声速剖面EOF表示的第一模态解析

为实现对声速剖面EOF表示后第一模态时间系数和空间函数变化规律的解析,提出了一种简化的声速剖面变化模型,即"拐点"深度值和声速值的变化;声速梯度的变化和表层海水温度周期性变化所引起的海水声速变化,通过将4种因素所引起的第一模态空间函数的变化规律与实际声速剖面簇第一模态空间函数的变化规律对比,分析引起实测声速剖面变化的主要因素,最后,分别用深海和浅海实测声速剖面数据对其进行验证。     

基于多波束数据的声速误差自动改正方法

讨论了声速误差对多波束测深值的影响,在此基础上,建立了自动搜索等效声速剖面的改正方法。该方法利用多波束实测数据搜索等效声速剖面,取代实测声速剖面,可削弱声速误差的影响。实例计算表明,利用多波束实测数据建立的声速剖面自动改正方法,能够有效地消除声速误差的影响,并且在处理过程中不需要人工干预,较大地提高了改正效率。     

声速剖面EOF重构的实测数据采样深度研究

经验正交函数（experiential orthogonal functions,EOF）是重构声速剖面（sound speed profile,SSP）的一种有效方法,利用部分实测数据结合历史剖面资料可以重构当前位置的声速剖面。针对实测数据的采样深度难以确定这一问题,本文介绍了一种基于历史声速剖面资料的实测数据采样深度选取方法,根据EOF空间函数的方差贡献率确定数据量,进而采用EOF算法重构全海深声速剖面。实验结果表明：采用该方法得到的数据重构的声速剖面与实测声速剖面具有较好的一致性,基于常梯度声线跟踪法得到的水深数据能够满足0.25%倍水深限差,有效波束比达到了100%,为实际测量作业中声剖数据的采样深度提供了参考。     

基于最小二乘支持向量机的声速空间变化模型构建

建立声速空间变化模型是解决声速剖面代表性误差的有效方法。在对不同声速剖面进行标准化处理的基础上,通过声速训练样本及核函数的选取,提出并实现了一种基于最小二乘支持向量机算法的声速空间变化模型构建方法。为了检验该方法的有效性,选取实测的声速剖面数据进行验证,结果表明该方法能有效地构建声速空间变化模型,从而消除或最大限度地削弱声速剖面代表性误差。     

海水声速直接测量和间接测量结果分析

文中使用了2001～2003年问的海上调查的CTD和声速仪SVP数据,通过直接测量的声速与常用的三种利用CTD计算声速的经验公式所计算的声速剖面进行对比,并采用了相关运算和回归分析,结果表明:在三个经验公式中,Chen-Miller公式与实测声速吻合得最好;表明历史上大量的CTD资料(河口区除外)可直接用来换算声速剖面,进而用于声场预报。     

基于遥感数据的温度剖面预报研究

为了提高温度剖面的预报精度,提出了一种基于遥感数据的温度剖面预报方法.文中使用27个实测温度剖面和遥感SST、SSHA数据实现了对温度剖面的预报,并用该点的ARGO数据进行了检验.实验结果表明,将遥感数据同化到温度剖面的预报中是可行的,并能有效的提高温度剖面的预报精度.     

EOF重构声速剖面对深水多波束的声速改正分析

声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一,通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正,但在深远海多波束水深地形测量时,现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题,利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据,将所有站位声速剖面拓展到全深度,采用经验正交函数分析法(Empirical Orthogonal Functions,EOF)构建调查区声速剖面场,可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正,并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比,结果表明,5000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小,EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。     

基于分层EOF的深海声速剖面时变特征建模

针对目前局部海域小时间尺度声速场建模方法未顾及不同深度区间内声速变化规律的问题,本文根据实测深海声速剖面的统计特征,提出了声速剖面分层方法,并进一步基于经验正交函数（Empirical Orthogonal Function, EOF）提出了局部小时间尺度的声速剖面分层时变模型构建方法。利用南海实测全海深声速剖面数据,分析了分层EOF第一模态系数和等效平均声速的日变化特征,并比较了不同拟合模型的精度。最后,利用试验海区的温度和潮汐数据分析了声速剖面周期变化的影响因素。结果表明： ①声速剖面分层EOF第一模态系数及等效平均声速具有日周期变化特征,上层声速日周期变化特征不明显,中层声速日周期变化特征较明显,下层声速变化较小但仍具有日周期变化特征;②局部海域小时间尺度声速拟合应考虑长期变化项的影响;③试验海区声速剖面EOF第一模态系数变化与温度显著相关,提取的声速剖面时变特征与海区潮汐周期特征基本吻合。     

联合WOA2018温盐模型及实测温盐资料重构 全深度声速剖面(三):声速剖面处理

声速剖面是否准确和完整对多波束测深具有重要意义。无论是在作业现场还是在数据后处理阶段进行声速改正均要求首先应对声速剖面进行完善的处理,以确保声速剖面的内符合精度。结合相关涉海部门使用的声速采集设备类型多样化的现实,针对声速剖面处理中存在的多样化格式数据的读取、多个温盐或声速剖面间的比测评估、深度不完整剖面的重构、实测值探测深度处温盐模型值的约束、多样化声速成果数据格式的生成等开展了研究,并开发了相应的软件模块。     

声速剖面EOF表示对多波束水深数据的影响研究

基于实测数据,将测区内声速剖面进行EOF表示,进而采用常梯度分层声线跟踪法对EOF表示的声速剖面和实测声速剖面进行比对,统计有效波束比。比对结果表明:采用EOF表示的声速剖面进行的水深数据改正能够满足多波束水深测量的精度指标要求,论证了采用EOF方法表示多波束勘测水深声速剖面场的有效性。     

海洋声速剖面的自动聚类研究

以海区30'网格方区多年月平均统计的声速剖面作为原始数据集,提取声速剖面的表层、主跃层和深海等温层分层结构特征,把我国近海及其邻近海域预分为Ⅰ,Ⅱ和Ⅲ类区。对Ⅱ,Ⅲ类区声速剖面,应用有序样本聚类算法分别进行表层分离。根据各类区的表层声速剖面数据,通过归一化处理和Akima差值采样得到梯度剖面,建立起按月归一化后的声速剖面分层梯度样本集,并应用系统聚类法和SOFM神经网络方法分别进行聚类分析,再根据分类结果并结合各类型海区的声学特点,得到各类型海区声速剖面的典型类型。通过对大量历史数据的分析结果表明,该方法为自动分类海洋声速剖面提供了一条有效路径,弥补了长期以来海洋声速剖面主要依靠人工分类的不足。     

Rapid environmental assessment in the South China Sea: Improved inversion of sound speed profile using remote sensing data

Complex perturbations in the profile and the sparsity of samples often limit the validity of rapid environmental assessment (REA) in the South China Sea (SCS). In this paper, the remote sensing data were used to estimate sound speed profile (SSP) with the self-organizing map (SOM) method in the SCS. First, the consistency of the empirical orthogonal functions was examined by using k-means clustering. The clustering results indicated that SSPs in the SCS have a similar perturbation nature, which means the inverted grid could be expanded to the entire SCS to deal with the problem of sparsity of the samples without statistical improbability. Second, a machine learning method was proposed that took advantage of the topological structure of SOM to significantly improve their accuracy. Validation revealed promising results, with a mean reconstruction error of 1.26 m/s, which is 1.16 m/s smaller than the traditional single empirical orthogonal function regression (sEOF-r) method. By violating the constraints of linear inversion, the topological structure of the SOM method showed a smaller error and better robustness in the SSP estimation. The improvements to enhance the accuracy and robustness of REA in the SCS were offered. These results suggested a potential utilization of REA in the SCS based on satellite data and provided a new approach for SSP estimation derived from sea surface data.     

Inversion Method for Sound Velocity Profile of Eddy in Deep Ocean

The modal wave number tomography approach is used to obtain sound speed profile of water column in deep ocean. The approach consists of estimation of the local modal eigenvalues from complex pressure field and use of these data as input to modal perturbative inversion method for obtaining the local sound speed profile. The empirical orthonormal function (EOF) is applied to reduce the parameter search space. The ocean environment used for numerical simulations includes the Munk profile as the unperturbed background speed profile and a weak Gaussian eddy as the sound speed profile perturbation. The results of numerical simulations show the method is capable of monitoring the oceanic interior structure.     

Acoustic Ray Tracing Comparisons in the Context of Geodetic Precise off-shore Positioning Experiments

The GNSS-Acoustics (GNSS-A) method couples acoustics with GNSS to allow the precise localization of a seafloor reference in a global frame. This method can extend on-shore GNSS networks and allows the monitoring of hazardous oceanic tectonic phenomena. The goal of this study is to test the influence of both acoustics ray tracing techniques and spatial heterogeneities of acoustic wave speed on positioning accuracy. We test three different ray tracing methods: the eikonal method (3D sound speed field), the Snell-Descartes method (2D sound speed profile), and an equivalent sound speed method. We also compare the processing execution time. The eikonal method is compatible with the Snell-Descartes method (by up to 10 ppm in term of propagation time difference) but takes approximately a thousand times longer to run. We used the 3D eikonal ray tracing to characterize the influence of a lateral sound speed gradient on acoustic ray propagation and positioning accuracy. For a deep water (? 3,000 m) situation, frequent in subduction zones such as the Lesser Antilles, not accounting for lateral sound speed gradients can induce an error of up to 5 cm in the horizontal positioning of a seafloor transponder, even when the GNSS-A measurements are made over the barycenter of a seafloor transponder array.     

南海北部内波活动下的声速剖面重构方法研究

在内波条件下,水声信道稳定性变差,声速剖面的重构具有一定难度。与其他方法相比,经验正交分解法优点在于能用少量参数进行重构,而不需要引入大量的参数。利用南海北部陆坡测量的温度链数据,采用经验正交分解法对声速剖面进行重构。结果表明:在内波剧烈的南海北部海域,通过经验正交分解法重构声速剖面具有可行性,其前3个模态累计贡献率达到96.7%。分析样本的周期覆盖率对重构结果的影响后发现,当样本覆盖完整的海洋潮汐活动周期时,基于EOF分析对本组声速剖面的重构均方根误差小于1.1 m/s,重构声速剖面结果理想;而当采集的样本不能覆盖完整周期时,误差较大。     

声速剖面改正对多波束测深的影响

声波在水中的传播受水的温度、盐度、深度以及时间等因素的影响,并且受水介质的运动而经常发生复杂变化。不同的声速结构将直接影响波束射线的空间路径,因此声速剖面的改正直接影响着多波束测深的精度。通过实测的几种变形的海底地形,阐明了声速剖面改正对多波束测深精度的影响,以及如何在测量过程中和数据后处理中避免、消除声速剖面改正带来的测深误差,提出了切实可行的方法。     

模糊ISODATA聚类算法在声速剖面自动分类中的应用

依据中国海浅海区30′按月历史统计声速剖面数据,通过归一化处理和Akima差值采样得到梯度剖面,建立起各方区按月归化后的声速剖面分层梯度样本集,并采用模糊ISODATA聚类算法对声速剖面进行聚类分析.通过对分类结果和类内总方差和的分析表明,聚类参数m值在1.1～2.1之间,并以最远邻系统聚类法结果为初始类中心的模糊分类效果较好.应用该方法对海洋中的声速剖面进行自动分类和区划对海洋环境的战术应用意义重大.     

各向异性背景场误差协方差构建及在“凡亚比”台风的应用

利用相临过去时段预报结果中同一时刻不同时效的模式预报场差异,计算预报误差协方差,并基于集合-变分混合同化系统将其与静态背景场误差协方差结合,从而在同化系统中构建了具有各向异性和一定流依赖特征的背景场误差协方差。单点观测理想试验显示本方案改善了静态模型化背景场误差协方差的各向同性和流依赖性问题。“凡亚比”台风的一系列同化及模拟试验表明,从台风路径、强度等方面本文方案的效果都要优于三维变分法。本文方案在不需要集合预报,计算量与三维变分法相当的情况下,给同化系统引入了各向异性、一定流依赖特征的背景误差协方差,因此本方案适于在计算资源较为紧缺情况下,对时效要求较高的预报业务中应用。     

Basis functions for shallow-water temperature profiles based on the internal-wave eigenmodes

The shallow-water temperature profile is typically parameterized using a few empirical orthogonal function(EOF)coefficients. However, when the experimental area is poorly known or highly variable, the adaptability of the EOFs will be significantly reduced. In this study, a new set of basis functions, generated by combining the internal-wave eigenmodes with the average temperature gradient, is developed for characterizing the temperature perturbations. Temperature profiles recorded by a thermisto...