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国产深海HM4000型剖面浮标盐度数据校正
1
作者 张璇 刘增宏 +5 位作者 陈朝晖 任翀 熊海霞 高志远 严啸峦 张林林 《海洋学研究》 北大核心 2025年第1期14-21,共8页
2023年12月,崂山实验室“深海Argo区域观测网建设”项目在菲律宾海盆布放了1台国产4000 m级HM4000型剖面浮标(世界气象组织编号为2902895),该浮标携带了加拿大RBR公司生产的RBRargo^(3)deep 6k CTD传感器(以下简称RBR CTD)。布放后发现... 2023年12月,崂山实验室“深海Argo区域观测网建设”项目在菲律宾海盆布放了1台国产4000 m级HM4000型剖面浮标(世界气象组织编号为2902895),该浮标携带了加拿大RBR公司生产的RBRargo^(3)deep 6k CTD传感器(以下简称RBR CTD)。布放后发现,该浮标返回的盐度观测数据与船载CTD结果以及气候态盐度值相比存在系统性的偏差。为了校正浮标盐度数据,使用现场盐度计分析结果和船载CTD测量的盐度,计算了RBR CTD电导率的偏移率,进而对浮标盐度剖面进行了校正。经检验,校正后的结果与邻近浮标和气候态盐度数据基本一致。随着我国“深海Argo区域观测网建设”项目的启动实施,越来越多的国产深海Argo浮标将被布放,相比观测水深为0~2000 m范围内的核心Argo(Core-Argo,仅观测海水温度和盐度),深海Argo(Deep-Argo)需要更高的观测精度才能分辨出深海更小的变化。当前,Deep-Argo使用的CTD传感器仍存在技术问题,一些浮标和传感器在存储、运输和使用过程中难免会存在不当操作,导致观测数据特别是盐度数据存在较大误差。为此,本文提出了一种使用现场比测资料对深海Argo浮标观测资料进行校正的方法,可为我国深海Argo区域观测网资料质量控制提供重要的技术支撑。 展开更多
关键词 深海Argo HM4000型剖面浮标 RBR CTD传感器 Autosal 8400B实验室盐度计 船载SBE 911 CTD 电导率漂移 盐度校正
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基于Argo轨迹数据的太平洋深海矿区中层流场和中层羽流
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作者 刘暖 许东峰 +5 位作者 姚志雄 王俊 刘增宏 杨成浩 杨海燕 鲍海蓉 《海洋学研究》 北大核心 2025年第3期21-31,共11页
为评估深海采矿产生的羽流对中层海洋的潜在影响,本研究基于全球Argo浮标轨迹及中层流数据集(1997年8月—2024年10月)和3个锚系站位观测数据,系统分析了太平洋深海矿区〔西太平洋的C区、M区、采薇(CW)区和维嘉(WJ)区;东太平洋的A5区、K... 为评估深海采矿产生的羽流对中层海洋的潜在影响,本研究基于全球Argo浮标轨迹及中层流数据集(1997年8月—2024年10月)和3个锚系站位观测数据,系统分析了太平洋深海矿区〔西太平洋的C区、M区、采薇(CW)区和维嘉(WJ)区;东太平洋的A5区、KW区、EK区、A12678区、A3区和A4区〕1000 m和2000 m流场特征和中层羽流的纬向移动趋势。结果表明:太平洋矿区1000 m流场主要受纬向流控制,东向射流流速大于西向射流,矿区内纬向流速对纬度变化敏感;影响西太平洋矿区1000 m流场的东向射流,中心位于14°N(弱)和18°N(强),受东向射流影响,在M区南部,中层羽流向东移动,在其他未受东向射流影响区域,中层羽流缓慢西移;影响东太平洋矿区1000 m流场的东向射流,中心位于7°N和9°N,夏秋季强,冬春季弱;M区、A5区、KW区和EK区2000 m流场方向与1000 m相同,说明射流影响深度可达2000 m。 展开更多
关键词 Argo轨迹 中层流场 中层羽流 深海采矿 环境影响评估
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菲律宾海中部海域声速剖面结构及季节性变化 被引量：5
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作者 李攀峰 颜中辉 +4 位作者 杜润林 孙波 刘李伟 杨源 于得水 《海洋地质与第四纪地质》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期147-157,共11页
利用2019年菲律宾海中部海域经质量校正后的Argo浮标数据,采用Wilson第二方程式计算得到每个浮标站位不同水深的声速值,分析了研究区声速的垂向结构、水平分布及季节性变化特征,并初步探讨了声速与海底地形的关系。结果显示研究区声速... 利用2019年菲律宾海中部海域经质量校正后的Argo浮标数据,采用Wilson第二方程式计算得到每个浮标站位不同水深的声速值,分析了研究区声速的垂向结构、水平分布及季节性变化特征,并初步探讨了声速与海底地形的关系。结果显示研究区声速在垂向上表现为典型的三层结构,从上到下分别是混合层、主跃变层、深海等温层;声速在100 m以浅受季节影响最大,100~800 m影响程度基本一致,800 m以深逐渐减弱,1200 m以深基本不受影响。声速水平分布特征主要表现为:声道轴深度为900~1100 m,大致呈现南部较浅、北部较深的趋势,季节性变化不大;声速值在200 m以浅表现为南高北低,200~700 m为北高南低,800~1100 m为中间高、四周低,1200 m以深为南高北低。九州-帕劳海脊声道轴附近深度声速受地形影响明显低于周围海域。 展开更多
关键词 ARGO浮标 海水声速剖面 声道轴 季节性变化 菲律宾海中部
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基于深度学习联合WOA18温盐模型构建声速场 被引量：2
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作者 唐安 贺凯飞 +1 位作者 吴宇 王松 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期816-829,共14页
声速变化是影响水下精密定位的重要因素,受制于现有的声速剖面获取手段,目前的声速代表性误差严重影响着水下定位精度。针对现实中难以实现一定海域内时间空间的连续观测,本文以地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic O... 声速变化是影响水下精密定位的重要因素,受制于现有的声速剖面获取手段,目前的声速代表性误差严重影响着水下定位精度。针对现实中难以实现一定海域内时间空间的连续观测,本文以地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, Argo)温盐度数据作为真值,利用美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)提供的2018世界海洋地图集(The World Ocean Atlas 2018, WOA18)中的历史温盐数据,基于添加注意力机制的长短期记忆神经网络模型(Long Short Term Memory, LSTM),来构建局部海域声速场。结果表明,该方法可用于反演局部海域500~1 500 m深度范围内较为精准的声速剖面,且添加注意力机制的LSTM神经网络模型反演的声速在太平洋局部海域均方根误差为0.34 m/s,在大西洋局部海域声速均方根误差为0.78 m/s,相比传统反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)和添加了遗传因子的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network+Genetic Algorithm, BPNN+GA)在精度上得到了改善。 展开更多
关键词 声速剖面反演 WOA18 ARGO 深度学习
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