基于浅海声层析的多源海洋观测数据同化方法研究

如何有效地从浅海声层析数据中提取海洋环境信息一直是海洋科学研究关注的热点，以往的研究注重采用反演方法获取海洋流速场或温度场信息，难以从具有空间积分特性的声信息中提取高分辨率的环境信息。同化方法则可以弥补观测数据时空分辨率较大的缺点，已广泛应用到大气和海洋研究中，但基于浅海声层析的多源海洋观测数据同化方法研究一直滞后。本课题拟采用集合卡尔曼滤波同化方法，利用射线理论与简正波理论推得的声传播数据与海洋流速场、温度场关系，并结合潮汐水位观测、温度观测等海洋观测数据，利用不同观测数据的各自优势，进行多源数据的同化方法研究，分析不同观测数据间的兼容性，分析、比较不同来源的海洋观测数据的同化性能，对浅海三维环境下的流速场和温度场信息进行分析和预报。并根据海洋环境信息预报的特点，进行适应性观测研究，通过在预报时刻针对关注敏感区，定位相应的观测敏感区，进行强化观测，提高模型预报性能。

如何有效地从浅海声层析数据中提取海洋环境信息一直是海洋科学研究关注的热点，以往的反演方法可获取海洋环境信息，但分辨率较低。同化方法则可以弥补分辨率不够的缺点，但基于浅海声层析的多源海洋观测数据同化方法研究一直滞后。采用集合卡尔曼滤波（EnKF）同化方法，利用声传播数据与海洋环境场关系，结合水位、温度观测等多源数据，进行浅海声层析数据的同化方法研究。进行适应性观测研究，分析不同观测数据和观测站位的同化性能。.具体研究如下：.浅海海洋环境参数扰动与声传播特性时空不确定性关系：研究声信号对环境扰动变化的敏感性，可用于声学采样策略优化；采用SVD方法，研究了声学数据与温盐数据的时空变化特性间关系，可用于声学信号特征的有效提取。.声传播特性表征-射线稳定性参数：分析射线稳定性参数基本特性，研究了射线稳定性参数与海洋环境参数变化间的相互联系，为声传播特性表征、声学反演提出了一种新的可能性。.声层析算法研究：采用Helmholz分解理论，在不同边界条件下，进行潮流场声学重建；采用结合EOF方法的模态匹配方法，进行温度场声学重建。反演结果与同步海洋观测数据吻合。.声层析观测断面优选方法研究：针对流场重建，结合集合卡尔曼滤波方法，分析了声传播断面位置与流场重建误差时空变化间关系，可用于声层析观测方案优化。.多源海洋观测数据同化方法研究：.基于POM模型，采用EnKF方法，开展浅海声层析数据的三维同化方法研究，极大改进同化后潮流场的垂直结构；.基于Blending方法和EnKF方法，开展不同观测数据和观测站位对同化结果的影响研究，结果表明水位观测站位位置极大地影响着同化结果，东、黄海东部观测站位的同化效果较优；温度观测站位的同化影响范围大于水位观测。.利用EnKF方法获得的协方差矩阵时空变化信息，可更有效地分析和判断同化效果，协方差矩阵迹的时变特性可用于观测数据的有效筛选；多源数据同化效果更优，尤其是同化声学数据，有利于同化模型运行稳定性和有效性。.浅海孤立内波传播特性：基于MITgcm模型，研究了青岛近海环境下孤立内波传播规律，结果表明在适当温跃层条件下，会发生内波极性反转。.被动声层析方法初步研究：分析海洋环境噪声时间互相关函数与格林函数间关系，进行了基于海洋海洋环境噪声的声学反演方法研究，获得了良好的水听器阵阵型和海底分层信息，可用于海洋环境参数反演。