2014–2015年东海站06号浮标温盐深剖面观测数据集
| 2014–2015年东海站06号浮标温盐深剖面观测数据集 作者：贾思洋 刘长华 王春晓 王旭 2020年1月8日 |
 贾思洋, 刘长华, 王春晓, 王旭. 2014–2015年东海站06号浮标温盐深剖面观测数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2019. (2020-01-08). DOI: 10.11922/csdata.2019.0081.zh. |
摘要&关键词
[编辑]摘要：温盐深是反应海洋物理学特性的重要参数，是海洋水文观测的基本要素。为了获取东海海域水体的温盐深剖面观测数据，中国科学院海洋研究所于2014年10月开始依托中国近海海洋观测研究网络东海站06号海洋综合观测浮标系统，采用锚链悬挂方式获取到412 d、共4个水层温盐深数据。为了更好地利用这些来之不易的观测数据，我们采用规范的数据处理方法和质量控制体系对观测数据进行预处理，为科研工作者提供申请下载服务，为海洋科学研究和防灾减灾提供基础数据支撑。
关键词：温盐深；剖面观测；东海；浮标；观测数据集
Abstract & Keywords
[编辑]Abstract: Temperature, salinity and depth are important parameters of the ocean physical properties as well as the basic elements of the ocean hydrological observation. Muti-layered water observation data of temperature, salinity and depth are obtained by Institute of Oceanology of the Chinese Academy of Sciences (IOCAS), using the ocean comprehensive observation buoy system No.6 of East Sea station of an offshore marine observation and research net-work (OMORN), from October, 2014. Self-contained combined sensors are mounted on mooring, by means of self-contained combined sensors mounted on mooring chains, and 412 days of temperature, salinity and depth observational data in four layers are obtained. In order to make better use of these data, we process them with standard data processing methods and quality control system. Also, download service on the internet is provided for the user. These datas provide the support for marine scientific research and for the social development on this area.
Keywords: temperature-salinity-depth observation data; profile observation; East China Sea; buoy; dataset of marine observation
数据库（集）基本信息简介
[编辑]| 数据库（集）名称 | 2014–2015年东海站06号浮标温盐深剖面观测数据集 |
| 数据作者 | 贾思洋、刘长华、王春晓、王旭 |
| 数据通信作者 | 刘长华（lch@qdio.ac.cn） |
| 数据时间范围 | 2014年10月至2015年11月 |
| 地理区域 | 观测区域为东海舟山群岛的海礁岛附近海域。此次试验期间，06号浮标因受2015年第9号台风影响移位2海里（因位移时间短，且路径不规则，此处不展开）。具体坐标信息为：2015年07月11日03时之前30°42.93′N、123°8.11′E；2015年07月12日0时开始30°44.02′N、123°6.19′E。 |
| 数据量 | 56.6 MB |
| 数据格式 | *.xls |
| 数据服务系统网址 | http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/931 |
| 基金项目 | 中国科学院战略性先导科技专项（XDA1906020303）；国家发展和改革委员会促进大数据发展重大工程（2016-999999-65-01-000696-04）；国家自然科学基金（41876102）。 |
| 数据库（集）组成 | 本数据集为表格型数据，数据集名为“2014–2015年东海海域温盐深剖面观测数据.zip”包括8个采集周期、4个剖面水层的共48个数据表（格式为xls），56.6 MB。每一个表按照站位、层数、有效采集日期、参数类型命名。 |
Dataset Profile
[编辑]| Title | A dataset of temperature, salinity and depth of sea water based on No.6 buoy of the East China Observation Station during 2014–2015 |
| Data corresponding author | Liu Changhua (lch@qdio.ac.cn) |
| Data authors | Jia Siyang, Liu Changhua, Wang Chunxiao, Wang Xu |
| Time range | From October, 2014 to November, 2015 |
| Geographical scope | The observation area is near the Haijiao island of the Zhoushan Archipelago in the East China Sea. The buoy was shifted 2 miles by the typhoon of “CHAN-HOM” (Because the shifting time is short and the moving path is irregular, not detailed here). Initial station was 30°42.93′N, 123°8.11′E before 3am on July 11, 2015, Station after typhoon of “CHAN-HOM” was 30°44.02′N, 123°6.19′E since July 12, 2015. |
| Data volume | 56.6 MB |
| Data format | *.xls |
| Data service system | <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/931> |
| Sources of funding | Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences (XDA1906020303); National Development and Reform Commission Promotes Big Data’s Major Project for Development (2016-999999-65-01-000696-04); National Natural Science Foundation of China (41876102). |
| Dataset/Database composition | The dataset is table data. The subsets are recorded as “A dataset of temperature, salinity and depth profile of sea water Based on No.6 Buoy of the East China Observation station in 2014–2015.zip”. The dataset is made up of 48 tables, including eight observation periods and four profiles, named by buoy No ,layer, year, date of effective observation and parameter code. |
引 言
[编辑]海洋覆盖了地球表面积的70%以上，与人类生活息息相关，随着全球气候快速变化，研究海洋的重要性日益凸显。而观测技术的发展是促进海洋科学逐渐走向成熟的关键因素之一[1]。目前海洋科学发展所依赖的海洋数据获取方式正在从“考察”向“观测”转变，而且海洋环境监测已进入从空间、沿岸、水面及水下对海洋环境进行全方位、全天候立体监测的时代[2]。
海水的温度、盐度和深度是最基本的海洋水文参数，是研究物理海洋学的基础，同时在**上也具有非常重要的意义，如潜艇的隐蔽、通信、攻击及舰艇和飞机的探潜和反潜行动等均受海水温度、盐度和深度变化的影响[3]。鉴于温盐深观测参数的重要性，为实现对海面以下温盐深参数长期、连续的定点剖面观测，国际上众多海洋研究机构和海洋仪器设备公司已经做了大量开创性的工作，在观测方法的设计思路上提供了很好的借鉴，同时也获得了许多极其宝贵的温盐深观测数据[4]。但受限于中国近海渔业捕捞现状，国外先进的定点温盐深观测系统在中国近海“水土不服”，存在难以稳定运行和借鉴的现象。
相比较而言，我国在定点温盐深观测技术研制方面远落后于世界先进水平，主要受限于通信技术、核心传感器控制技术、结构设计和材料加工技术，以及水下电源供给方面的技术不足。虽然整体技术落后，但我国也在适合用于中国近海定点温盐深参数的长期观测系统的稳定获取方面做了许多尝试，并取得了长期稳定可靠的定点温盐深数据[5][6]。如：中国科学院海洋研究所于2014年开始，以中国近海海洋观测研究网络东海海洋观测研究站的06号海洋综合观测浮标系统为载体，开展了锚链自容式剖面温盐深定点观测试验，获取到东海海礁海域连续8个周期、共412天、4个剖面水层的温盐深数据，剖面水体连续观测时长为中国近海海域之最。
本数据集包括观测数据格式为xls，共48个文件，可为科学研究、经济发展和区域环境保护提供基础数据支撑。
1 数据采集和处理方法
[编辑]1.1 浮标站位情况
[编辑]为了获取长期连续的中国近海海洋环境综合信息，中国科学院海洋研究所于2007年开始进行中国近海海洋观测研究网络黄海海洋观测研究站和东海海洋观测研究站（简称“黄海站”和“东海站”）的建设。其中，东海站06号浮标（简称“06号浮标”）自2009年8月开始布放在舟山群岛嵊山岛以东海礁附近海域（30°42.91′N，123°08.11′E，图1）[7]，至今已连续在位运行超十年。06号浮标为直径10 m的大型海洋综合观测浮标系统，该浮标的常规观测参数包括风（风速、风向）、气压、气温、湿度、能见度、水温、盐度、叶绿素、浊度、波浪（波高、波周期、波向）、海流（流速、流向）。该浮标常规采集的所有数据经过初步数据质量控制后汇交至中国科学院海洋研究所海洋科学大数据中心。
图1 黄海站、东海站浮标站位分布
1.2 数据采集方式
[编辑]此次数据采集共分为4层（图2），即水面0米层，水下10米层，水下20米层，水下30米层[8]。
图2 温盐深观测方式示意图
表层温盐数据（共1层）是06号浮标的常规观测参数，理想状态下位于水下1.0 m位置（水面0米层），实际运行该数据主要经过数据采集、存储、传输、解析、处理、入库等流程，实时传输至陆基接收站（图3），方便实时掌握温盐传感器所采集的数据质量，以便及时发现问题进行现场维护。
图3 浮标常规数据实时接收界面
剖面温盐深数据（共3层）的采集是基于06号浮标的10 m浮标为载体，将自容式温盐深传感器集成于易在锚链端固定和拆卸的传感器安装笼中，由潜水员依次下潜将安装笼固定于锚链上（图2）。此次试验所用传感器为自容式，体积小，重量轻，减小水下作业难度，最大限度保障了水下作业人员的生命安全。
在温盐深的剖面层数设计方面，浮标布放位置的流网较多，结合潜水员的装备和素质等方面，最终确定只测试30 m以内的温盐深数据，自上而下分别在水深10 m、20 m、30 m水深位置搭载温盐深传感器[8]，每次在岸上将传感器设置安装于传感器安装笼中，作业时潜水员下潜将传感器固定安装于锚链上（图4）进行温盐深数据获取。
图4 温盐深剖面观测现场
为保障观测数据的有效性，根据试验方案应每1.5个月为一个维护周期，每次维护时需要完成温盐深传感器组的回收、数据提取、电池更换、传感器设置，然后完成再次布放并开始新一观测周期的数据采集。但由于受台风、寒潮、天气等因素影响，实际维护周期并有所变动，自2014年10月19日开始至2015年11月止，前后13个月共完成8个观测周期的数据采集[8]。
1.3 数据处理
[编辑]剖面温盐深传感器维护时提取的数据文件为raw，为方便使用，统一用温盐深设备专用的数据处理软件进行提取转换为xls保存。其中盐度数据为使用电导率转换所得。
06号浮标获取的表层常规温盐数据通过CDMA和北斗两种无线通信方式实时地发送到陆基数据接收系统进行展示和分类入库存储。但由于复杂海况、传感器、传输信号等都可能影响数据质量，所以原始数据库中的数据除了用于实时展示外，还会有专门数据工作人员进行后期审核。审核内容包括传输误差检查、时间序列检查、数据一致性检验、极值判别等。经过审核后的数据最终存入中国科学院海洋研究所海洋科学大数据中心，提供给用户下载使用，考虑到数据统一性，本数据集中以xls文件上传。
2 数据样本描述
[编辑]本数据集包括48个表格型数据。表格型数据命名格式为“站点_位置_有效时间_设备型号_设备序列号”。例如06号浮标搭载的垂直剖面系统水下1层采集到的温盐数据，其原始数据的名称为“C_06_01_20141019～20141228_CT”，各项含义如下：“C_06”代表垂直剖面观测06号浮标，“_01”代表水下10 m层，“_20141019～20141228”代表数据采集的有效时间，具体到天，就是代表数据采集时间从2014年10月19日至2014年12月28日，“_CT”就代表数据类型为温盐数据。此外，“_00”代表水面0 m层，“_02”代表水下20 m层，“_03”代表水下30 m层；“_D”代表数据类型为深度数据。其中水面0层为固定水深1 m，无深度数据文件。
表格型数据表中包含了水温、盐度数据和深度数据（图5），数据表中的数据类型、量纲和相应的样例数据见表1。
图5 表格型数据文件中的数据内容
表1 温盐深观测数据表内容
| 表内容序号 | 字段名称 | 量纲 | 数据类型 | 样例数据 |
| 1 | 日期时间 | - | 数值型 | 2014-10-19 10:30 |
| 2 | 水温 | ℃ | 数值型 | 21.8 |
| 3 | 盐度 | ‰ | 数值型 | 36.7 |
| 4 | 布放水深 | m | 数值型 | 8.75 |
06号浮标表面0层为实时采集传输数据，数据采集和传输间隔为30 min，且每次均只有1组水温和盐度值。水面以下3层温盐深均属于自容式采集，采集周期为10 min，采样间隔1 s，每次采集10个数值，在本数据集中均全部保留。
由于文本格式的数据并不能直观反应温盐深数据随深度和季节变化的特征，所以数据使用者可通过下载数据、绘制图形的方法来展示东海海域温盐深数据随季节变化的情况。图6为第一观测周期内的剖面水温变化的样本展示，图7为第四观测周期内的剖面盐度数据的样本展示。从图中看出无论哪个周期内，4个水层的水温、盐度变化趋势均一致，但表层水温、盐度的变化更为明显。另外，从图6可明显看出在2014年12月31日至2015年1月08日，各层均出现几次较为明显的水温突变。
图6 第一观测周期剖面水温数据变化情况
图7 第四观测周期剖面盐度变化
3 数据质量控制和评估
[编辑]黄海站、东海站海洋观测浮标系统的设计参照海洋行业标准《小型海洋环境监测浮标》（HY/T143-2011）和《大型海洋环境监测浮标》（HY/T142-2011）执行；观测仪器的选择参照《海洋水文观测仪器通用技术条件》（GB/T 13972-2010）执行；重要海洋气象、水文、水质等参数的观测工作参照《海洋调查规范》（GB/T 12763-2007），《海滨观测规范》（GB/T 14914-2006）执行。本数据集所使用仪器设备的技术指标见表2，有效数据的采集信息详情见表3。
表2 浮标台风各观测参数技术指标
| 序号 | 测量参数 | 测量范围 | 测量准确度 | 分辨率 |
| 1 | 水温 | -5～+45℃ | ±0.01℃ | 0.001℃ |
| 2 | 电导率 | 0～70mS/cm | ±0.01 mS/cm | 0.001 mS/cm |
| 3 | 水深 | 0~1000m | ±0.3%FS（线性） | 测量范围的 1/65000 |
表3 06号浮标温盐深剖面有效数据信息详情
| 周期 | 层数 | 水深 m | 有效采集时间 | 备注 |
| 一 | 0 | 1.0 | 2014-10-19 10:30~2014-12-28 11:00 | 水下第2层传感器丢失 |
| 1 | 8.8 | 2014-10-19 10:20~2014-12-28 10:50 | ||
| 3 | 24.0 | 2014-10-19 10:50~2014-12-28 11:10 | ||
| 二 | 0 | 1.0 | 2014-12-28 11:00~2015-01-26 10:00 | 水下第3层传感器丢失 |
| 1 | 10.8 | 2014-12-28 11:10~2015-01-26 10:00 | ||
| 2 | 20.8 | 2014-12-28 11:50~2015-01-26 10:20 | ||
| 三 | 0 | 1.0 | 2015-01-26 11:00~2015-02-15 16:30 | 数据均正常 |
| 1 | 9.7 | 2015-01-26 11:10~2015-03-14 08:20 | ||
| 2 | 14.3 | 2015-01-26 11:00~2015-03-14 08:30 | ||
| 3 | 23.5 | 2015-01-26 11:10~2015-03-14 08:20 | ||
| 四 | 0 | 1.0 | 2015-03-14 09:00~2015-04-23 08:30 | 数据均正常 |
| 1 | 13.4 | 2015-03-14 09:30~2015-04-23 08:20 | ||
| 2 | 23.4 | 2015-03-14 09:50~2015-04-23 08:40 | ||
| 3 | 31.5 | 2015-03-14 09:50~2015-04-23 08:30 | ||
| 五 | 0 | 1.0 | 2015-04-23 09:00~2015-06-06 07:30 | 数据均正常 |
| 1 | 13.3 | 2015-04-23 08:30~2015-06-06 07:30 | ||
| 2 | 18.4 | 2015-04-23 08:40~2015-06-06 07:40 | ||
| 3 | 32.4 | 2015-04-23 08:40~2015-06-06 07:40 | ||
| 六 | 0 | 1.0 | 2015-06-06 08:00~2015-08-28 07:30 | 水面0层只数据有水温数据，受“灿鸿”台风影响，7月12日浮标移位，水下第3层传感器丢失 |
| 1 | 13.3 | 2015-06-06 08:00~2015-08-28 07:20 | ||
| 2 | 17.1 | 2015-06-06 08:00~2015-08-28 07:30 | ||
| 七 | 0 | 1.0 | 2015-08-28 10:00~2015-10-14 07:30 | 数据均正常 |
| 1 | 9.9 | 2015-08-28 09:20~2015-10-14 07:20 | ||
| 2 | 18.0 | 2015-08-28 08:20~2015-10-14 07:30 | ||
| 3 | 26.8 | 2015-08-28 08:20~2015-10-14 07:30 | ||
| 八 | 0 | 1.0 | 2015-10-14 07:00~2015-11-28 15:30 | 水下第2层温盐传感器进水损坏，最终未采集到有效数据，只有深度数据 |
| 1 | 10.0 | 2015-10-14 09:00~2015-11-28 13:40 | ||
| 3 | 27.0 | 2015-10-14 09:00~2015-11-28 13:50 |
浮标在海上无人值守长期运行，受复杂多变的海况气候或传感器自身问题以及人类活动破坏等影响，会造成传感器故障或丢失采集器故障、通信系统故障等情况，从而导致数据缺失或者数据无效的情况。此外，由于06号浮标布放位置属于中国最大的渔场——浙江舟山渔场，当地捕捞、拖网船只和流网较多，对浮标和水下设备的影响较大，极易造成设备丢失。虽然前期在传感器组在锚链的安装固定方式做了大量论证和讨论，还是在第一、二周期发生了传感器组丢失的现象，后期经过对固定方式进一步改进，传感器在位运行的安全性大大提升。但第六采集周期内，由于受2015年第9号台风“灿鸿”影响，导致浮标拖着锚系发生移位，浮标移位期间最底层的一组传感器丢失。另外，第六周期水面0层所采集的温盐数据漂移明显，已经剔除；第八周期水下2层的温盐传感器进水，导致数据丢失，只有温度数据，所以并未上传。
4 数据价值
[编辑]此次依托东海站06号浮标采用锚链固定获取温盐深数据的方式是剖面水体观测的一次有效尝试，虽然实施过程中存在人员安全、耗时、费力，且无法实时掌握传感器状态等诸多不足，但借助直径10 m浮标为载体的方式，是现有技术条件下比较稳定可靠的定点、长期温盐深数据获取方式。
本数据集包含的连续13个月的定点温盐深数据，观测数据的连续时长创我国东海海域温盐深数据采集之最。可为物理海洋、海洋生态学等专业科学研究提供基础数据支撑，同时结合06号浮标的常规气象、水文等观测数据，可为当地经济发展、台风预报、防灾减灾等工作的深入开展提供基础数据支撑。
5 数据使用方法和建议
[编辑]2014–2015年东海站06号浮标温盐深剖面观测数据集全部数据已全部上传至《中国科学数据》网站（http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/931），同时东海站06号浮标的常规气象、水文等要素的全部数据已在中国科学院海洋研究所数据中心（http://msdc.qdio.ac.cn/）发布。考虑到数据安全性，用户需登录网站进行数据申请。同时，如果本数据集得到有效引用，请引用者在致谢中标注“中国科学院海洋研究所黄东海浮标观测站”。
致 谢
[编辑]感谢中国科学院海洋研究所海洋科学大数据中心王彦俊在数据处理和图形绘制方面给予的帮助，感谢上海海洋中心气象台在此次进行温盐深剖面观测试验开展工作中提供的交通便利和人力支持。
参考文献
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数据引用格式
[编辑]贾思洋, 刘长华, 王春晓, 王旭. 2014–2015年东海站06号浮标温盐深剖面观测数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-12-30). DOI: 10.11922/sciencedb.931.
