馬 芮，拜雅潔，張 宇，岳宜宛，崔學(xué)榮

（1.自然資源部海上絲路海洋資源環(huán)境組網(wǎng)觀測技術(shù)創(chuàng)新中心，山東 青島 266580；2.中國石油大學(xué)（華東） 海洋與空間信息學(xué)院，山東 青島 266580）

0 引言

層析一詞指的是“切片”、“分層”的意思，奠定層析基礎(chǔ)的中心定理是投影-切片定理，以實現(xiàn)對一個物體或一種現(xiàn)象與過程進行分層成像。為了彌補經(jīng)典物理海洋學(xué)與衛(wèi)星遙感在測量海洋內(nèi)部動力學(xué)現(xiàn)象的局限性，利用海洋動力學(xué)過程對聲傳播特性的影響，由MUNK 和 WUNSCH[1]于 1979年首次提出作為大尺度（100 km 量級）的海洋監(jiān)測技術(shù)，用于海洋內(nèi)波、中尺度渦、潮流、羅斯貝波和海流等現(xiàn)象的觀測。因此，深海聲層析利用聲波來研究深海地質(zhì)、水文和生態(tài)系統(tǒng)，由于聲音在水中的速度主要取決于溫度、鹽度和深度，并受到流速的影響，因而通過將聲波發(fā)送到水下并記錄反射或折射的聲波信號可以測量聲信號在發(fā)射源和一個或多個接收器之間的傳播時延，得到沿路徑的平均溫度[2]。如果有多個發(fā)射接收對，可以通過計算聲學(xué)回波時間τ用來重建由發(fā)射和接收所限定的二維或三維場，進一步研究海洋內(nèi)部環(huán)境，得到有關(guān)地質(zhì)構(gòu)造、海底地貌、沉積物類型、水下植被、生物多樣性等方面的重要數(shù)據(jù)，對海洋科學(xué)、地質(zhì)學(xué)和生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域的研究都具有重要意義。

地轉(zhuǎn)經(jīng)驗?zāi)B(tài)（Gravest Empirical Mode，GEM）技術(shù)[3-5]是一種從垂直積分量確定海洋垂直剖面的方法。歷史水文數(shù)據(jù)用于計算溫度T、鹽度S和特定體積異常δ的特征關(guān)系，作為壓力p和垂直集成量的函數(shù)，例如聲學(xué)回波時間τ、位勢高度?或熱含量。當(dāng)這些物理變量存在時，這些關(guān)系形成了稱為GEM 的查找表。GEM 查找表是一種表示T、鹽度S和特定體積異常δ與垂直積分量之間關(guān)系的工具，分別表示為TG(p,τ)、SG(p,τ)和δG(p,τ)[6]。這些表格允許研究人員在未直接測量T，S和δ的情況下，根據(jù)垂直積分量的觀測數(shù)據(jù)，通過查找表中的關(guān)系來估算這些變量的垂直剖面分布。在形成了GEM 的查找表的過程中，歷史水文數(shù)據(jù)可來自各種來源，包括海洋觀測站、航行數(shù)據(jù)和衛(wèi)星測量等。單個逆時回聲儀（Current-Pressure Inverted Echo Sounder，CPIES）τ測量、衛(wèi)星等時海面高度測量等可以在結(jié)合適當(dāng)?shù)腉EM 查找表時提供溫度T、鹽度S和特定體積異常δ的完整垂直剖面的估計[7]。GEM 模態(tài)僅取決于參數(shù)化變量τ和p，和所需研究的變量溫度T、鹽度S和特定體積異常δ之間的相關(guān)性，并且τ由強烈依賴于T的聲速c決定，所以GEM 是很好的研究方法[8]。

1 歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

20 世紀(jì)末提出建立的自動海洋觀測剖面浮標(biāo)陣列（Array for Real-time Geostrophic Oceanography，ARGO）為海洋研究提供數(shù)據(jù)支撐。ARGO 浮標(biāo)的工作時長可以到 5年左右，剖面觀測時間間隔一般為 5 D 或10 D，浮標(biāo)到達海面后會自動通過衛(wèi)星將數(shù)據(jù)傳送回地面接收站，之后再次下沉到預(yù)定深度等待下一次的觀測。本文采用的ARGO 數(shù)據(jù)來自杭州全球海洋ARGO 系統(tǒng)野外科學(xué)觀測研究站杭州全球海洋ARGO 系統(tǒng)野外科學(xué)觀測研究站（http：// www.argo.org.cn/），時間跨度為1997年7月至2022年12月。

世界海洋數(shù)據(jù)庫（World Ocean Database，WOD）有全球海洋觀測和標(biāo)準(zhǔn)深度數(shù)據(jù)剖面。WOD 的開發(fā)始于 1982年，是一個用于海洋、氣候和環(huán)境研究的工具，經(jīng)過 20 多年的協(xié)調(diào)努力，是將來自機構(gòu)、個人研究人員的全球的各種剖面數(shù)據(jù)整合到一個單一的數(shù)據(jù)庫中。本文采用2018年更新的WOD18 數(shù)據(jù)（https：//www.ncei.noaa.gov/access/world-ocean-database-select/dbsearch.html）。

1.2 篩選與分析統(tǒng)計

本文使用數(shù)據(jù)均以全球數(shù)據(jù)形式提供，對于本文的重點研究區(qū)域墨西哥灣需要進行區(qū)域篩選，選擇的范圍如圖1所示，具體位置為西經(jīng)-90.5°～85°，北緯24°～28°，所選擇的位置大于CPIES 布放站點。

黑框為研究區(qū)域。圖1 墨西哥灣地圖Fig.1 Map of the Gulf of Mexico

區(qū)域篩選后對剖面數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、最大最小測量深度、剖面分辨率進行統(tǒng)計分析。經(jīng)統(tǒng)計，總的剖面數(shù)量為5 154 個，其中小于1 500 m 深度的剖面?zhèn)€數(shù)為 2 142 個，1 500～2 000 m 之間的剖面?zhèn)€數(shù)為574 個，2 000～3 000 m 的剖面?zhèn)€數(shù)為2 541個，大于3 000 m 的剖面?zhèn)€數(shù)僅為21 個。說明歷史數(shù)據(jù)測量深度主要集中在2 000 m 以上，占總剖面?zhèn)€數(shù)的 99.9%（圖2）。

圖2 剖面測量深度統(tǒng)計圖Fig.2 Statistical map of depths of profile measurements

經(jīng)計算分析，垂直空間分辨率在0～1 m 之間的剖面數(shù)為466 個，1～2 m 之間的剖面數(shù)為3 339 個，說明歷史數(shù)據(jù)垂直空間分辨率主要集中在 0～2 m，占總剖面?zhèn)€數(shù)的73.3%（圖3）。

圖3 剖面垂直空間分辨率統(tǒng)計圖Fig.3 Statistical map of vertical spatial resolution of profiles

1.3 數(shù)據(jù)處理

海洋觀測受海流、天氣、設(shè)備等多種因素的影響，數(shù)據(jù)易丟失，質(zhì)量難以保證，所以對于水文數(shù)據(jù)的處理工作十分重要，需要對歷史的水文數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制。

首先，對剖面數(shù)據(jù)空值進行判斷篩選，空值左右相近數(shù)據(jù)若存在則進行線性插值，若不存在則舍棄該剖面；其次，GEM 構(gòu)建需要選定一個參考計算層，要求深度能全覆蓋到斜壓影響深度，考慮到剖面最大測量深度，本文選取 1 000 m 為參考層，為保證參考層數(shù)據(jù)存在并且相對于1 000 m 參考層的傳播時間可計算，剔除測量深度小于1 000 m 的剖面數(shù)據(jù)；GEM 構(gòu)建需要相對大的垂直空間分辨率，本文對所有符合條件的剖面數(shù)據(jù)重新以10m的垂直分辨率重采樣。由于海水幾乎不可壓縮，其密度也接近均勻，根據(jù)壓力P（dbar）：

其中可知，壓力P（dbar）與深度d具有極好的線性關(guān)系，故將海水壓力P轉(zhuǎn)化為深度索引，若原始數(shù)據(jù)中不存在所需深度d的數(shù)據(jù)，則尋找最近深度索引對應(yīng)的溫鹽壓數(shù)據(jù)近似代替該深度下的溫鹽壓數(shù)據(jù)，完成均勻插值到垂向空間的粗粒度化。

最后，將不同來源剖面數(shù)據(jù)的不同參考時間格式，以1950年1月1日0 點為參考時間進行統(tǒng)一，最終轉(zhuǎn)化為實際測量時間。

以上為ARGO 和CTD 剖面溫度、鹽度、壓力及對應(yīng)深度 數(shù)據(jù)的處理方法及過程，為計算傳播時間、對應(yīng)關(guān)系擬合、構(gòu)建GEM 查找表提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 墨西哥灣區(qū)域GEM 構(gòu)建

為深入研究墨西哥灣區(qū)域海水的溫鹽流情況，本節(jié)將上一部分處理過的歷史溫鹽深數(shù)據(jù)整合到一起，并對每個剖面進行劃歸得到參考傳播時延，按照深度分辨率進行擬合，建立一個散點的拉格朗日矩陣，將已有的溫鹽深數(shù)據(jù)投影到此二維空間上，從而建立傳播時延與溫度、鹽度以及比容異常的經(jīng)驗關(guān)系，最后針對GEM 陣進行分析[9-13]。

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理和計算方法

由于歷史溫鹽壓剖面深度不一，均無法達到IES 設(shè)備深度，所以為了更好的進行GEM 查表匹配，需要統(tǒng)一計算得到各個剖面的參考傳播時延（取壓力面為1 000 m 時的傳播時延定義為τ1000），用該參考傳播時延進行GEM 構(gòu)建。

傳播時間的計算關(guān)系式如下：

式中：P為海水壓力；g為重力加速度，取為9.8 m/s2；ρ為海水的密度；C為海水的經(jīng)驗聲速。其中經(jīng)驗聲速和密度都是溫度T，鹽度S和壓力P的函數(shù)。本文使用MATLAB 中的GSW 工具箱中提供的函數(shù)計算海水經(jīng)驗聲速和密度。

2.2 溫度GEM 陣構(gòu)建

GEM 陣的構(gòu)建依賴于歷史的水溫剖面與參考傳播時間τ1000，根據(jù) MEINEN 和 WATTS（2000）[14]提出的方法，首先需要將τ1000從小到大進行排序作為坐標(biāo)點中的x向量，并將每個剖面上該深度下的所有溫度、鹽度以及比容異常作為坐標(biāo)點中的y向量，共同合成坐標(biāo)點，然后通過3 次樣條擬合對每個深度下的所有坐標(biāo)點進行擬合，擬合時垂向的最大分辨率為10 dbar（從0～1 000 dbar），40 dbar（從1 000～2 000 dbar），這是由于剖面數(shù)量隨著深度的增加減少，因而數(shù)據(jù)的密度隨深度的減小，因此壓力網(wǎng)格垂直分辨率減小并允許3 次樣條中的平滑參數(shù)隨深度的減小。而對于溫度GEM 陣就是得到每一個深度上傳播時延與該深度下所有溫度的統(tǒng)計關(guān)系的擬合，如圖4所示（以1 000 dbar 的擬合關(guān)系為例）。

圖4 1 000 dbar 時3 次樣條擬合的溫度與傳播時間τ 的關(guān)系Fig.4 Temperature versus propagation time for 3 spline fits at 1 000 dbar

最后由各個分辨率下的所有擬合曲線建立散點的拉格朗日矩陣，從而構(gòu)建溫度GEM 陣，考慮到深度2 000 m以下的變化較小，因此本文只取了2 000 m以上的溫度GEM 剖面展示，下圖5 為溫度GEM 陣。

圖5 溫度GEM 陣Fig.5 Temperature GEM array

因而從上圖基本上可以看到一個簡單的關(guān)系，對于某一個深度來說，τ1000越小，對應(yīng)的溫度相對要高，因此便可以通過相應(yīng)的傳播時延τ1000來對應(yīng)的查出此傳播時延對應(yīng)的溫度[15]。

2.3 鹽度GEM 陣構(gòu)建

鹽度GEM 陣與溫度GEM 陣構(gòu)建方法基本一致，但是由于海水中鹽度變化較大，所以在進行三次樣條擬合過程中出現(xiàn)了一些離群點，未去除離群點前的擬合曲線如圖6所示（以1 000 dbar 的擬合關(guān)系為例），顯然未去除離群點的擬合關(guān)系并不能反映傳播時延τ1000與鹽度的正確關(guān)系，所以需要去除離群點從而得到每個剖面每個深度下鹽度與傳播時延τ1000的擬合關(guān)系，如圖6所示（以1 000 dbar 的擬合關(guān)系為例）。

圖6 鹽度擬合關(guān)系Fig.6 Final salinity fit relationship

然后進行鹽度GEM 陣構(gòu)建，首先由未去除離群點的各個分辨率下的所有的擬合曲線建立散點的拉格朗日矩陣，從而得到鹽度GEM 陣，如圖7所示，但顯然，該GEM 陣存在較大誤差，不能很好地進行反演，所以又構(gòu)建了去除離群點之后的鹽度GEM陣。

圖7 鹽度GEM 陣Fig.7 Salinity GEM array

與溫度GEM 陣一樣，考慮到深度2 000 m 以下的變化較小，因此本文只取了2 000 m 以上的鹽度GEM 剖面展示，圖7 為最終的鹽度GEM 陣。

因而從上圖基本上可以看到一個關(guān)于傳播時延τ1000和鹽度的簡單的關(guān)系，對于某一個深度來說，τ1000越大，對應(yīng)的鹽度相對要高，因此便可以通過相應(yīng)的傳播時延τ1000來對應(yīng)的查出此傳播時延對應(yīng)的鹽度。

2.4 比容異常GEM 陣構(gòu)建

比容異常GEM 陣構(gòu)建相比于溫鹽GEM 陣構(gòu)建多了計算比容異常的步驟，比容定義為海水密度ρ的倒數(shù)，因此某深度下的比容異常為該深度下的比容與參考比容（鹽度為35 psu，溫度0 ℃）的差值。只要求得每個剖面每個深度下的比容異常的值，擬合過程與傳播時延τ1000-鹽度擬合過程基本一致。由于比容異常是溫度T和鹽度S的函數(shù)，又因為鹽度在擬合過程中出現(xiàn)了離群點，所以比容異常在擬合傳播時延τ1000-比容異常的關(guān)系時也出現(xiàn)了離群點，未去除離群點前的擬合曲線如圖8所示（以1 000 dbar 的擬合關(guān)系為例），顯然未去除離群點的擬合關(guān)系并不能反映傳播時延τ1000與比容異常的正確關(guān)系，所以需要去除離群點從而得到每個剖面每個深度下比容異常與傳播時延τ1000的擬合關(guān)系，如下圖8所示（以1 000 dbar 的擬合關(guān)系為例）。

圖8 比容異常擬合關(guān)系Fig.8 Specific volume anomaly of spline fit versus propagation time

然后進行比容異常GEM 陣構(gòu)建，首先由未去除離群點的各個分辨率下的所有的擬合曲線建立散點的拉格朗日矩陣，從而得到比容異常GEM 陣，如圖9所示，但顯然，該GEM 陣存在較大誤差，不能很好的進行反演，所以又構(gòu)建了去除離群點之后的鹽度GEM 陣。

圖9 比容異常GEM 陣Fig.9 Specific volume anomaly GEM array

與溫度、鹽度 GEM 陣一樣，考慮到深度2 000 m 以下的變化較小，因此本文只取了2 000 m以上的比容異常GEM 剖面展示，圖9 為最終的比容異常GEM 陣。

3 結(jié)束語

海洋是地球氣候系統(tǒng)的重要組成部分，海水的溫度、鹽度和流速在調(diào)節(jié)氣候、影響海洋生物多樣性、控制全球氣候變化等方面起著關(guān)鍵作用[16]。涉及海洋循環(huán)、海洋生態(tài)系統(tǒng)的健康、極端天氣事件的發(fā)生與預(yù)測等方面。因此本文為了得到墨西哥灣區(qū)域海水溫度、鹽度以及流速的基本情況，在WOD18 等開源網(wǎng)站上下載了ARGO 和CTD 的歷史溫鹽深數(shù)據(jù)，結(jié)合這些歷史實測溫鹽深數(shù)據(jù)，建立了一個散點的拉格朗日矩陣，利用地轉(zhuǎn)經(jīng)驗?zāi)B(tài)GEM 方法，將已有的溫鹽深數(shù)據(jù)投影到此二維空間上，從而構(gòu)建了溫度、鹽度和比容異常的GEM陣，后續(xù)可以將校正后的傳播時延與已建立的GEM 陣結(jié)合，得到每個采樣時刻的溫度和鹽度剖面。而后根據(jù)地轉(zhuǎn)流計算公式得到地轉(zhuǎn)流場，并結(jié)合底層流速計測得的海底流速，可綜合得到絕對流速場[17-18]，實現(xiàn)對墨西哥灣區(qū)域海水的分析預(yù)測等工作，從而研究墨西哥灣區(qū)域的海洋現(xiàn)象。