实测数据揭示海底地震仪上浮速率与出水点规律

使用海底地震仪（OBS）对极地浮冰区进行探测时,存在上浮的OBS被浮冰遮挡而难以发现和回收等困难,为提高两极浮冰区海底地震探测效率,亟需对OBS上浮出水时间和位置进行较为准确地预测.本研究以2019年南海OBS观测、2020年西太平洋OBS探测以及2011年南海东部次海盆三维OBS探测现场作业的实测距离和位置信息等数据为基础,分析了OBS上浮速率、投放点和出水点的特征,开展了OBS在水中下沉和上浮的运动过程研究,总结了OBS出水点的分布规律.结果表明:（1）在垂直方向上,OBS上浮速率近似匀速,可用平均速率代替,进而可精确计算上浮出水时间;（2）OBS在海底的位置与投放位置的偏移距随机分布,这表明投放点水深与重定位偏移距离无明显线性相关性;（3）OBS上浮出水点与投放点有重合的趋势,两者距离在300 m以内的概率大于31%,两者距离在500 m以内的概率大于59%.      

200海里以外大陆架划界技术及其应用

本文讨论了法律意义的大陆架与科学意义的大陆边缘的异同,介绍了扩展200海里以外大陆架的两条公式线、两条限制线和海脊规则等主要的外大陆架划界技术方法,论述了运用这些划界规则的条件和标准,并指出了我国东海部分海域外大陆架划界案的基本原则、科学基础、法律依据和外部界限.     

南海西南次海盆洋中脊分段特征

通过对南海西南次海盆的古洋中脊地貌、重力、磁力异常的分析,确定是一个带有中央裂谷性质的古扩张中心,其转换断层两侧分别在地貌、重力、磁力上表现出不同的特征。根据这些特征,沿古洋中脊识别出4条转换断层,对所有转换断层的性质进行了分析,特别对第4条转换断层的性质做了详细探讨,认为该转换断层是西南次海盆中大陆裂谷与洋壳相互演化的一个转换带,这可能意味着该转换带两侧地壳结构属性会有所不同。     

综合物探技术在海洋考古中的应用——以川岛水下考古为例

水下考古已成为考古领域的重要组成部分。在中国沿海,尤其在古海上丝绸之路沿线,留存了大量前人活动的遗迹。水下考古需要使用高新探测设备,并配合合理的操作流程。本文以广东川岛水下考古为例,由多波束测深系统、浅地层剖面仪、侧扫声呐系统和磁力仪等新型高精度海洋物探设备构成水下考古系统,建立了水下考古的基本流程。川岛是古海上丝绸之路的重要泊靠点,在此次川山群岛海域考古调查中,根据多波束大规模覆盖和侧扫声呐拖曳式作业,在泥湾水道、打铁湾以及乌猪洲等处有新的发现,包括清代瓷器碎片和古代铁炮等。川岛水下考古文物的发现,对于进一步沿古海上丝绸之路的文物调查具有重要促进作用,也使水下考古得到更多关注。     

东海陆架沙脊分布及其形成演化

融合多波束测深等多种数据资料, 对东海陆架线状沙脊进行了识别、分区和分类研究, 建立了沙脊脊线分布图谱. 东海陆架沙脊走向呈正态分布, 155°方位角是正态分布的中心点, 125°, 130°, 140°和180°为沙脊走向峰值点. 沙脊空间分布表现为中间密集、南北两端稀疏、向东分散分叉、向西密集交汇的特征. 根据沙脊走向和空间上的组合关系将沙脊群划分为7个分区, 识别并划分了类河口湾沙脊和开阔陆架沙脊. 冰期-间冰期旋回所导致的海平面大幅升降是陆架沙脊广泛发育的主因, 古长江输送到陆架的丰富沉积物为沙脊形成提供了物源, 海底负地形对沙脊走向起到约束作用. 基于沙脊空间分布特征、海平面变化和古潮流场的研究结果, 将东海陆架沙脊演化分为4大阶段, 分别对应14.5 ka BP前、12~14, 11.5~9.5和9 ka BP后.     

声学地层剖面深水探测研究与开发

深水浅部地层精细探测是深海地质勘探与资源开发的重要调查内容。与浅水海域声学地层剖面探测相比,深水地层剖面探测会遇到严重的能量衰减、大数据量长时间反射序列采样、纵向地层分辨率降低以及横向空间覆盖率偏稀等问题,为解决这些问题,国外仪器商采用了不同的方法。采取重采样减少数据量会严重影响纵向分辨率;采取MultiPing技术可以很好解决横向空间覆盖率问题,但多Ping接收采用海底追踪变深度范围采集会造成反射同相轴跳跃突变,或采用短时间间隔采集会造成回波数据无法准确计算海底深度。为了解决这些技术问题,作者研究开发了相关的技术处理方法,解决MultiPing技术反射同相轴拼接改正处理和海底深度记录延迟处理,这些问题的解决为深水浅部地层精细探测提供了技术保障。     

利用深层卷积神经网络实现地形辅助的多波束海底底质分类

海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响应(AR)特征及反向散射图像特征进行底质分类。由于特征来源较单一,分类器结构简单,往往分类精度不高。为此,本文提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)的多波束海底底质分类方法。除反向散射强度特征外,还利用地形特征,将特征向量转换为波形图,再输入卷积神经网络进行训练和分类。试验对比不同特征组合以及BP网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)4种常规分类器,本文模型算法总体分类精度达到94.86%,Kappa系数为0.93,精度具有明显优势,效率也比较高。表明该方法有效利用两种数据类型所蕴含的海底底质信息,充分发挥卷积神经网络权值共享、高效率等特点,实现高分辨率海底底质分类,可对海底底质分类研究提供参考。