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鉴于深海温跃层以下往往声速值缺乏,声速剖面不完整的原因,提出一种声速剖面的预报方法:在传统经验正交函数预报法基础上,首先改进协方差矩阵的求解方法,将原始数据的空间信息和时间信息有效地融合到协方差矩阵中,通过由大量实测数据统计得出的时间函数的经验公式,得到合成剖面,将二者结合,把不完整剖面垂直向下延拓到海底,较为有效地解决了传统方法求解协方差矩阵和时间函数较粗糙的问题,给出了完整的海洋声速剖面的准确预报.实测数据检验结果表明,改进方法的预报精度比传统方法有了很大提高. 相似文献
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比较国内外主要研究者提出的海底沉积物声速单参数、双参数和多参数预报经验方程的物理意义和适用性,提出了孔隙度-含水量预报海底沉积物声速新的双参数公式,该式避免了单一参数预报声速经验方程和某些双参数公式中物理意义不明确以及多参数方程复杂性及对提高预报计算能力效果不显著之处.基于理论分析,改进孔隙度-含水量双参数计算公式得到的通用模型具有明确的物理意义,可以通过修改参数适用于不同海域的声速预报,提高了泛化能力,扩大了适用范围.通过对孔隙度、含水量等物理参数的权值分析研究,更加明确了孔隙度是影响海底沉积物声速大小的最关键参数.用台湾海峡北部、南海海域、珠江口大陆架三处的海域沉积物测量数据比较了不同模型,验证了本模型的优越性. 相似文献
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基于遗传BP神经网络的海底沉积物声速预报 总被引：1，自引：0，他引：1
在海底沉积物声速预报中,针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题,在已有BP神经网络预测的基础上,运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法,构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分,抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据,另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现,在对本区域进行声速预报时,宜采用遗传算法优化的BP神经网络,其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景,可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归（single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r）方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）生成海平面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）、海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。 相似文献
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基于Argo 观测资料的南海北部海域声速场
时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用近5 年的Argo剖面序列,通过经验正交函数（EOF） 分析,分析了南海北部海域声速垂直结构的时空变化特征
和声速场水平分布特征。分析表明：EOF 的前6 个模态反映了海区声速结构的主要变化,可以很好地表示声速剖面。第1 模
态具有明显的年变化周期,主要受海洋混合层季节性变化影响;第2 模态与第1 模态时间函数具有明显的反向变化特征,主
要对次表层进行调制;第3 模态主要影响次表层以下声速变化;表层声速分布与深层声速分布有明显的差异,表层声速主要
受海水温度变化的影响,深层声速分布与南海环流系统关系密切;冷涡的存在会引起声速场的低值中心。 相似文献
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苏育嵩 《中国海洋大学学报(自然科学版)》1989,(Z1)
现行的场预报方法,一般是根据预报量之间的统计关系,进行场分解,而后用经验正交函数建立预报方程,但却很少考虑到外界因子的作用。本文尝试把影响因于引入经验正交预报方法中。在这种优选因子场预报方法中,作者不仅考虑预报量之间内部的相互关系,而且也考虑了外部因子的影响,借助于从综合因子中优选因子,可以建立对于预报数量和等级都适用的最优预报方程。提出了权重相关系数的概念。与其他相关系数之间的明显差别是,它具有场的特征。本文还介绍了水湿的盐度预报的一些实例。 相似文献
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