AEYFI 05实验‘温度-声简正波传播时间'起伏特性研究

处理分析AEYFI 05声学实验温度链和声传播数据,研究温度时-空间统计、相关特性及其声传播时间统计特性。分析表明1号声简正波的传播时间起伏的功率谱与温跃层附近温度时间序列的功率谱存在明显的相似：在高频区域f〉30cpd呈ω-β（β≌1.7-1.8）的幂次衰减,包含相干结构。应用简正波传播时间与声速起伏的对应关系式,给出了上述对应关系的理论解释。     

基于内波统计特性的声速剖面预测方法

针对浅海内波环境下的声速剖面预测问题,本文提出了一种基于内波环境下时序声速剖面统计特征的声速剖面智能预报方法。通过分析有无内波情形下时序声速剖面的经验正交分解系数分布特点,给出内波存在时的特有分布特征,以此为基础,将声速剖面的预报问题简化为单一参数的时间序列预测问题。结合长短时记忆循环神经网络处理时间序列数据中长距离依赖信息的能力,实现内波环境下声速剖面的实时预测,对试验数据预测结果与测量值符合较好,最大均方根误差1.3 m/s。     

基于声矢量场处理的海洋内波预警监测技术

目前的海洋内波检测技术在实际应用中误差大,受海洋环境影响显著,且无法自主识别.针对这一问题,文中提出了一种基于矢量场处理的海洋内波预警的监测方法.该方法基于声压和质点振速联合信息处理,利用超低频矢量水听器拾取的声场三维信息,可在复杂的海洋背景噪声场中根据方位估计算法对非协作目标进行时-空-频三维跟踪与锁定.内波的到来引...     

南海孤立内波对海上安装作业的影响及预防

南海孤立内波是南海北部海域特有的一种灾害性海洋现象．它对海洋石油开发现场的安装作业影响很大,是海上安装作业必须考虑的安全风险因素之一。文章总结了南海孤立内波的形成机理,孤立内波对海上各种安装作业的影响,孤立内波的检测方式和优缺点,并重点介绍了孤立内波实时检测技术在南海海上安装作业中的首次应用实例及效果。     

浅海孤立子内波对海洋声传播损失与声源定位的影响研究

孤立子内波是浅海大陆架海域普遍存在的水文现象,它的存在将改变海水稳定分层的声速、密度剖面,引起声场结构的改变。文中应用抛物方程方法研究二维与三维情况下浅海孤立子内波对声传播损失的影响,并研究孤立子内波的存在对水平阵波束形成定位的影响。通过仿真结果,对常规波束形成、MVDR及MUSIC等波束形成方法进行比较。     

内波、内潮汐沉积研究现状与进展

内波、内潮汐沉积是近10多年来沉积学研究的一个新领域。简要介绍了海洋学方面有关内波、内潮汐的认识、观测和研究,回顾了内波、内潮汐沉积的研究历程．重点介绍了已发现的内波、内潮汐沉积的特征、沉积层序、微相类型、沉积模式以及深海大型沉积物波的内波成因机理,阐述了内波、内潮汐沉积的研究意义．最后指出了当前该研究领域中存在的问题。     

深水牵引流沉积研究新进展

深水牵引流沉积包括等深流沉积和内潮汐、内波沉积两种类型。本文综述了深水牵引流沉积的研究历史、现状与进展，指出了存在的问题及其发展趋势。     

实验室用内波动态测量仪

本文描述作者研制的一种专用于实验室水槽密度层化食盐溶液中内波实验的仪器，该仪器采用微型计算机等先进技术，能够连续定量采集层化盐水电导率和密度剖面以及内波产生的等密度面起伏的时序数据，使内波实验由定性提高到定量水平，仪器具有探头体积小，精度高，测量范围宽，采集和控制自动化程度好等优点，是内波实验研究的有效手段。     

利用光学遥感探测南中国海内波

由于内波生成、传播都发生在水下,常规手段如现场观测成本过高,且易受到环境的制约,很难得到足够的有效数据。中分辨率成像光谱仪(MODIS)以其图像覆盖范围大、时间分辨率高、数据公开免费等优势而成为内波研究的重要数据源,可以实现大范围的观测。选用2010年6月至2012年6月共两年的南中国海地区(0°N~23°N,102°E~121°E)MODIS观测图像作为数据源,使用ENVI软件对MODIS图像进行筛选与处理,对该海区的内波特征进行了统计分析,最终整合获得了最新的内波时空分布特征。结果表明:南中国南海西北部,尤其是东沙环礁附近海区是内波发生频率最高的海区,发源于吕宋海峡。在115°E附近的海南岛东部海区,内波波峰线与东沙群岛海区的内波波峰线有较明显的断开特征,可能内波在本地发源。时间分布表现为内波在夏季出现最多,春、秋季节次之,且春季内波出现略多于秋季,冬季最少。     

基于EEMD的SAR海洋内波参数反演

经验模态分解(EMD)方法对非平稳信号进行分解,容易出现模式混叠和边界效应,从而不能得到有物理意义的特征信息.集成经验模态分解(EEMD)能够有效地克服模式混叠和边界效应问题,可准确地提取信号的本质特征信息.在分析SAR图像反演海洋内波参数机理的基础上,本文提出了一种基于EEMD的海洋内波参数反演方法.实验结果表明:与小波分解和EMD方法相比,该方法能更有效地克服模式混叠现象,所提取的分量更接近内波波动的物理本质,所反演的内波参数与经验数据吻合.