Page 99 - 应用声学2019年第4期

第 38 卷 第 4 期 笪良龙等： 海洋水声环境敏感区诊断与适应性观测研究进展 559

的具有流依赖性质的误差协方差矩阵的减少量，是 ౞थᬷՌᮕઑࣳᝠካᬷՌ੸үᅾ᫼
f
x ֒ k/֒ ֒ SSS֒ K
目前最优观测研究的较常用的方法。具体模型与实 k
现过程如图8 [32] 所示。 ኄ i መ᜺฾வವ
为进一步研究海洋温度场初始误差对声传播
ᝠካᄬಖ௑҉ᮕઑឨࣀөவࣀ
损失预报的影响，利用该方法对声传播损失预报敏 K ♭x ֓x ֓f ♯♭x ֓x ֓f T
f
♯
f
f
f T
f S k/
P / /X (X )
感区进行诊断。图9 [32] 是利用该方法对所关注的预 K֓
报区 (虚线框) 进行声传播损失预报的敏感区诊断 රԩ᭤ᭆྲढ़ϙ֗ྲढ़Ք᧚ i/i⇁
结果，传播损失采用 BDRM 声场计算模型，声源深 W/σΓ↼Γ+I Y Τ Y -1 T
↽
σ
度 10 m，接收深度 30 m，声源频率 100 Hz，传播距
ᝠካԫ૱ᅾ᫼֗Ѭౢឨࣀөவࣀ
离5 km，每间隔100 m 计算一个传播损失，取均值。
↽
T a /σ↼Γ+I Y Τ Y -1/2 P a /↼ΖΤ a ↽↼ΖΤ a ↽ T
从图9 中可以看出，针对固定的预报时刻，预报提前
时间不同，其敏感区位置也有所差异，该图分别给出 ᝠካኄ i መ᜺฾வವࠫऄᄊηՂவࣀ
了间隔 2天、4 天、6 天、8 天预报的敏感区位置，不难 σ/Tr♭L v S↼t i⇁M H i ↽♯
ա
看出，随着时间间隔增加，敏感区位置逐渐向黑潮流
i/q
域上游区域移动，该结果与海洋动力过程具有一致 ௧
性 [32] 。从图 10 [32] 可以看出，针对不同的预报起始
ਫ਼ద᜺฾வವᄊηՂவࣀ
时刻，采用敏感区观测数据调整初始场，声传播损失
预报均方根误差均有所降低，表明采用 ETKF 方法 ចலஐਖӝ
可以提高声传播损失预报质量，具体改善程度可参
图 8 ETKF 方法处理流程
见文献[32]。
Fig. 8 ETKF method processing flow

31 31
30 30
29 29
ጤए/°N 28 ጤए/°N 28
27
27
26 26
25 25
24 24
120 122 124 126 128 130 120 122 124 126 128 130
ፃए/°E ፃए/°E
(a) ᫎᬦ2ܹ (b) ᫎᬦ4ܹ
31 31
30 30
29 29
ጤए/°N 28 ጤए/°N 28
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27
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25 25
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120 122 124 126 128 130 120 122 124 126 128 130
ፃए/°E ፃए/°E
(c) ᫎᬦ6ܹ (d) ᫎᬦ8ܹ

图 9 基于 ETKF 方法间隔不同时间获取的敏感区位置
Fig. 9 Sensitive area location acquired at different intervals based on ETKF method