本文基于《全球海洋Argo網(wǎng)格數(shù)據(jù)集（BOA-Argo）》,從經(jīng)驗聲速公式入手,獲取影響海洋聲速的主要特征,即海洋溫度、鹽度以及深度指標。水聲通信技術利用聲波在水下進行信號傳播,是目前常用的實現(xiàn)水下遠距離傳輸?shù)耐ㄐ欧绞健８_的聲速值對水下目標定位及水下網(wǎng)絡協(xié)議設計中往返時延的估計有重要意義。考慮到水下環(huán)境的分層結構,聲音在海洋中的傳播速度隨著環(huán)境的變化而變化,為了對海洋聲速剖面做到空間以及時間上的準確預測,本文主要開展了以下研究。首先考慮BOA_Argo中數(shù)據(jù)在空間的分布密度問題,尤其在垂直方向上,數(shù)據(jù)樣本間距隨深度增加不斷加大,所以本文提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的數(shù)據(jù)高空間分辨率處理方案。在該方案中,將對多時間跨度數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理,通過與單一時間尺度數(shù)據(jù)單獨處理進行對比,在回歸評價指標上前者與后者處于同一水平,但效率得到較大提升。在與其他模型包括KNN回歸、嶺歸回以及決策樹的對比中,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的處理方案明顯更勝一籌。進而得到高空間分辨率溫鹽數(shù)據(jù)及空間上更加平滑的聲速剖面。在高空間分辨率數(shù)據(jù)集基礎之上,本文提出了基于ConvLSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的聲速剖面... 

【文章來源】： 李博 吉林大學

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究整體框架

9收集全球海洋上層溫度、鹽度的剖面數(shù)據(jù)，最終用于在氣候預報等方面，并且較以往提高精度。爭取有效預報海洋氣候災害，降低災害帶給人類的威脅，提前做好準備以減輕帶來的各方面損失。最初的Argo計劃，設想用三至四年時間，在全球海域布放3000個衛(wèi)星追蹤浮標，單個浮標預計使用壽命4-5年，且最大測量深度為2000米，每10-14天自動傳回一組觀測剖面數(shù)據(jù)，浮標之間間距為300公里，最終實現(xiàn)全球海域的大范圍覆蓋，形成一個龐大的全球海洋觀測體系。截至2020年3月，全球累計投放浮標數(shù)量已超過4000個，分布圖如圖2.1所示,圖片來源Argo官網(wǎng)（http://www-argo.ucsd.edu/）。圖2.1Argo計劃全球海洋浮標分布示意圖Argo計劃已成為全球氣候觀測系統(tǒng)（GCOS）、全球氣候變異與觀測試驗（CLIVAR）、全球大洋觀測系統(tǒng)（GOOS）和全球海洋資料同化試驗（GODAE）等一些大規(guī)模國際觀測及研究計劃的重要組成部分。海洋占據(jù)地球百分之七十的表面積，厄爾尼諾和拉尼娜等事件的發(fā)生，無一不與海洋環(huán)境有著緊密的聯(lián)系，因此監(jiān)測全球海洋中層、上層的環(huán)境信息對未來氣候預測等具有重要意義，建立全球范圍內(nèi)的高分辨率海洋監(jiān)測數(shù)據(jù)具有重要研究價值。世界海洋地圖集2018版（WorldOceanAtlas2018，WOA18）是由(美國)國家海洋和大氣局（NationalOceanicAtmosphericAdminstration，NOAA）海洋氣象實驗室制作的海洋氣候學數(shù)據(jù)集產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)集產(chǎn)品包括全球范圍內(nèi)海洋溫度、鹽度、硅酸鹽、硝酸鹽、磷酸鹽、溶解氧等多種自然海洋觀測數(shù)據(jù)，整合了多種數(shù)據(jù)集和實測數(shù)據(jù)產(chǎn)品，最終形成以年為周期，季度為周期以及月為周期的全球海洋基礎數(shù)據(jù)集合。此版數(shù)據(jù)集在空間分辨率上，較以往版本有明顯提高，

11綜合分析比較現(xiàn)有海洋公開數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量以及完善程度，本文所采用數(shù)據(jù)最終來自BOA_Argo，選擇該數(shù)據(jù)集的主要原因為無論是通過常規(guī)儀器探測還是通過Argo浮標獲取的數(shù)據(jù)集，其都普遍存在著觀測時間非連續(xù)、觀測空間離散以及不一致的觀測深度等問題，在許多的應用場景中會受到一定的限制[23]。BOA_Argo數(shù)據(jù)集完成了全球2004年1月-2018年12月的三維網(wǎng)格化溫、鹽數(shù)據(jù)，為研究分析提供了極大便利。構建網(wǎng)格資料所選用的原始數(shù)據(jù)資料，已經(jīng)過科研中心研究人員非常嚴格的質量再控制，從而保障衍生網(wǎng)格數(shù)據(jù)集質量。與WOA18網(wǎng)格資料相比，BOA_Argo網(wǎng)格資料所反映的表層溫、鹽度特征基本與其一致，但相比之下BOA_Argo網(wǎng)格資料揭示的分布特征比WOA18資料更細致。BOA_Argo資料表層大面分布（溫、鹽）與WOA18資料表層大面分布（溫、鹽）示意圖如圖2.2，2.3所示，圖片來源[23]圖2.2BOA_Argo資料表層大面分布示意圖（溫、鹽）

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于微擾法的快速聲速剖面反演[J]. 張維,楊士莪,黃益旺,宋揚.  上海交通大學學報. 2013(08)
[2]水下聲速剖面儀標定方法研究[J]. 徐中偉.  無線互聯(lián)科技. 2012(02)
[3]水下無線通信技術的現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 梁涓.  中國新通信. 2009(23)
[4]由傳播時間反演海水中的聲速剖面[J]. 唐俊峰,楊士莪.  哈爾濱工程大學學報. 2006(05)



本文編號：2963740