Page 100 - 《应用声学》2021年第5期

744 2021 年 9 月

表 3 不同数据下均方根误差
Table 3 RMS error for different data
(单位：m/s)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
月平均 0.8269 0.8019 0.4891 0.5945 0.5241 0.7760 0.7791 0.5520 0.5747
逐年月平均 0.6448 0.7243 0.5365 0.6258 0.7022 1.0436 1.0878 0.8468 0.7828

10 11 12 13 14 15 16 17
月平均 0.6642 1.2794 0.9074 1.4218 0.9468 0.8768 0.7936 0.4465
逐年月平均 0.4710 1.1057 0.7761 0.9422 0.5838 0.7765 0.6624 0.5129

3 结论 [4] 卢少磊, 刘增宏, 李宏, 等. 全球海洋 Argo 网格资料集
(BOA_Argo) 用户手册 [EB/OL]. http://ftp.argo.org.cn/
本文利用某一次在东南印度洋调查工作中 17 uploadfile/2020/1102/20201102023354308.pdf.
个站位的 CTD 数据与中国 Argo 资料中心提供的 [5] 张春玲, 许建平, 鲍献文, 等. 基于海温参数模型推算 Argo 表
层温度 [J]. 海洋通报, 2014, 33(1): 16–26.
“BOA_Argo” 网格资料数据集进行了比对分析，得
Zhang Chunling, Xu Jianping, Bao Xianwen, et al. Es-
出以下主要结论： timation of Argo sea subsurface temperature based on
(1) 在深度 1000 m 范围内，温度数据用线性拟 a thermal parametric model[J]. Marine Science Bulletin,
合比用多项式拟合进行外推的效果好，再利用声速 2014, 33(1): 16–26.
[6] Chen C T. Speed of sound in seawater at high pressures[J].
经验公式计算声速剖面误差要小得多。
The Journal of the Acoustical Society of America, 1977,
(2) 因CTD 的表层 0 ∼ 10 m 数据缺失，选择利 62(5): 1129–1135.
用卫星遥感的 SST 产品与 BOA_Argo 网格资料数 [7] Meinen C S. Further evidence that the sound-speed algo-
据集中逐年月平均数据作比较，发现BOA_Argo数 rithm of Del Grosso is more accurate than that of Chen
and Millero[J]. The Journal of the Acoustical Society of
据集反推得到的表层温度在平均意义上是比较准
America, 1998, 102(4): 2058–2062.
确的。 [8] Del Grosso V A. New equation for the speed of sound in
(3) 逐年逐月和月平均的网格资料数据，它们 natural waters (with comparisons to other equations)[J].
在一定程度上都能反映出Argo数据的精确性，其中 The Journal of the Acoustical Society of America, 1974,
56(4): 1084–1091.
逐年逐月的网格资料数据的声速剖面与本次 CTD
[9] 李博. 基于 Argo 数据的海洋时空声速预测方法研究 [D]. 长
测量的声速剖面要符合得更好。 春: 吉林大学, 2020.
[10] 李宏, 刘增宏, 许建平, 等. 全球海洋 Argo 网格数据集 (BOA-
Argo) 用户手册 [R]. 杭州: 中国 Argo 实时资料中心, 2017.
参 考 文 献 [11] 霍文娟, 韩震. 印度洋北部海域垂直剖面温度结构的参数模
型 [J]. 海洋环境科学, 2013, 32(3): 368–372, 380.
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[2] 张维, 黄益旺, 王延意, 等. 利用残缺样本声速重构声速剖 rine Environmental Science, 2013, 32(3): 368–372, 380.
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