Zoeken
Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.
Boekenmand
Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).
RSS
Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.
nieuwe zoekopdracht
one publication added to basket [353274] |
A new global ocean climatology
In: Frontiers in Environmental Science. Frontiers Media S.A.: Switzerland. e-ISSN 2296-665X
| |
Trefwoord |
|
Author keywords |
global ocean climatologies; temperature analysis; salinity analysis; data interpolating variational analysis; quality control; multi-model ensemble |
Auteurs | | Top |
- Shahzadi, K.
- Pinardi, N.
- Barth, A.
|
- Troupin, C.
- Lyubartsev, V.
- Simoncelli, S.
|
|
Abstract |
A new global ocean temperature and salinity climatology is proposed for two time periods: a long time mean using multiple sensor data for the 1900–2017 period and a shorter time mean using only profiling float data for the 2003–2017 period. We use the historical database of World Ocean Database 2018. The estimation approach is novel as an additional quality control procedure is implemented, along with a new mapping algorithm based on Data Interpolating Variational Analysis. The new procedure, in addition to the traditional quality control approach, resulted in low sensitivity in terms of the first guess field choice. The roughness index and the root mean square of residuals are new indices applied to the selection of the free mapping parameters along with sensitivity experiments. Overall, the new estimates were consistent with previous climatologies, but several differences were found. The cause of these discrepancies is difficult to identify due to several differences in the procedures. To minimise these uncertainties, a multi-model ensemble mean is proposed as the least uncertain estimate of the global ocean temperature and salinity climatology. |
IMIS is ontwikkeld en wordt gehost door het VLIZ.