Page 134 - 《应用声学》2023年第4期

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海洋环境噪声作为时间序列信号，现有的常 文献 [35]给出的方法对4个参数进行估计。
用数据处理方法是谱分析，为国军标推荐采用，也 上述数据处理方法处理流程如图 5 所示。给出
是国际上通行方法。首先计算功率谱密度 (Power 的时间序列分析处理、谱分析及宽带声压级计算，用
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spectral density, PSD)(dB re 1 µPa /Hz) 来表征 来分析冰下环境噪声的谱级、接收源级、时间变化
整体环境噪声的级别。将所有数据分成 10 min 一 趋势、起伏特性、背景噪声特性、噪声源特性，描述信
段的数据进行处理，每次取 1 s 数据，使用 Welch 算 号中的离散事件和趋势；而时域统计分析，包括获取
法 (1 s 样本、无重叠、Hanning 窗、1 Hz 频率分辨 均值、方差、偏度、峰度、α 稳定分布的4个参数估计，
率)，先计算每个时长为 10 s 的数据段的短时平均 可以用来刻画环境噪声时域模型，表征不同时间或
功率谱，之后来估计 10 min 数据的平均 PSD，将得 地点的变异性和比较声学环境。这些处理方法，在
到的功率谱在 10∼500 Hz 内取平均值，以获得 PSD 很多研究中已经采用，因此通过这些处理结果组成
的估计，代表了 10 min 内的长期环境噪声。通过 的参数组，可以与过去的公开发表的结论进行比较，
每个时长为 10 s 的非重叠数据段算出的 PSD，按照 以描述和理解北冰洋水声环境的变化。
ANSI S1.11-2004 标准计算 [32] ，得到 1/3 倍频程谱
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级(TOLs)。 Ϡएᝠካ
进一步，计算背景噪声级 (Acceptable noise ஝
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level, ANL)(dB re 1 µPa /Hz) 来表征潜在的背景 Ѭ
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噪声。ANL 在以前的极地水声研究中已经被使用， ሷࠀѬ࣋
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它可以通过手动去除带有瞬态信号的数据快照来
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估计 [28−30] ，这里使用自动提取算法，该方法在参考 ៨ͥᝠ
PSD PSD
文献[29]中提出。估计ANL的过程依赖于前述的数
TOL
据段和相同的短时功率谱，不过与平均功率谱不同
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的是，ANL是根据每个频率所有的谱值计算的第15 SPL EPSD ANL
百分位估算的。具体过程如下：首先，计算所有数据
图 5 处理流程及结果参数组
的频率直方图，以产生环境噪声的 PSD的经验概率
Fig. 5 Process flowcharts and result parameter groups
(EPSD) [33] 。之后，将10 min ANL 数据在一个频带
内平均，得到该频带的平均值。在这里，选择的频段
3 观测结果及分析
是10∼500 Hz，这种计算过程每个数据段进行一次。
接收到的海洋环境噪声信号的宽带声压级 3.1 时间序列分析结果
(Sound pressure level, SPL) 表示为在整个文件持 垂直阵接收的波形则显示了冰层以及双声道
续时间(10 min)内计算的均方值，计算公式如下： 波导对海洋噪声的影响，图6(a) 为长期冰站的结果，
( ∫ )
1 数据随机抽取，可以看出，虽然雪龙号停靠在附近，
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SPL(dB re 1 µPa)=10×lg m (t)dt . (2)
T T 辅机处于工作状态，不可避免地抬高了整体噪声水
北冰洋冰下噪声瞬态分量的存在，使得冰下概 平，越靠近冰层，水听器接收的信号相对较小，接收
率分布偏离高斯分布，概率密度分布显见拖尾，本 噪声相对较低，谱级计算结果也支持该结论。这是
文依据北极海域环境噪声监测数据的时域幅度概 由于垂直阵阵元都处在上表面声道中，顶部覆盖着
率分布计算基本统计结果，首先从概率分布计算 大面积的多年冰，冰层起到了隔绝噪声的作用，随
出偏度和峰度。偏度，是对不对称的测量，定义为 着海冰密集度、面积和厚度的增加，声级减小，而远
µ 3 /σ ，在这里 µ 3 是均值的三阶矩，σ 是标准差。峰 处声源的贡献增大 [38] 。而由图6(b)可以看出，越靠
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度，是对峰值的测量，定义为µ 4 /σ 。α 稳定分布，是 近冰层，水听器接收的信号幅度相对变大，海洋噪
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广义上的高斯分布，被认为是适用于描述冰下环境 声相对较高。频域的处理结果中差异更明显，上下
噪声的统计特性 [31,34] ，其特征函数完全由 4 个参数 两组水听器明显分开，谱级差异最大可达 5 dB，这
α、β、γ、δ 唯一确定。目前，已有多种 α 稳定分布的 是由于垂直阵阵元上下两组水听器分别处在不同的
参数估计方法在不同情况下应用 [35−37] 。本文采用 波导中，并且该冰站处于海冰边缘区，但冰层受风和