共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
基于2006年Argo资料,计算两北太平洋海域0-1 500 m声速剖面.针对声速结构分类中分类数目难以客观选取和分类结果易陷入局部最优等问题,采用聚类中心动态调整的遗传编码方案和操作算子,充分利用模糊聚类与遗传算法的优势,运用改进的遗传聚类算法对西北太平洋声速剖面进行分类区划基于声场环境区划结果,运用Kraken简正波传播模型(Kraken Normal Wave Propagation Model)模拟典型声速结构的声传播损失场,借助表征声呐效能的优质因数(FO)M),分析典型声速结构的传播损失特征及其对声呐探测、水下潜器等活动的影响 相似文献
4.
海洋中的声速剖面是影响水声设备效能的重要环境因素之一,声速剖面的自动分类和区划对海洋环境的应用意义重大.依据浅海30分方区按月统计声速剖面,通过归一化处理和Akima差值采样,建立了各方区按月归化后声速剖面的分层梯度样本集,并应用多种系统聚类算法分别对分层梯度样本集进行分析;计算各种算法在不同聚类数水平下聚类结果的总的类内离差和,依据总的类内离差和变化曲线拐点对应的聚类数目,结合分类结果确定浅海声速剖面最优聚类数目.对大量历史统计声速剖面数据的分析结果表明,该方法得到的聚类结果与人工经验分类结果吻合较好. 相似文献
5.
6.
7.
应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团 总被引：1，自引：0，他引：1
应用Argo剖面浮标观测的温、盐度资料,分析了西北太平洋海域冬、夏季的温、盐度分布、水团结构及其分布。首先采用T-S点聚图法分析了该海域水团分布的基本情况,由点聚分析结果可知,该海域至少存在6种以上水团;再用模糊聚类软化法对水团作进一步划分,分别计算了该海域6至11类水团的F和△F值,结果表明,冬、夏季的△F值都以划分为8类时为最大,这与大洋水团的稳定性是一致的,因此,该海域冬、夏季水团以划分为8类最佳,它们分别是北太平洋热带表层水、北太平洋次表层水、北太平洋中层水、北太平洋副热带模态水、北太平洋深层水和赤道表层水,以及南太平洋次表层水和南太平洋中层水。 相似文献
8.
针对海上目标探测问题, 将矢量水听器和Argo浮标相结合, 可构建一种具有水中目标探测能力的新型水下声学浮标平台。该浮标平台可多次上浮和下潜, 具有在位时间长、隐蔽性能高、成本低等特点, 单台水下声学浮标即可实现海上目标探测, 利用多台水下声学浮标可快速形成大面积区域覆盖能力。为进一步验证水下声学浮标对海上目标探测性能, 2019年8月在南海海区开展了多台水下声学浮标海上试验, 数据处理结果表明: 南海夏季典型声速剖面下, 水下声学浮标对船长42m航速8.4kn的水面航船目标最远探测距离可达13.8km, 目标估计方位均方根误差最优可达5°, 在水面航船距离最近的1.9km处, 目标估计方位标准差可达2°。 相似文献
9.
应用Argo资料分析西北太平洋冬、夏季水团 总被引：1，自引：0，他引：1
应用Argo剖面浮标观测的温、盐度资料，分析了西北太平洋海域冬、夏季的温、盐度分布、水团结构及其分布。首先采用T-S点聚图法分析了该海域水团分布的基本情况，由点聚分析结果可知，该海域至少存在6种以上水团；再用模糊聚类软化法对水团作进一步划分，分别计算了该海域6至11类水团的F和△F值，结果表明，冬、夏季的△F值都以划分为8类时为最大，这与大洋水团的稳定性是一致的，因此，该海域冬、夏季水团以划分为8类最佳，它们分别是北太平洋热带表层水、北太平洋次表层水、北太平洋中层水、北太平洋副热带模态水、北太平洋深层水和赤道表层水，以及南太平洋次表层水和南太平洋中层水。 相似文献
10.
基于背景误差分析中的观测法,利用Jason-1卫星高度计沿轨有效波高数据并结合Wave Watch Ⅲ海浪模式预报结果,进行北印度洋海域海浪背景误差分析,得到海浪场背景误差方差和各向同性假设下背景误差相关长度的时空分布特征。按经验函数拟合该海域有效波高背景误差协方差时总残差平方和最小的原则给出了更为适用于该海域的描述公式。在上述工作基础上,采用最优插值同化方法将Jason-1和Jason-2卫星高度计有效波高数据连续同化到海浪模式Wave Watch Ⅲ,按业务化标准对2013年1月北印度洋海域的海浪场进行了同化预报试验,经浮标数据检验发现同化可使海浪24 h预报得到明显改进。 相似文献