解构海洋缺氧：浙大 GIS 实验室融合机器学习及卫星测绘，发布全球海表溶解氧综合建模框架

原文约4500字，阅读约需11分钟。发表于：。

生成大规模海表溶解氧数据集 SSDO

该研究使用机器学习和卫星数据开发了全球海表溶解氧综合建模框架，生成了2010年至2018年的大规模海表溶解氧数据集。研究发现，即使在氧气充足的海表区域，溶解氧含量也呈下降趋势，主要归因于海表温度的变化。这项研究对于了解全球海洋溶解氧的变化和脱氧现象的成因具有重要意义。