基于集合卡尔曼变换的东中国海声学 敏感区判定方法*

为改善海洋与水声环境预报质量,针对常规观测成本高、资料利用率低等问题,将适应性观测方法应用于海洋声学领域。结合海洋-声学耦合模式与集合卡尔曼转换敏感区诊断方法,以东中国海宫古海峡北部区域为验证区,计算并分析不同条件下海洋环境敏感区与声学敏感区分布,通过观测系统模拟试验验证适应性观测对验证区预报的提升效果。结果表明,两种敏感区位置随时间间隔增加均向验证区上游移动,海洋环境敏感区相比于声学敏感区分布更为集中,且平移特征更明显;对海洋环境敏感区和声学敏感区添加适应性观测均能提升海洋与水声环境的预报质量,提升效果随时间间隔增加而减小,在某种类型敏感区的适应性观测对相对应参数的预报质量提升效果优于对其他类型敏感区进行观测的效果。     

采用小生境遗传算法反演浅海声速剖面研究*

针对浅海声速剖面反演问题,采用小生境遗传算法,结合声线搜索的最快本征声线匹配反演,实现浅海负跃层条件下的声速剖面估计。利用经验正交函数对声速剖面的多参数不确定性降维,依据声场计算模型获取的最快特征声线传播时延与观测声传播时长进行匹配,采用小生境遗传优化算法,获取最优经验正交函数估计,实现声速剖面反演。按上述方法反演处理浅海声传播实验数据,结果表明,该方法针能够有效反演浅海声速剖面,并且显著优于传统遗传算法反演结果。     

海洋水声环境敏感区诊断与适应性观测研究进展

传统的海洋水声环境观测通常是大范围的随机观测,缺少针对性,非常时期观测平台在交战海区实施系统观测困难,如何利用有限的观测资源获取有效的观测数据提高观测效率是目前亟需解决的问题。本文提出海洋声学敏感区诊断与适应性观测概念,介绍了相关研究进展,该项研究有助于我们改进目前传统的观测系统设计,提高观测网建设效益,根据敏感区位置,可建立移动的补充观测系统开展适应性观测,从而发展我国新型的海洋观测体系,为改善海洋水声环境预报质量提供有效观测数据。     

海洋—声学耦合过程不确定性快速预报

针对海洋声速空间非均匀和时变条件下的声场不确定性快速预报问题,根据海洋-声学耦合模式预报声速场时空变化过程,获取声速垂直结构不确定性分布规律,提出经验正交函数-随机多项式展开方法,以降低不确定参数维度,得到声场不确定性分布.数值计算表明该方法在保证同等精度的同时可大幅减少计算量,相比常规随机多项式展开方法计算效率可提高2个数量级,且计算量不随声速剖面复杂程度变化而改变.经海上实验验证,结果表明该方法可实现环境不确定性条件下的声场及其不确定性的快速预报。      

海洋-声学耦合过程初始温度误差传递与发展

针对海洋初始温度场误差到水声传播误差的传递以及随时间演变发展的问题,优化海洋-声学耦合模式,通过对比遥感数据,验证了模型的可靠性。在此基础上,采用在控制试验温度初始场上加扰动的方法进行传播损失全局误差发展和区域误差发展试验。结果表明,初始温度场全局扰动在经过5天繁殖后使传播损失误差达到饱和,且扰动分布结构和海洋运动规律基本保持一致;对于在黑潮流域设定的目标海区,其上游区域的初始扰动发展最快。该结论可为开展海洋声学适应性观测提供依据。