstructing Historical Ocean Subsurface Temperature Variations. Journal of Climate 29, no. 15, 5393–5416. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-15-0730.1.( 查看 | Bibtex格式)

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资助项目

泛第三极环境变化与绿色丝绸之路建设专项 (项目编号:XDA20000000) Pan-Third Pole Environment Study for a Green Silk Road-A CAS Strategic Priority A Program

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