陆缘深水区声速剖面EOF延拓方法研究

针对陆缘深水区多波束测量声速剖面数据采集困难的问题,提出一种深海声速剖面EOF延拓方法,以测区少量全水深声速剖面采样数据为依据,采用EOF算法对未进行全水深采样的声速剖面进行声速全水深延拓。实例计算结果表明:采用该方法延拓得到的全水深声速剖面与实测的声速剖面具有较好的一致性,用延拓后的声速剖面进行声线追踪后得到的水深数据能够满足多波束水深测量精度要求。     

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。     

多波束测量声速剖面EOF表示阶次选取研究

经验正交函数(EOF)是描述声速剖面的有效基函数,通常只需要前几阶EOF即可较为精确地表示声速剖面。但使用EOF重构的声速剖面进行多波束测量声速改正时,选取的阶次未必满足多波束测深精度要求。针对此问题,首先介绍了EOF表示声速剖面的原理及流程,然后以北海某区域实测声速剖面数据为例,分析了不同阶次EOF拟合声速剖面误差以及不同阶次EOF拟合声速剖面对多波束测深的影响,最后结合NOAA对多波束测量声速剖面误差造成的水深限差要求确定EOF阶次,实现了在满足多波束测深精度的同时,合理确定EOF阶次的目的。     

多波束水深测量中声速误差的楔形表示法

针对多波束水深测量时声速剖面对测深精度的控制问题,提出了一种声速误差楔形表示法。基于两个声速剖面,采用常梯度声线跟踪法分别对不同声速剖面下换能器照射区域内水深点位置进行模拟计算,最后通过比对得到波束覆盖范围内各水深点对应的测深误差估计值;将其采用楔形图进行表示,并对超出水深限差的水深区域进行标注,为评价声速剖面对水深精度的控制能力提供参考。     

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。     

SeaBeam2100多波束系统的声速误差分析

声速是多波束测深系统进行水深测量的重要参数。以SeaBeam2100多波束系统为例,结合实测资料,以MB-system多波束处理软件为辅助,对声速数据进行了分析,并深入探讨了声速剖面对SeaBeam2100多波束系统测深精度所产生的影响。研究表明,声速(尤其是表层声速)对所测水深的精确度起着关键作用。合理的声速剖面是获得高精度多波束测深资料的基本保证。     

深海地形调查中声速剖面质量控制方法

通过对深海多波束地形调查中实测声速剖面数据质量的研究,探讨声速剖面仪检定以及实际应用中的质量控制措施。利用抛弃式温盐深仪和同海区国际剖面浮标的剖面数据,对声速剖面仪实测数据进行比对,分析声速剖面数据的固定偏差或线性偏差,完成声速剖面数据修正,提高了实测声速剖面数据的应用水平,为大洋专项调查中声速剖面数据的质量控制,提供了一种有效参考方法。     

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。     

多波束测深系统声速校正

海水声速是多波束测深系统进行水深测量的基本参数之一,声速剖面正确与否直接影响测量结果的精度和可靠性。声速校正为多波束测深系统提供了正确的声速剖面,根据声速剖面垂向上的变化规律,对原始声速数据进行科学采点,运用软件方法或实验方法对声速剖面进行编辑获得声速数据,最终取得合理可靠的水深值。这里对南海SA12试验区采集的声速资料进行了分析,以SeaBeam2100多波速测深系统为例,对声速校正的技术方法进行了探讨。     

远海多波束水深测量中声速剖面获取方法研究

声速剖面正确与否直接影响多波束测深系统测量结果的精度和可靠性,为了获得准确可靠的多波束测深数据,必须努力获取正确的声速剖面数据,来对测深数据进行声速校正。为进一步解决如何高效、准确地获取深远海声速剖面问题,在介绍几种声速剖面获取方法及特点基础上,重点对比了几种方法在远海多波束水深测量中获取的声速剖面数据,并给出了声剖数据的质量检查方法和声剖获取的一般要求,可为同类测量工作提供参考。     

Remote sensing of ocean sound speed profiles by a perceptron neuralnetwork

A method is developed to estimate ocean sound speed profiles through synthesis of remotely measured environmental data and historical statistics of sound speed obtained at a remotely sensed location. Sound speed profiles are represented by an expansion of empirical orthogonal functions (EOF) of the historical sound speed variation, while the remotely sensed environmental data provide real-time information to determine the expansion coefficients. Environmental inputs are limited to sea surface temperature available from satellite infrared sensors, acoustic time-of-flight and ocean bottom temperature measurable from bottom mounted acoustic and thermal transducers. A multilayer perceptron neural network is implemented to learn the functional transformation from the measured environmental input to the desired EOF coefficient output on a set of representative sound speed profiles. Sea surface temperature, time-of-year, and time-of-flight from the acoustic multipath that maximally samples the vertical sound speed are found to be the dominant inputs. The trained network is computationally efficient and produces estimates for untrained environmental inputs with a mean error of 1.1-4.4 m/s     

三种常用声速算法的比较

在近几年的西太平洋调查中使用了SV Plus声速测量仪,共获取了46个站点的声速剖面,并基于同步观测的CTD数据,利用3种常用的声速算法计算了这些站点的声速剖面。所有这些站点的测深度均超过1500m,而且调查时间为3个不同的季节。CTD数据计算得到的声速剖面与声速测量仪器观测的声速剖面的比较表明,在三种算法中,Chen和Millero算法在积分平均意义上是最好的。当定点比较时,在水深大于800m或者小于200m的范围内,Wilson算法较好;在其他水深范围内,Chen和Millero的算法的计算结果和实际测量结果较为一致。     

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.     

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。     

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.     

基于正交匹配追踪的声层析方法

声速剖面的变化会对声传播产生较大的影响，经验正交函数模型经常用来实现对声速剖面数据的简化描述。然而在内波、湍流等海水不均匀性存在时，这种正则化操作会造成声速重构精度的大幅降低。本文利用字典学习生成声速剖面的非正交原子，在稀疏编码时采用正交匹配追踪（OMP，Orthogonal Matching Pursuit）算法，更新字典则使用KSVD （Kernel Singular Value Decomposition）的字典更新算法。由于字典学习不需要强制使用正交条件，对于训练数据更加灵活，从而可以使用少数的原子组合达到更高的重构精度。利用一次浅海声学实验多次测量的声速剖面研究了海水声速剖面的经验正交函数表示和字典学习，研究表明：相比于正交函数表示，学习字典可以利用少数原子（甚至一个原子）更好的解释声速剖面扰动。字典学习可以提高声速剖面的稀疏性，从而提高声速剖面的反演精度。     

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。     

PAssive COastal TOMography: an Innovative Approach for the Remote Monitoring of Sea Temperature

Abstract. This paper describes a new Ocean Acoustic Tomography (OAT) methodology - a passive tomography - presently in an advanced development phase. This technique has been developed for long-term, extensive, remote monitoring of the seawater temperature spatial distribution, which is estimated from the received noise emitted from ships of opportunity. To test the passive tomographic processor under controlled conditions, the components of the naval noise from different kinds of vessels was analysed and realistic naval noise was simulated. The feasibility of the proposed methodology was confirmed by test-runs on semi-synthetic data; its capability to resolve temperature profiles will be better assessed with the use of real acoustic and environmental data collected during the INTIMATE00 experiment performed in October 2000 in the Atlantic Ocean off the Portuguese coast. An analysis of the space and time variability of the Empirical Orthogonal Function (EOF) decomposition of the sound speed (SSP) in the Mediterranean Sea has been carried out to identify areas where acoustic tomography can be successfully applied. Results from simulations in the South Adriatic Sea, which was identified as a region with a high sound speed variability associated with the seasonal cycle and with the main oceanographic processes, are reported.