郝瑞杰，萬曉云*，眭曉虹，賈永君，吳 星

1 中國地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京100083

2 錢學(xué)森空間技術(shù)實驗室，北京 100094

3 國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心，北京 100081

4 北京特種工程設(shè)計研究院，北京 100028

0 引 言

海洋覆蓋了地球表面的71%，影響著氣候的變遷、人類的生存與發(fā)展，同時也蘊含著巨大的資源. 海面到海底的垂直距離即為海水深度（簡稱海深），反映了海底地形的起伏，是了解海洋生物、海洋地質(zhì)、洋流、潮汐、火山、海嘯等相關(guān)問題的基礎(chǔ)（Gille, 1994; Chiocci et al., 2011; Matthews et al., 2011; Hochmuth et al., 2015）. 目前的測深手段有聲吶、激光測深雷達、衛(wèi)星測高重力數(shù)據(jù)反演和遙感影像反演水深. 傳統(tǒng)的測深主要靠船載聲吶探測，該手段能直接測量水深且精度高，但其效率低、花費大，用于探測全球水深可能是一個漫長的過程（Smith and Sandwell, 1994）. 隨著衛(wèi)星測高技術(shù)的發(fā)展，海洋重力場模型的精度和分辨率有了質(zhì)的提高，Smith和Sandwell（1997）發(fā)現(xiàn)，15～200 km波長范圍的海洋重力異常主要是由海底地形變化引起的，這一發(fā)現(xiàn)奠定了重力數(shù)據(jù)反演海底地形的基礎(chǔ). 自此利用衛(wèi)星測高獲取到的重力數(shù)據(jù)反演全球水深成為了研究熱點（Hwang, 1999; Sandwell et al.,2014; Wan et al., 2020; Hu et al., 2021）. 淺海區(qū)域的水深探測主要依靠基于遙感影像的反演（De et al.,1978; Lyzenga, 1978）以及測深雷達（Hickman and Hogg, 1969; Parrish et al., 2019）.

綜合使用上述方法，國外發(fā)布了多個水深模型，主流產(chǎn)品包括ETOPO（Earth topography）系列、DTU（Technical University of Denmark）系 列、GEBCO（general bathymetric charts of the oceans）系列、SRTM（shuttle radar topography mission）系列以及SIO topo系列. 這些系列模型的具體信息見表1. 從表中可以看出，隨著時間的推移，水深模型的分辨率越來越高，從1980年代的5'分辨率發(fā)展到現(xiàn)在的15″的分辨率. 關(guān)于評估水深模型的研究 也 有 很 多（Mark and Smith, 2006; Ruan et al.,2020; Watts et al., 2020; Vrdoljak, 2021; Hao et al.,2022），這些研究表明新發(fā)布的高分辨率的水深模型有著更高的精度.

表1 水深模型統(tǒng)計Table 1 Water depth model statistics

本文簡要梳理了四種測深方法的發(fā)展和研究現(xiàn)狀，總結(jié)了每種測深方法的優(yōu)缺點，介紹了五種水深模型產(chǎn)品的使用數(shù)據(jù)、發(fā)展歷程和相關(guān)學(xué)者的研究工作. 最后利用我國近海海域船載聲吶測深結(jié)果，對五種系列模型的最新產(chǎn)品進行了精度評估，指出了海深探測的幾個重要問題及可能的解決方法.

1 測深技術(shù)發(fā)展概述

1.1 基于聲吶技術(shù)的水深探測

早在1920年代，德國Meteor號就已經(jīng)采用單波束回聲探測儀來探測海底地形地貌，取得7萬多個水深數(shù)據(jù)，揭示了大西洋的中央海嶺，之后美國、日本、蘇聯(lián)等國家又陸續(xù)使用回聲測深儀來進行海底地形的調(diào)研. 1950年代，蘇聯(lián)Warrior號在太平洋勘測了海底山脈，發(fā)現(xiàn)了新的地貌. 由于當時航跡稀疏，且導(dǎo)航定位和數(shù)字化精度不高，所以船測水深數(shù)據(jù)可能存在較大誤差（Smith, 1993）. 1980年代，多波束聲吶探測系統(tǒng)開始使用. 相對于單波束聲吶，多波束聲吶有了質(zhì)的飛躍，作業(yè)從點線方式轉(zhuǎn)變?yōu)槊鏍罘绞?，其測量效率、精度有了顯著提高，能夠?qū)λ碌匦稳采w，之后又發(fā)展為立體測圖，測量誤差通常小于平均水深的0.5%（de Moustier,2001; Marks and Smith, 2008）. 國外成熟的多波束系統(tǒng)有：美國RESON公司生產(chǎn)的SEABAT系列、德國ATLAS生產(chǎn)的FANSWEEP系列、挪威SIMRAD生產(chǎn)的EM系列以及英國GEOACOUSTIC生產(chǎn)的GEOSWATH系列. 近年來又研制出多波束測深系統(tǒng)與自治式水下機器人相結(jié)合的技術(shù)系統(tǒng)，代表產(chǎn)品有：REMUS系列、Bluefin系列、AUTOSUB系列、KUGIN系列等. 自治式水下機器人可自主進行某些特殊區(qū)域的測量. 從1970年代以來，我國持續(xù)利用聲吶技術(shù)對南海、渤海、東海等海域的海底地形和地質(zhì)展開調(diào)查，取得了大量水深資料. 1994年我國引入多波束測深系統(tǒng)，并啟動了多個重大基礎(chǔ)勘測項目. 2012年“我國近海海洋綜合調(diào)查及評價專項”的主要工作之一就是測量近海海底地形地貌. 該工作采用單波束、多波束、測掃聲吶結(jié)合的方式獲得了大量準確可靠的水深數(shù)據(jù)，完成了77×104km水深地形測線，調(diào)查面積達34.5×104 km2.2018年，裝載有多波束系統(tǒng)SeaBeam的新一代科考船“向陽紅01”（李治遠等，2021）完成環(huán)球綜合考察，取得前所未有的成果.

1.2 基于重力數(shù)據(jù)的水深反演

基于重力數(shù)據(jù)與海底地形的相關(guān)性，許多學(xué)者開展了利用重力數(shù)據(jù)導(dǎo)出海底地形的研究. Dixon等（1983）利用NASA發(fā)射的測高衛(wèi)星SEASAT獲取到的大地水準面信息對海底地形進行了反演，研究表明水深和大地水準面高在50～300 km波段內(nèi)高度相關(guān). Sichoix和Bonneville（1996）聯(lián)合測高衛(wèi)星ERS-1、GEOSAT、SEASAT以及Topex/Poseidon反演得到的重力數(shù)據(jù)和稀疏分布的船測水深數(shù)據(jù)，反演得到了南太平洋中部海域的水深，其精度優(yōu)于300 m，分辨率達到8 km. 該研究表明聯(lián)合使用重力數(shù)據(jù)和船測水深數(shù)據(jù)，精度要比只使用重力數(shù)據(jù)高. Smith和Sandwell（1997）在《Science》雜志上介紹了該團隊利用Geosat和ERS-1測高衛(wèi)星反演得到的數(shù)字水深模型，其分辨率達到1～12 km，發(fā)現(xiàn)了之前許多水深模型未能發(fā)現(xiàn)的海底構(gòu)造特征. Wang（2000）建立了基于引力梯度數(shù)據(jù)反演海底地形的數(shù)學(xué)模型，但并未用實際的觀測數(shù)據(jù)進行驗證. 王勇等（2001）基于ETOPO5水深模型，采用衛(wèi)星測高海洋重力異常數(shù)據(jù)，反演了我國近海的高分辨率海底地形. Sandwell等（2001）發(fā)布了利用高分辨率測高衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演海底地形的白皮書，系統(tǒng)論證了相關(guān)原理，并粗略設(shè)計了關(guān)鍵的指標. 羅佳等（2002）聯(lián)合測高衛(wèi)星數(shù)據(jù)和海洋重力等資料反演了我國南海的海底地形，平均精度接近200 m. 方劍等（2003）采用多顆測高衛(wèi)星的重力數(shù)據(jù)反演了中國近海海域2'×2'的海底地形，與實測數(shù)據(jù)相比精度達到62 m. 黃謨濤等（2005）介紹了反演海底地形的兩種方法——解析法和統(tǒng)計法，給出的算例表明反演的精度優(yōu)于200 m. Bhattacharyya等（2009）利用Geosat、Seasat、ERS-1/2和Topex/Poseidon等測高衛(wèi)星所提供的重力異常數(shù)據(jù)反演了印度洋西部海域的水深，結(jié)果表明，預(yù)測水深的精度能夠滿足地球物理和海洋學(xué)的應(yīng)用. Kim等（2011）采用重力地質(zhì)法反演了德雷克海峽附近2'×2'的 水 深，最 終 的 精 度 達 到29 m. Hsiao等（2011）通過向下延拓方法確定了海底的密度差異常數(shù)，并采用重力地質(zhì)法反演了格陵蘭島南部和阿拉斯加南部海域的水深，在兩個區(qū)域反演的水深與ETOPO1的差異約為35.8 m和50.4 m. Jena等（2012）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法反演了阿拉伯海的水深，94%的數(shù)據(jù)精度優(yōu)于150 m. 歐陽明達等（2014）采用重力地質(zhì)法反演了中國南海的海底地形，與檢核水深相比，其水深反演精度優(yōu)于100 m.該研究還指出，采用重力地質(zhì)法來反演海底地形時，反演精度受控制點數(shù)量影響較小，受控制點分布影響較大. Sandwell等（2014）利用測高衛(wèi)星CryoSat-2和Jason-1所反演得到的海洋重力數(shù)據(jù)，研究了海底的板塊構(gòu)造. 該文指出利用這些新的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)，海底地形的反演精度將會顯著提高. 胡敏章等（2014）利用垂直重力梯度SIO curv_20.1以及船測水深數(shù)據(jù)構(gòu)建了全球1'分辨率的海底地形模型BAT_VGG，精度驗證表明該模型在印度洋南部和西北太平洋地區(qū)優(yōu)于ETOPO1、DTU10和GEBCO_08 Grid. 胡敏章等（2020）利用張勝軍（2017）構(gòu)建的多源測高衛(wèi)星重力異常模型與船測水深數(shù)據(jù)，開發(fā)了全球海底地形模型BAT_WHU2020，其精度和topo 19.1相當. 之后，他利用SIO curv_30.1對BAT_VGG進行優(yōu)化，開發(fā)了BAT_VGG2021，新模型與topo_20.1精度相當（Hu et al., 2021）. Yang等（2018）引入模擬退火法，利用重力梯度數(shù)據(jù)反演水深，提高了西太平洋崎嶇海底地形的精度. 范雕等（2018）聯(lián)合重力異常和重力異常梯度，采用導(dǎo)納函數(shù)反演了菲律賓海域海底地形模型. Wan等（2019）研究了重力異常和垂直重力梯度對水深反演的敏感性，結(jié)果表明，兩類重力數(shù)據(jù)對水深的反演具有不同的敏感波段. Annan和Wan（2020）采用自由空氣重力異常和船測水深數(shù)據(jù)，應(yīng)用一種自適應(yīng)格網(wǎng)重力地質(zhì)法反演得到1'×1'的幾內(nèi)亞灣水深模型.

1.3 基于激光技術(shù)的水深探測

1968年，世界上第一個用激光進行水下探測的裝置由美國的錫拉丘茲大學(xué)研制成功，并通過基礎(chǔ)理論研究驗證了激光測深的可行性（Hickman and Hogg, 1969）. 1971年，美國海軍研制的激光測深系統(tǒng)PLADS（pulsed light airborne depth sounder）實驗成功. NASA在1970年代相繼研究出機載激光測深儀ALB（airborne laser bathmeter）和機載水文激光雷達AOL（airborne oceanographic lidar）. 1970年代末，瑞典國防研究院成功研制了機載的FLASH激光水深探測系統(tǒng)，并且在1980年代末進行了首次探測試驗，測深能力為35 m. 1980年代，美國海軍采用重復(fù)頻率為500 Hz的染料激光器研制了新型的水深探測系統(tǒng)，其裝載了GPS全球定位系統(tǒng)，采樣頻率為1 GHz，信號的處理速度能達到300 MIPS，同時帶有對數(shù)放大器、差分和低通濾波以及120 dB信號接收動態(tài)范圍、彩色編碼結(jié)果顯示、回波信號人工識別等當時比較先進的信號處理技術(shù)，并于1990年2月在佛羅里達沿海進行了試驗. 1990年代，加拿大的Optech公司研制了海底地貌測繪系統(tǒng)SHOALS 200（scanned hydrographic operational airborne lidar survey）（Guenther, 2007），搭載在貝爾212直升機上進行實際測量，飛機高度為200～1 000 m，飛行速度為每小時0～200 km，探測源是Nd:YAG激光器，該激光器能夠?qū)崿F(xiàn)0.532 μm綠光與1.064 μm紅外激光輸出. 此后，Optech公司相繼推出一系列SHOALS產(chǎn)品，其中，SHOALS3000T較為成熟，在許多國家得到廣泛長期應(yīng)用，其最大探測深度50 m左右，垂直精度達0.25 m，水平精度達2.5 m. 在國家863計劃支持下，2002年中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機械研究所開展機載激光測深技術(shù)研發(fā)，開發(fā)了一套機載雙頻激光雷達（LADM-Ⅰ），系統(tǒng)掃描速率1 000 Hz，測深范圍為0.5～50 m，測深精度為0.3 m，飛行測高精度為0.25 m，飛機飛行高度為250～500 m，掃描寬度為250 m，網(wǎng)格點密度為5 m×5 m，水平定位精度為3 m. 之后中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機械研究所不斷對系統(tǒng)進行優(yōu)化，并于2017年成功研制了新型激光雷達Mapper5000，其垂直精度為0.23 m，水平定位精度為0.26 m，網(wǎng)格點密度為1.1 m×1.1 m，該系統(tǒng)大大提升了淺水探測的能力（賀巖等，2018）. 其他開展激光雷達測深研究的單位還有華中科技大學(xué)、北京師范大學(xué)、中國海洋大學(xué)等（翟國君等，2012）.2018年9月，攜帶有ATLAS （advanced topographic laser altimeter system）系統(tǒng)的ICESat-2成功發(fā)射，能以較高的精度準確測量水深，成為全球近岸水深測量的新途徑（Parrish et al., 2019; Hsu et al., 2021）.

1.4 基于遙感影像的水深反演

基于遙感影像的水深探測技術(shù)包括基于合成孔徑雷達影像信息和基于光學(xué)影像信息的兩種探測技術(shù). De等（1978）首先提出可以利用SAR影像信息獲取水深數(shù)據(jù). 他發(fā)現(xiàn)在一幅Ka波段機載側(cè)視雷達影像中淺海地形與SAR影像有對應(yīng)的關(guān)系.自1978年美國國家航空和宇宙航行局噴氣推進實驗室發(fā)射了首顆搭載SAR系統(tǒng)的海洋衛(wèi)星SEASAT，科研人員開啟了星載SAR數(shù)據(jù)的研究.在獲取大量大尺度包含水下地形的SAR數(shù)據(jù)之后，國外多名研究人員和多家研究機構(gòu)從SAR影像信息與雷達和探測環(huán)境因素關(guān)系、水下地形SAR成像機制理論和成像實驗三個方面開展了研究.Shuchman和Kasischke（1979）、Kenyon（1983）以及Meadows（1983）等對SAR影像中的地形信息的強弱與衛(wèi)星飛行方向、雷達入射角、雷達工作波段、極化方式以及海洋環(huán)境參數(shù)中風速風向、海流流速方向和海底地形梯度等因素的相關(guān)關(guān)系進行了研究. Valenzuela（1983）根據(jù)SAR通常工作在20°～70°的入射角范圍的特點，利用Bragg散射理論描述SAR后向散射截面與海面短波波譜之間的關(guān)系. Alpers和Hennings（1984）針對流經(jīng)水下地形潮流變化對海面微尺度波的水動力調(diào)制機制提出了一種水下地形SAR成像模型，即AH模型. 針對該模型只考慮了一階擾動和常量馳豫時間且忽略了平流項的問題，一些改進的模型被相繼提出，如Shuchman等（1985）提出的SLM模型、Holliday等（1986）提出的HSM模型、Lyzenga和Bennet（1988）得出的LB模型、Chubb等（1991）提出的BRM模型、Cooper等（1994）提出的GBRM模型等. 黃韋艮等（2000）對星載SAR遙感影像反演水下地形的最佳海況和最佳雷達參數(shù)進行了研究，并得出P波段為水下地形探測的最佳波段，L波段次之，C波段比X波段略好；雷達極化方式區(qū)別不明顯，VV極化略強于HH極化；星載SAR探測水下地形的最佳入射角范圍20°～40°的結(jié)論. 傅斌等（2001）分析了大坡度水下地形情況下坡度與SAR影像反演深度的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在水下地形坡度較大的情況下，SAR可測量水深達100～200 m. 同時發(fā)現(xiàn)SAR影像可反演水下地形與水下地形的高度有關(guān)，水下地形高度越高，SAR可反演水深越深. 李澤軍等（2012）針對傳統(tǒng)水下地形反演迭代算法收斂速度慢的情況，采用AH模型獲取初步水深數(shù)據(jù)，再代入迭代模型的方法提高反演的收斂速度，并利用1景ERS-2和1景ENVISAT數(shù)據(jù)進行了水深反演，結(jié)果表明反演水深的平均相對誤差分別為8.9%和10.8%. 鄭全安和謝玲玲（2016）從不同水深海區(qū)包括速度切變流縱向流經(jīng)平行海底地形、層化流體橫向流流經(jīng)平行（周期性）海底地形和強海流流經(jīng)孤立海底地形的成像理論闡述了海底地形與SAR影像的機理關(guān)系及其復(fù)雜特性.

多光譜甚至高光譜遙感測深是基于太陽光可穿透水體的性質(zhì)建立的（王艷姣，2006），通常采用視差法、波浪法和密度法提取水深信息，根據(jù)各提取方法的不同提出了解析法、統(tǒng)計法、非線性最優(yōu)化法、主成分分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，形成了理論解譯模型、半理論半經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃徒y(tǒng)計相關(guān)模型等遙感水深測量模型. 1960年代末，美國密執(zhí)安環(huán)境研究所首先從事應(yīng)用遙感信息進行水深反演的研究（李雪紅和吳克明，2014）. 隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，利用多光譜遙感數(shù)據(jù)測量水深的研究從定性研究逐漸發(fā)展為定量研究. Lyzenga（1978）提出一種基于水體底質(zhì)反射模型的水深定量計算方法，該方法彌補了波段比值法的不足，并提高了水深測量精度. Benny和Dawson（1983）在考慮水體底部反射光的衰減情況下提出一種新的反演方法.Stove（1985）基于研究區(qū)域的先驗知識，建立了水深反射率參數(shù)與實際水深的相關(guān)性及兩者間的回歸方程. Civco等（1992）提出了可在較混濁的水域應(yīng)用的基于水體后向散射的水深反演模型. Bierwirth和Lee（1993）提出了一種新的可以消除區(qū)域水深變化對水體底部反射率的影響的底部反射率計算方法. Lee（1998）提出了利用高光譜遙感影像的水深反演模型，并證明了反演精度與高光譜波段數(shù)和波段有很大關(guān)系. Sandidge和Holyer（1998）基于高光譜遙感輻亮度與水深之間的相關(guān)性建立了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水深反演模型，通過對佛羅里達州Tampa海灣附近水深的反演指出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法. Tripathi和Rao（2002）利用RS-1DLISS-Ⅲ遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)對印度Kakinada海灣的水深進行了反演. 通過水深和遙感反射率的相關(guān)性分析，建立了多種水深反演模型. 模型驗證表明基于最小二乘法的經(jīng)驗?zāi)Ｐ托Ч罴? Hedley等（2012）針對哨兵2號衛(wèi)星數(shù)據(jù)的水深反演提出了半分析模型，并給出遙感數(shù)據(jù)對水深與水底底質(zhì)探測能力的分析評價. 徐琳（2014）在基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的水深反演模型中加入了水色影響因子，使水深反演的精度得到進一步的提高. 張靖宇（2015）研究了小波濾去噪尺度對多光譜遙感水深反演精度的影響，指出較小尺度的小波濾去噪適用于反演淺水區(qū)、而較大尺度的小波濾去噪適用于深水區(qū)的結(jié)論，同時提出了融合多種遙感水深的反演方法. 王錦錦等（2018）將向量回歸（SVR）引入多光譜遙感水深探測，并證明可以提高探測精度. 紀茜（2021）通過實驗證明了國產(chǎn)衛(wèi)星高分系列能代替國外衛(wèi)星WorldView-2來進行遙感水深反演.

1.5 各類手段的比較與分析

聲吶水深探測精度高，適用于探測深度大于2 m的海域，但其效率低且花費高，難以應(yīng)用于測量全球水域，而利用空天信息可以彌補船載聲吶的局限. 目前，重力衛(wèi)星和測高衛(wèi)星提供的重力數(shù)據(jù)已覆蓋全球，因此利用重力數(shù)據(jù)反演具有能夠獲得全球海域水深的優(yōu)勢. 但重力數(shù)據(jù)僅對波段在20～200 km的水下地形起伏變化敏感，對小于2 km的劇烈地形變化幾乎無法分辨. 同時反演需要一定的先驗信息. 因此基于重力數(shù)據(jù)的水深反演在有船測深數(shù)據(jù)約束，或海底地形平坦的開闊海域使用效果更好.機載激光測量水深具有測量精度高、效率高等優(yōu)點，但受飛行航跡的影響，其測量點分布不均勻；搭載在ICESat-2上的激光雷達具有很大的發(fā)展?jié)摿?，能用于測量全球近岸水深，但該技術(shù)還未完全成熟，精度略低于機載測深系統(tǒng). 兩種激光雷達測深技術(shù)都無法對深海水域進行測量. 基于遙感影像的水深反演方法包括基于SAR影像和基于光學(xué)影像的水深反演，利用遙感影像的優(yōu)點是可以在全球大規(guī)模采集數(shù)據(jù)，其中SAR具有全天時、全天候成像的能力不受氣象條件的限制，測量效率高且精度較高，遙感影像反演水深的缺點是僅適合于反演水深幾十米以內(nèi)的海域，且遙感影像受雷達和光譜儀參數(shù)以及海洋環(huán)境（如風速、水質(zhì)清濁、水底底質(zhì)、含沙量等）的影響很大，反演算法較為復(fù)雜，普適性較差.

2 水深模型發(fā)展概述

2.1 ETOPO系列

1988年，美國地球物理數(shù)據(jù)中心（National Geophysical Data Center, NGDC）發(fā)布的ETOPO5（National Geophysical Data Center, 1988; Edwards,1989）在美國、歐洲、日本和澳大利亞地區(qū)的真實分辨率為5'，而在亞洲、南美洲、加拿大北部和非洲區(qū)域等數(shù)據(jù)不足的地區(qū)的真實分辨率不足1°. 海洋區(qū)域的數(shù)據(jù)源自美國海軍海洋學(xué)辦公室（U.S.Naval Oceanographic Office）、美 國 國 防 測 繪 局（U.S. Defense Mapping Agency）、澳大利亞礦產(chǎn)資源局（Bureau of Mineral Resources, Australia）、新西蘭工業(yè)和科學(xué)研究部（Department of Industrial and Scientific Research, New Zealand）以及美國海軍艦隊數(shù)值海洋學(xué)中心（U.S. Navy Fleet Numerical Oceanographic Center）. Smith（1993）通過交叉驗證評估了全球數(shù)字水深模型ETOPO5的精度，結(jié)果表明：該模型是由水深等高線圖得到，含有較大的誤差. 該研究表明僅利用船測水深數(shù)據(jù)進行插值得到高分辨率的海底地形的精度不夠可靠，原因是早期的船測水深數(shù)據(jù)存在較大誤差，且船測數(shù)據(jù)有限.

ETOPO2（National Geophysical Data Center,2001）于2001年發(fā)布，水平分辨率2'，垂直分辨率為1 m，該模型已于2006年進行了修正和更新，更新后的版本是ETOPO2v2（National Oceanic and Atmospheric Administration, 2006）. 新版本消除了ETOPO2存在的向西偏差1個單元的問題，且經(jīng)緯度覆蓋全球. ETOPO2v2采用單元居中配準消除了ETOPO2北極數(shù)據(jù)冗余的問題. 數(shù)據(jù)源使用了Smith和Sandwell發(fā)布的SS 8.2版本的衛(wèi)星測高測深數(shù)據(jù) 集、0.5'分 辨 率 的GLOBE（Global Land Onekilometer Base Elevation）、IBCAO（International Bathymetric Chart of the Arctic Ocean）1.0版本.

2009年，NGDC發(fā)布了ETOPO2v2的改進版本ETOPO1（Amante and Eakins, 2009），以1'分辨率覆蓋全球，旨在為海嘯預(yù)測、洋流建模以及地球 可 視 化 做 出 貢 獻. 其 分 為“Ice Surface”和“Bedrock”兩個版本，這兩個版本在南極洲和格陵蘭島之外的所有地區(qū)相同. “Ice Surface”涵蓋南極和格陵蘭冰蓋表面，“Bedrock”涵蓋了冰蓋下方的基巖. ETOPO1的開發(fā)使用了來自多個機構(gòu)的數(shù)據(jù)集：海岸線數(shù)據(jù)集來自NGDC和南極數(shù)字數(shù)據(jù)庫（Antarctica Digital Database, ADD）；測深數(shù)據(jù)集來自日本海洋數(shù)據(jù)中心（Japan Oceanographic Data Center, JODC）、NGDC、里 海 環(huán) 境 方 案（Caspian Environment Programme, CEP）和地中海科學(xué)委員會（Mediterranean Science Commission,CIESM）；綜合水深和地形的數(shù)據(jù)集來自斯克里普斯 海洋研究所（Scripps Institute of Oceanography,SIO）、萊布尼茨波羅的海研究所（Leibniz Institute for Baltic Sea Research, LIBSR）和NGDC.

2.2 DTU系列

丹麥科技大學(xué)空間實驗室（DTU SPACE）計算的DNSC-DTU系列水深模型基于其發(fā)布的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)發(fā)展而來. 在2008年發(fā)布的DNSC08BAT（Andersen and Knudsen, 2008）改善了GEBCO-1淺海周圍的精度. 在重力信號與水深信號相關(guān)性強的20～120 km波段（Smith and Sandwell, 1997）使用DNSC08的重力數(shù)據(jù)來反演水深，在其他頻帶使用GEBCO-1的數(shù)據(jù). 2010年發(fā)布的DTU10BAT（Andersen, 2010）采用了改進的測高衛(wèi)星數(shù)據(jù)，主要改進有：重新跟蹤了ERS-1和ENVISAT測高數(shù)據(jù)來提高測距精度，并使用了地球物理校正模型，如海潮模型等. 2018年發(fā)布的DTU18BAT使用了3年的Sentinel-3A和7年的Cryosat-2 LRM數(shù)據(jù)，并使用了FES2014作為海潮模型改正.

2.3 SRTM系列

SRTM30_PLUS（Becker and Smith, 2004; Becker et al., 2009）是分辨率為30″的地形/水深網(wǎng)格產(chǎn)品.2004年，SIO發(fā)布了SRTM30_PLUS V1.0，其陸地數(shù)據(jù)來自SRTM30，海洋數(shù)據(jù)來自Smith和Sandwell發(fā)布的全球2'分辨率網(wǎng)格. 在洋脊和美國沿海地區(qū)使用了來自NGDC的多波束數(shù)據(jù)，北極測深數(shù)據(jù)來自IBCAO. 2006年的SRTM30_PLUS V2.0版本的改進有：陸地數(shù)據(jù)使用SRTM30 V2.0，海洋數(shù)據(jù)添加了幾個多波束測深網(wǎng)格. SRTM30_PLUS V3.0版本的海洋數(shù)據(jù)來自Smith和Sandwell的topo_9.1版本的重力預(yù)測水深數(shù)據(jù)，南極洲的陸地數(shù)據(jù)使用基于IceSat數(shù)據(jù)開發(fā)的南極和格陵蘭冰蓋DEM. 2011年發(fā)布的SRTM30_PLUS V7.0添加了由海洋地球科學(xué)數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Marine Geoscience Data System）提供的多波束數(shù)據(jù). SRTM30_PLUS V9.0增加了446條多波束測深數(shù)據(jù)，為了開發(fā)SRTM15，這些多波束采樣點的分辨率為15″.SRTM30_PLUS V9.0使用的重力模型SS V22包括所有Cryosat-2、Jason-1和Envisat的數(shù)據(jù)，重力數(shù)據(jù)精度是之前版本的2倍. SRTM30_PLUS V10.0和SRTM30_PLUS V11.0分別增加了685條和111條多波束巡航，水深的預(yù)測使用了SS V23版本的重力場模型.

2014年，SIO基于SRTM30_PLUS V11.0開發(fā)了SRTM15_PLUS V1.0（Olson et al., 2014），分辨率為15″（約500 m），能更好地揭示深海丘陵等地貌. 其陸地數(shù)據(jù)基于SRTM和ASTER的最佳可用數(shù)據(jù)，格陵蘭島和南極洲的冰蓋高程數(shù)據(jù)基于Cryosat-2和IceSat衛(wèi)星數(shù)據(jù)，海洋水深數(shù)據(jù)包括來自CryoSat-2和Jason-1的重力模型預(yù)測以及15″分辨率的水深數(shù)據(jù)集，北極的水深數(shù)據(jù)基于IBCAO網(wǎng)格. 2019年，SRTM15+V2.0（Tozer et al.,2019）發(fā)布，其使用了由國家地理空間情報局（National Geospatial-Intelligence Agency）、日 本海洋地球科學(xué)技術(shù)局（Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology）、澳大利亞地球科學(xué)（Geoscience Australia）、海岸和海洋測繪中心（Center for Coastal and Ocean Mapping）以及SIO提供的3 360萬個以上的單波束和多波束水深數(shù)據(jù).新的測高重力場模型SS V27使用了Cryosat-2、SARAL/Altika和Jason-2的重跟蹤數(shù)據(jù)，相比于SRTM15_PLUS，自由空氣重力異常的最小波長提高了1.4 km，重力數(shù)據(jù)預(yù)測深度精度也提高了1.24%，但在深海區(qū)域的均方根不確定度為±150 m，在近海區(qū)域的均方根不確定度為±180 m（Tozer et al., 2019）. 2020年發(fā)布了SRTM15+V2.1，對于海洋數(shù)據(jù)的改進有：衛(wèi)星預(yù)測水深數(shù)據(jù)基于重力場模型SS V29，該模型包含了更多的測高數(shù)據(jù)；更改了沿岸的一些空值數(shù)據(jù)；來自澳大利亞地球科學(xué)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)被新版本取代；手動刪除了船測錯誤水深數(shù)據(jù). 陸地部分用ASTER V3數(shù)據(jù)改進了俄羅斯半島、南桑威奇群島、亞南極群島區(qū)域的精度.SRTM15+V2.2是專門為GEBCO_2021Grid所開發(fā)的，只是在SRTM15+V2.1的基礎(chǔ)上進行了少量更新. 2021年，SIO使用額外1 400條多波束巡航并剔除異常值，發(fā)布了SRTM15+V2.3.

2.4 GEBCO系列

GEBCO由國際測繪專家小組組成，由國際海道 測 量 組 織（International Hydrographic Organization, IHO）和聯(lián)合國教科文組織政府間海洋學(xué)委員 會（Intergovernmental Oceanographic Commission, IOC）聯(lián)合資助，致力于開發(fā)水深數(shù)據(jù)系列產(chǎn)品. GEBCO One Minute Grid（Intergovernmental Oceanographic Commission, 2003）作為GEBCO數(shù)字地圖集（GEBCO Digital Atlas, GDA）百年紀念發(fā)布于2003年，該模型基于船測水深數(shù)據(jù)和等高線數(shù)據(jù)，而沒有使用重力預(yù)測數(shù)據(jù). 它最后更新于2008年，使用了SRTM30_PLUS V5.0的數(shù)據(jù). 作為GEBCO_08 Grid的后續(xù)產(chǎn)品，GEBCO_2014 Grid（Weatherall et al., 2015; Jakobsson, 2016）于2014年發(fā)布，空間分辨率為30″. 北極的陸地數(shù)據(jù)基于IBCAO v3數(shù)據(jù)，南極陸地數(shù)據(jù)取自IBCSO（International Bathymetric Chart of the Southern Ocean），除極地外的陸地區(qū)域來自SRTM30. 海洋數(shù)據(jù)來自若干船測水深數(shù)據(jù)集以及重力預(yù)測水深數(shù)據(jù)，通過GMT（Generic Mapping Tools）和Golden Software Inc's Surfer軟件對數(shù)據(jù)進行插值得到規(guī)則格網(wǎng).

GEBCO_2019 Grid（GEBCO Bathymetric Compilation Group, 2019）是 日 本 基 金 會（Nippon Foundation）與GEBCO的合作項目“Seabed 2030”（Mayer et al., 2018）開發(fā)的第一個地形模型產(chǎn)品，分辨率為15″. 產(chǎn)品使用SRTM15_PLUS V1.0當做“底板”，在此基礎(chǔ)上新增加了四個Seabed 2030區(qū)域中心開發(fā)的多波束水深數(shù)據(jù)集. GEBCO_2020 Grid（GEBCO Bathymetric Compilation Group, 2020）使用SRTM15+V2.0當做“底板”，并同樣增加了四個Seabed 2030區(qū)域中心開發(fā)的多波束水深數(shù)據(jù)集. 2021年發(fā)布的GEBCO_2021Grid（GEBCO Compilation Group, 2021）以SRTM15+V2.2為“底板”，提供了格陵蘭島和南極洲的冰下地形信息.

2.5 topo系列

1997年，Smith和Sandwell基于衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)、船測水深數(shù)據(jù)以及GTOPO30數(shù)據(jù)開發(fā)了2'分辨率的墨卡托投影網(wǎng)格地形產(chǎn)品topo_5.2. 之后增加了40%的船測水深數(shù)據(jù)、海岸線數(shù)據(jù)、等高線數(shù)據(jù)構(gòu)建了topo_7.2，并于2000年發(fā)布. 2007年發(fā)布的topo_9.1有了重大改變，重力數(shù)據(jù)使用SS V16.1，分辨率提高到1'. topo_11.1添加了美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）提供的太平洋島嶼數(shù)據(jù)，topo_13.1添加了地中海和黑海數(shù)據(jù)，topo_14.1添加了美國所有的多波束數(shù)據(jù). topo_15.1基于SS V20.1重力格網(wǎng)預(yù)測水深，于2012年發(fā)布，該重力格網(wǎng)使用了CryoSat-2、Envisat、Jason-1測高數(shù)據(jù). topo_16.1有了很大改進：使用的SS V22重力模型的精度是之前重力模型的兩倍，剔除了一些存在誤差的測深數(shù)據(jù)，并增加了446條多波束數(shù)據(jù).topo_16.1與SRTM30_PLUS V9.0有很大近似.topo_17.1增加了685條多波束測深數(shù)據(jù)和104塊多波束網(wǎng)格，topo_18.1增加了111條多波束測深數(shù)據(jù)，水深的預(yù)測使用SS V23版本的重力場模型.2020年基于SS V29.1重力場模型開發(fā)了topo_20.1.該系列的最新版本為2021年發(fā)布的topo_23.1.

3 水深模型精度討論

研究區(qū)域選為我國近海海域（經(jīng)度100°E～135°E，緯度0°N～45°N），位于太平洋西部邊緣，包括渤海、黃海、東海、南海以及中國臺灣以東的太平洋部分海域，油氣、礦產(chǎn)、能源、水產(chǎn)等資源豐富，有廣闊的開發(fā)前景. 為了討論ETOPO1、DTU18、GEBCO_2020、SRTM15+V2.3以及topo_23.1在中國近海區(qū)域的精度，我們選擇NGDC（https://www.ncei.noaa.gov/maps/bathymetry/）提供的單波束和多波束水深數(shù)據(jù)作為真值，對五種水深模型進行評估. 五種水深模型和船測數(shù)據(jù)點的分布見圖1，模型在船測點上的誤差見圖2. 從圖2可以看出五種模型在近岸附近500 m以內(nèi)的水深誤差絕對值較小，在深海以及水深變化劇烈的地帶誤差較大，尤其是在東海大陸架邊緣，沖繩海槽附近（經(jīng)度122°E～135°E，緯度25°E～35°E范圍內(nèi)）誤差顯著.

圖1 中 國近海水深圖：（a）ETOPO1；（b）DTU18；（c）GEBCO_2021；（d）SRTM15+V2.3；（e）topo_23.1；（f）NGDC船測水深數(shù)據(jù)Fig. 1 China offshore water depth map: (a) ETOPO1; (b) DTU18; (c) GEBCO_2021; (d) SRTM15+V2.3; (e) topo_23.1; (f) NGDC shipborne bathymetry data

圖2 各模型在船測水深數(shù)據(jù)點上的誤差：（a）ETOPO1；（b）DTU18；（c）GEBCO_2021；（d）SRTM15+V2.3；（e）topo_23.1Fig. 2 The error of each model at the shipborne depths data points: (a) ETOPO1; (b) DTU18; (c) GEBCO_2021; (d) SRTM15+V2.3;(e) topo_23.1

表2在研究區(qū)域所有水深數(shù)據(jù)點以及船測水深數(shù)據(jù)點上統(tǒng)計了五種模型信息，其中包括單種數(shù)據(jù)信息統(tǒng)計以及不同數(shù)據(jù)之間的對比統(tǒng)計. 在所有水深數(shù)據(jù)點的統(tǒng)計可知中國近海的平均水深約為2 440 m，標準差約為2 235 m. 在船測點上的誤差統(tǒng)計剔除了大于誤差均值于三倍標準差之外的粗差點，可以得到DTU18較船測水深的系統(tǒng)誤差最小，誤差均值為-0.277 m，其誤差標準差為34.358 m，高于GEBCO_2021、SRTM15+V2.3和topo_23.1；SRTM15+V2.3的誤差均值為-2.113m，誤差標準差為30.297 m，略優(yōu)于GEBCO_2021；ETOPO1的誤差均值和誤差標準差都比其他模型更大，分別為4.460 m和88.544 m. 從模型之間的精度對比來看，無論是差值均值還是差值標準差，ETOPO1都較其它模型偏差最大；SRTM15+V2.3與GEBCO_2021的差值標準差較小，僅為0.818 m. 圖3顯示了誤差絕對值的幅度統(tǒng)計，ETOPO1模型誤差絕對值小于100 m的數(shù)據(jù)量僅占比77.42%，而DTU18、GEBCO_2020、SRTM15+V2.3和topo_23.1分別占比99.45%、100%、100%、99.88%. SRTM15+V2.3在誤差絕對值小于50 m的數(shù)據(jù)量能達到87.2%.

圖3 誤差幅度統(tǒng)計Fig. 3 Error margin statistics

表2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計（單位：m）Table 2 Data statistics（Unit: m）

圖4 為在不同水深下，各模型的誤差均值，誤差標準差以及平均相對誤差，可以看出ETOPO1在6 000～8 000 m的水深下誤差均值大于20 m，尤其在6 000～6 500 m區(qū)間內(nèi)達到69 m；DTU18在0～4 000 m的水深下誤差均值接近于0 m. 從誤差標準差來看，ETOPO1在每段水深范圍的精度都最低，其余四種模型精度接近，總體上來看SRTM15+V2.3的精度最高；五種模型都呈現(xiàn)出先增大、后減小、再增大的趨勢，在3 000～4 500 m區(qū)間誤差標準差逐漸降低，在6 000～8 000 m水深的部分，誤差標準差逐漸增大. ETOPO1在不同水深下的平均相對誤差也是最大的，其余四種模型的曲線接近，都小于7%. 整體來看，所有模型的相對誤差均隨著深度的增加不斷減??；除ETOPO1之外，其余三種模型的相對誤差在深度深于2 000 m時均小于2%.

圖4 不同水深下誤差的平均值、標準差以及平均相對誤差統(tǒng)計Fig. 4 The average, standard deviation and average relative error statistics of errors under different water depths

結(jié)合圖2～4和表2，可以得出在我國近海海域SRTM15+V2.3模型的精度最高，GEBCO_2021次之. ETOPO1由于其發(fā)布時間最早，使用的實測數(shù)據(jù)以及衛(wèi)星數(shù)據(jù)量少，所以誤差較大.

4 總結(jié)與展望

本文回顧了基于聲吶、重力數(shù)據(jù)、激光雷達以及遙感影像探測水深的應(yīng)用和發(fā)展，介紹了ETOPO系列、DTU系列、SRTM系列、GEBCO系列、topo系列全球水深模型的發(fā)展歷程，利用中國近海船測深數(shù)據(jù)對五種系列的最新產(chǎn)品進行了精度評估. 我們的研究表明，在現(xiàn)有的探測技術(shù)適用范圍、精度、分辨率以及反演方法的條件下，解決全球的水深探測及反演問題必須依靠多源數(shù)據(jù). 隨著測深技術(shù)的提高以及觀測數(shù)據(jù)的長期積累，越來越多的高精度高分辨率的水深模型相繼發(fā)布，到目前為止，水深模型的分辨率能達到15″，精度能達到近30 m. 但其中還有很多問題值得探索：

（1）測高衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)反演水深是當前全球水深模型產(chǎn)品研制的主要貢獻者，船測水深數(shù)據(jù)所占的比例很低. 其產(chǎn)品分辨率號稱為15″，但分辨率真正達到15″的部分不足15%（Mayer et al.,2018; Tozer et al., 2019）. 盡管重力數(shù)據(jù)反演高分辨率的水深模型能力有限，但在未來一段時間內(nèi)，利用衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)反演海底地形仍將是主要方式，直到利用聲吶技術(shù)完成全球海域測量.

（2）在我國近海海域，近期發(fā)布的水深產(chǎn)品的精度明顯優(yōu)于2009年發(fā)布的ETOPO1，ETOPO1的精度約為88 m，而其它四種模型的精度在35 m以內(nèi). 但所有模型在水深變化劇烈的海域誤差仍然很大. 通常這些區(qū)域?qū)Ｑ蟓h(huán)境的影響更大，所以提高海山、海溝等區(qū)域的精度是未來研制水深模型的工作重點之一.

（3）由測高數(shù)據(jù)反演的水深在近海海域的精度較差，開闊海域的誤差也遠達不到船測水深數(shù)據(jù)的精度. 未來有望通過更多的測高數(shù)據(jù)和新體制測高衛(wèi)星改善海洋重力場的精度和空間分辨率，繼而改善水深的反演. 我國海洋二號衛(wèi)星于2021年完成組網(wǎng)，這意味著我國可依靠自主衛(wèi)星完成對全球海洋的實時監(jiān)測. 當前國外發(fā)布的水深模型沒有使用我國海洋衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，國內(nèi)有學(xué)者（Wan et al.,2020; 郭金運等, 2021）使用HY-2A測高數(shù)據(jù)處理獲取的重力異常進行局部海底地形反演，但還沒有關(guān)于全球水深模型的研究. 依靠國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)開發(fā)全球水深模型也值得相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注.

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