Page 95 - 《应用声学》2021年第5期
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第 40 卷 第 5 期        李宏琳等: 温盐深剖面仪与 Argo 数据的冬季印度洋声速剖面分析                                       739

             0 引言                                              处理。主要数据处理过程包括数据转换、修正电导
                                                               率、去除由于船只的起伏造成的数据“打结” 以及利
                 随着海洋声学的发展,人们越来越认识到研究
                                                               用电导率、温度、压力来计算盐度和温度等,最终
             海洋中声速对于水下目标探测和水声通信具有重
                                                               根据实验需要将 17个站位的 CTD 数据在深度上按
             要意义。海洋的声速结构对水声传播有非常重要的
                                                               1 m 进行等间距插值并按.asc 格式输出,便于后续
             影响,海水的声速随温度、盐度以及静压力在不断                            处理。
             变化,难以用解析表达式来表示它们之间的关系,通
                                                                 14°30'S
             常用经验公式来表示它们之间的关系                 [1] 。                           7  7   6  6   4  4   3  3   2  2   1  1
                 在声学中,可以使用直接法和间接法来获取
                                                                 15°30'S
             所需要的水中声速剖面。直接法简单,但是有时只
                                                                                      10
                                                                                                     12
             能获得某些深度上的声速。间接法能够获得大面                               㓜ᓖ           8  8   9  9   10   5  5   11   12
             积范围的声速,但是计算量大,理论基础复杂                       [2] 。    16°30'S
                                                                            17 17
             除上述测量法外,还有应用较广泛的声速重构法,                                               16 16   15 15   14 14   13 13
             它只要测量少量若干个点的声速数据即可重构全                               17°30'S
                                                                     85°30'E  86°30'E  87°30'E  88°30'E  89°30'E  90°30'E
             海深的声速剖面。声速重构最大的优势就是不必                                                     ፃए
             进行声场计算,计算量极小              [3] ,但是很难找出与
                                                                             图 1  CTD 站位分布图
             实测剖面拟合较好的重构剖面的函数。本文是将
                                                                   Fig. 1 The distribution map of CTD stations
             BOA_Argo数据集      [4]  作为真值,测量温盐深剖面仪
             (Conductance temperature depth, CTD) 数据,对             BOA_Argo 数据集的测量深度数据均达到
             测量数据进行回归分析,获取测量数据更加接近                             1975 m,而 CTD 数据由于测量点所在的深度并
             的 BOA_Argo 数据集的类型,为日后进行测量数                        不统一,最深的达到5000 m,最浅的只有1500 m,测
             据集类型的选取提供一种比较准确、快速的方法。                            量位置点的深度间隔也不同,所对应的温度、盐度
             对于东南印度洋调查工作中的 CTD 数据,由于深                          也不在同一深度上,因此需要将原始数据外推到与
             海声速测量的难度和海底深度的不同,一些测量                             BOA_Argo数据集等深度处。
             站位的声速测量深度存在较大差异,出现部分数                                 由于海水的声速主要是关于温度、盐度、深
             据缺失。基于以上问题,本文先对 CTD 数据进行                          度的函数,直接拟合海水声速产生的误差比较大,
             合理的外推,再利用声速经验公式计算 17 个站位                          但是海水的温度和盐度变化关系简单,同时变化
             的声速,然后使用 17 个站位的 CTD 声速剖面与                        范围也小,因此对温度以及盐度进行合理的拟合
             2004 年 –2019 年的 BOA_Argo 数据集中对应位置                 外推。Dell Grosso   [6]  是目前应用最广的声速算法,
             点的声速剖面进行对比分析。又因为 CTD 数据在                          并且 Meinen 等   [7]  的研究结果表明,在海水中 Dell
             0 ∼ 10 m范围内部分缺失,利用最大角度法                [5]  反推    Grosso 的声速算法要比 Chen 和 Millero 的好         [8] ,所
             表面温度、盐度误差较大,因此选用测区内分辨率成                           以采用Dell Grosso   [6]  声速经验公式(1)来计算完整
             像光谱仪 (Moderate-resolution imaging spectrora-      的声速剖面:
                                                                                      ′
             diometer, MODIS)的海表面温度(Sea surface tem-                            C = C + C p ,             (1)
             perature, SST) 与全球海洋实时观测网计划 (Array                式(1)中,
             for real-time geostrophic oceanography, Argo)网格
                                                                                              2
                                                                 ′
                                                               C = 1448.66 + 4.618T − 0.0523T + 0.00023T  3
             数据集 (BOA_Argo) 中的表面温度进行比较,提高
             反推精度。                                                   + 1.25(S − 35) − 0.11(S − 35)T
                                                                     + 2.7 × 10 −8 (S − 35)T 4
             1 数据和方法                                                 − 2×10 −7 (S − 34) (1+0.577T − 0.0072T ),
                                                                                      4
                                                                                                           2
             1.1 CTD数据预处理                                      C p = 0.160518D + 1.0279 × 10 −7 D 2
                                                                                                       4
                                                                                     3
                 数据来源于东南印度洋调查工作中采集到的                                 + 3.451 × 10 −12 D − 3.503 × 10 −16 D ,
             17个站位的CTD数据,如图1所示,利用SBE Data                      其中,T 是温度 (单位:C),S 是盐度 (用千分数表
                                                                                    ◦
             Processing-win32 软件对实测的原始数据进行初步                   示),D 是深度(单位:m)。
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