基于水声信道的海洋环境信息数据同化方法研究_李一凡.pdf
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1、2023.7电脑编程技巧与维护1概述海洋环境信息包括许多对建立水声信道非常重要的物理量,其中海洋声速、海底底质、海底地形等参数对水声信道有重要影响,而海洋环境信息的获取途径可以通过设备直接观测。但由于设备、环境等不可抗拒的因素,观测数据往往存在误差或无法测量。因此,在使用观测数据时,哪种设备的观测数据更具有可信度,是使用数据的重要判断依据之一。数据同化是系统模型与观测数据之间有效的技术桥梁,它可以对已有的观测数据利用某种数学分析方法进行补值或预测值,也可以对两种观测数据进行同化,为选择更可靠的参数源提供更准确的数据服务。由于它的普适性,其在不同的领域得到了应用,不同的领域对它的物理意义有不同的
2、定义。在海洋观测中,数据同化是估计和预报海洋变量的方法之一。目前,对水声信道进行仿真的方法有信道估计和预测,还可以利用Bellhop工具结合海洋环境信息对水声信道进行仿真。因此,海洋环境信息系统模型的建立对水声信道的性能有着重要的影响。在实际应用中,由于设备不足或人为操作,海洋信息交换存在一定的测量误差和部分数据丢失或无法测量的情况,这会造成水声信道建立的偏差。海洋观测中的数据同化方法,通过参考其他领域的数据同化方法,通过一些分析方法和误差最小化标准,建立更精确的系统模型,从而为数据整体补充一些缺失或不便测量的数值。世界上已经公布了大量的海洋观测数据,但世界海洋还存在很多不确定性,可以通过数据
3、同化来解决。利用数据同化对不同参数源的观测海洋环境信息进行数值分析补充和预测,建立修正后的海洋环境信息系统模型。通过同化Argo网站的海洋信息,比较分析了海洋环境信息与原始观测海洋信息的误差和误差方差,验证了数据同化技术修正现有海洋信息数据,增强了其可信度。集 合 卡 尔 曼 滤 波(EnKF)算 法 通 过 蒙 特 卡 洛(Monte-Carlo)方法计算状态的预测误差协方差,以同化的思想解决实际应用中背景误差协方差矩阵估计和预测的难题1。自Evensen提出集合卡尔曼滤波以来,在集合的基础上出现了许多算法,集合卡尔曼滤波现已发展成为数据同化领域的主流算法之一,被广泛应用于大气、海洋、陆地的
4、数据同化2中。数据同化方法能够综合考虑不同观测手段中各种观测因素的不确定性,在综合考虑各种误差的情况下,能够准确地估计海洋温度。1.1中国 Argo 实时数据中心选取 全球海洋Argo格点数据集(BOA_Argo),其数据产品的时间范围为2004年1月2018年12月;空间范围为全球海洋;空间分辨率水平11;垂直标准层为58层,共2 000 m。研究使用的BOA_Argo数据集来自Argo实时数据中心4。同时,还选取 Argo三维栅格数据(GDCSM_Ar-go),其数据产品的空间水平覆盖范围为120E70W,60S60N;空间水平分辨率为11;垂直标准层为26层,共计2 000 m;时间分辨
5、率为逐年逐月;时间跨度为2004年1月2015年12月。研究使用的GDC-基于水声信道的海洋环境信息数据同化方法研究李一凡,高博,陈泓宇(中国船舶集团有限公司第七一五研究所,杭州311402)摘要:水声信道的仿真与海洋中各参数密切相关。海洋参数获取的准确性在很大程度上决定了水声信道仿真的准确性。海洋参数的获取是关系到水声特性和信号传播研究的重要物理量。海洋环境参数的获取有多种方法,例如,浮标直接观测或根据以往资料和经验进行预测等。数据同化技术可以对不同方式获取的信息进行同化,并将不同性质的数据进行有效组合,以提高海洋参数估计的精度。研究了基于海洋环境信息的数据同化方法,对浮标观测直接获得的海洋
6、温度数据集利用数据同化方法进行改进。考虑到获取观测数据的难度,采用 Argo 实时数据中心提供的数据集。通过仿真模拟分析了同化后的海温与直接获得的观测数据之间的差异,对直接观测得到的海温进行了修正,给出了同化后的结果。结果表明,数据同化技术能够综合考虑不同观测手段中各观测要素的不确定性,通过考虑数据获取时的误差,可以精准地估计海洋温度,为海洋温度的准确获取提供了有力的数据支撑。关键词:海洋环境信息;数据同化;信道仿真;Argo 海洋数据98DOI:10.16184/prg.2023.07.0472023.7电脑编程技巧与维护assimilation resultsparameter sourc
7、e 1 with perturbation 1parameter source 2 with perturbation 2sea floor/floortemperture/051015202530051015202530SM_Argo数据集由Argo实时数据中心5提供。对这两套数据产品提供的数据进行预处理后,可以在水平范围120E70W;60S60N;垂直范围2 000 m范围内,选取2004年1月2015年12月期间海洋上任意月份任意位置的Argo浮标观测的海洋温度和盐度数据。1.2集合卡尔曼滤波(EnKF)算法原理如果有N个集合,并使每个集合在k=0时初始化,则有一个预测公式,如公式(1
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