近日，上海海洋大学海洋生物资源与管理学院陈新军教授团队将锋面识别算法拓展应用于全球海域，结合全球范围内走航观测数据，对该算法及多种海表温度产品进行了系统的验证与比较分析，构建了首个全球高分辨率中尺度锋面数据集。该数据集自今年1月在全球公开发布以来，累计下载量已超过5.0TB。
海洋锋面是位于全球上层海洋中的离散、普遍存在的海洋学特征，可以被认为是狭窄的三维边界，在这些边界内，海水的某些特性（如温度、盐度或叶绿素浓度等）在相对较短的水平距离内会发生显著变化。海洋锋面识别在渔业资源评估、渔场预测、污染物分布监测等方面具有重要应用价值。
锋面识别算法能够基于卫星观测的海表环境信息自动提取锋面信息，是目前获取和监测区域及全球锋面活动的主要手段。然而，其识别结果的可靠性易受算法性能与卫星数据质量等因素影响，长期以来缺乏系统的原位观测对其准确性进行验证评估，此外当前常用的多种海表数据产品在锋面识别结果上存在显著差异，这些都限制了识别算法在多学科领域的广泛应用。
研究团队有效克服了传统方法的局限性，系统评估了持续性锋面的长期变化规律，对不同产品的锋面识别结果进行了系统验证与比较。研究结果首次通过原位观测系统验证了锋面识别算法的性能，显著提升了卫星遥感锋面识别技术在多学科研究中的应用信心与前景。构建的开源数据集与算法为海洋动力学、海洋渔业、海洋生态、生物地球化学循环及气候变化研究提供了重要支撑，也为海洋AI模型的训练提供了数据基础。
