Diurnal Cycle of Sound Scatterers and Measurements of Turbidity Using ADCP in Beppu Bay

From September 20 to 22 in 1994, the vertical profiles of echo intensity and three-component velocities were measured with a bottom-mounted 300 kHz broadband acoustic Doppler current profiler (ADCP) in Beppu Bay in the Seto Inland Sea of Japan. A very strong thermocline was observed from 50 to 60 m. A pronounced diurnal cycle of backscatter strength (BS) was found above the thermocline. However, it was not found under the thermocline where there was a lack of dissolved oxygen. We suggest that the diurnal cycle of BS is caused by the vertical migration of zooplankton. The downward and upward migration occurred in early morning and late afternoon, respectively. The migration speeds estimated from BS isopleth displacements were about 1 cm s^–1. Further, the contribution of turbidity (Tur) to BS was examined by separating out the effect of migrating zooplankton. There was a significant correlation between BS and turbidity under the thermocline. The maximum contributions of the Tur, migrating zooplankton and non-migrating plankton on BS were estimated at 3, 12, 25 dB, respectively. These data suggest that when using an ADCP to estimate Tur, it is very important to consider carefully the backscatter signal from zooplankton.     

Relationships between multibeam backscatter,sediment grain size and Posidonia oceanica seagrass distribution

The use of data, including bathymetry, backscatter intensity and the angular response of backscatter intensity, collected using multibeam sonar (MBS) systems to recognise seabed types was evaluated in the inner shelf of central western Sardinia (western Mediterranean sea), a site characterised by a complex seabed including sandy and gravelly sediments, Posidonia oceanica seagrass beds growing on hardgrounds (i.e. biogenic carbonates) and sedimentary substrates.     

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。     

ENVISAT ASAR数据用于大区域稻田识别研究

应用高级合成孔径雷达(ASAR)获取的中等分辨率宽幅模式(Wide-Swath Mode)数据提取了江苏省中北部地区的稻田分布信息.通过分析和比较稻田与其他地物的VV极化后向散射时域变化特征,选择合适的阈值和条件,利用阈值分类算法从多时相宽幅模式影像中提取稻田,并结合地面水稻样方,对稻田识别结果进行验证.结果表明,利用ASAR宽幅模式数据进行大区域范围的稻田识别,其精度达到73.68%,为利用中等分辨率雷达数据进行大区域水稻长势监测提供了重要的保障.     

基于多波束背向散射数据的海底底质分类

基于精细处理后的多波束数据生成背向散射影像图,利用灰度纹理共生阵提取影像纹理特征参数,采用支持向量机的神经网络(SVM)对背向散射影像进行底质分类研究。通过实测大面积、海量数据对该方法进行评价和验证,结果表明,该方法可获得比传统分类方法更高的分类精度,这种面状的分类弥补了传统点状分类的缺陷,使得大规模、大范围、高效快速的海底底质分类成为可能,为海洋地质调查、海洋工程建设、海底矿产资源开发等提供一种新型的科学的技术方法和可靠的地质基础资料。     

基于CALIPSO卫星资料的华东地区气溶胶垂直分布特征

基于2010年12月1日—2011年11月30日美国国家航空航天局云—气溶胶激光雷达与红外探测者卫星搭载的激光雷达CALIPSO的监测数据,通过分析消光后向散射系数、体积退偏比和色比,得到了华东地区垂直方向上气溶胶粒子的散射能力、尺度、规则程度随高度的变化及其季节变化特征。结果表明:随着高度的增加华东地区大气的散射能力减弱。整层大气不同季节粒子的形状大小不同,春季不规则、大粒径粒子所占比例与其他季节相比较大。夏季较规则、小粒径的粒子较多。各高度层的后向散射系数值分布范围为5×10-4~20×10-4 km-1·sr-1。对不同高度消光后向散射系数、体积退偏比和色比随时间变化的研究表明,春季受沙尘输送的影响,0~4 km大气层中不规则大粒径粒子较多;4~8 km大气层由于所含气溶胶粒子较少,大气散射能力随季节变化不明显;而8~10 km大气层中粒子含量最少,导致大粒径粒子所占比例较高,此外该高度层在秋季不规则、大粒径粒子相对较多,冬季规则、小粒径粒子相对较多。     

柴达木盆地北缘中段侏罗系页岩有机质孔隙演化特征

柴北缘侏罗系页岩的有机碳含量高、厚度大、分布广,但有机质成熟度总体处于未成熟—低成熟阶段,制约了研究区页岩气的表征与评价。通过开放体系下的加热实验,系统刻画了不同温度下的页岩有机质孔隙发育特征及演化过程。分析认为,热模拟温度200~400℃是有机质孔隙发育的优势温度区间,孔隙数量多,从微孔到宏孔都非常发育,孔隙间可形成网状连通。之后随着温度进一步升高,孔隙会出现"塌陷"现象,对页岩气的赋存起到抑制作用。与此同时,有机质的孔隙发育也具有不均一性,不同有机质显微组分孔隙发育能力存在差异,以镜质组、壳质组等为主的有机质显微组分孔隙发育较迟缓,有机质转化不彻底,而以沥青质体、藻类体、无定形体等为主的有机质显微组分孔隙发育时间早、强度大、孔隙之间的连通性好,是页岩气储集空间的主要贡献者。另外,结合能谱分析,认为元素的重量百分比及Ca、Mg等碱土元素的含量也是影响有机质孔隙发育的主要因素。     

南海北部陵水陆坡重力流沉积调查与分析

深水沉积环境复杂、浅层沉积物土质差异明显、重力流沉积多样,对深水海洋工程水下设施的设计、施工和运营安全提出了新的挑战。通过二维/三维数字地震等方式能够识别出数百米的滑坡体,但是对于海洋工程上所关注的浅层海底的重力流沉积体系,其分析能力有限。以南海北部陵水区块为例,通过船载多波束的后向散射成果、自主水下航行器（AUV）搭载的浅地层剖面资料,结合重力活塞取样器（JPC）取样和碳14测年（AMS14C）等资料综合分析,对深水海底浅层重力流沉积的形成和分布模式进行探讨。研究表明,船载多波束后向散射图能够较为准确地识别区域性重力流沉积区域,以及表层沉积物的变化,AUV搭载的浅地层剖面能够精确地识别地层的纵向差异,JPC取样能够获取重力流沉积样品及其物理力学参数,以上资料的综合分析,是准确识别、研究和认识现代重力流沉积体系的重要方法。研究区内最近的2期重力流沉积分别发生于5.5 kaBP左右和45 kaBP前,重力流的发生一般都是由上陆坡区海底峡谷的活动引起的。最近的一期重力流事件中,先后发生了浊流沉积和块状搬运体（MTDs）沉积,MTDs沉积过程中会对下伏地层产生明显的冲蚀现象。在重力流沉积区进行水下结构物设计和施工时,应特别关注重力流沉积引起的地形坡度变化,以及地层中土质成分的差异,可能对水下结构物的安装和维护产生的影响。     

利用射线追踪研究电离层扰动

基于返回散射探测的电离层扰动电离图,本文建立了一个新的对称的准余弦电离层扰动数学模型.基于这种模型,利用HF射线追踪技术合成了HF电离层返回散射电离图,并利用迭代的技术拟合了高频返回散射设备探测的电离层扰动电离图的Pmin-f曲线(Pmin为最小时延,f为工作频率),从而推断了沿探测路径电离层扰动区域的位置及大小,扰动的临界频率波动的幅度.最后基于这种电离层扰动模型,利用射线追踪技术描述了不同电离层扰动参数下的电波传播情况,研究了其天波传播的跳距、覆盖区域的大小及射线“俘获”等.     

胶州湾海域海水浊度和悬浮物粒径分布及遥感反演模型

为拓展无人机搭载多光谱相机在海上应用的广度和精度,利用2021年1月、3—7月共6个航次的胶州湾海域现场观测数据,采用多种数理统计方法,开展了海水浊度和悬浮物粒径时空分布特征及基于多光谱数据的遥感反演研究。浊度和悬浮物粒径的分析结果表明,胶州湾湾内海域表层浊度冬季偏低,春夏季高,特别是5月浊度最高,是春季水华暴发浮游植物大量繁殖的结果。胶州湾悬浮颗粒以极细砂为主;悬浮物粒径冬季较粗、春季较细、夏季最小,与水动力条件的季节变化密切相关。将多光谱数据计算得到的不同波段离水辐照度反射率与浊度和悬浮物粒径分别进行相关性分析,结果显示红光波段(660～680nm)的辐照度反射率对浊度和粒径参数最敏感。基于红光波段的波段组合构建了多种函数类型的浊度反演模型,基于450和660 nm处的离水辐照度反射率构建的多项式模型反演效果最好,预测浊度与实测浊度的相关系数为0.82,预测浊度的均方根误差为1.448 FTU。通过基于红光波段的波段组合以及后向散射系数分别构建平均粒径的反演模型,基于555和660 nm处的离水辐照度反射率构建的多项式模型对平均粒径有较好的预测效果,预测结果的均方根误差为0.051...