基于经验正交函数分解的高分辨率声速剖面数据压缩方法转让专利
申请号 : CN202110457459.4
文献号 : CN113051260B
文献日 : 2022-04-19
发明人 : 肖汶斌 , 王勇献 , 颜恺壮 , 程兴华 , 刘巍 , 张理论
申请人 : 中国人民解放军国防科技大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种基于经验正交函数分解的高分辨率声速剖面数据压缩方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,以高分辨率海洋再分析产品提供海域的经度、纬度以及海水的温度、盐度、水深数据,采用声速公式转换获得海域的海水声速剖面数据;
步骤2,参照典型声速剖面的垂向分层结构,将某一时空维度下的高分辨率、长时间序列声速剖面数据延拓至海底沉积层;
步骤3,在统一的深度分层框架下,按照空间经度纬度网格、数据采样时刻组织声速剖面数据,求解声速剖面数据矩阵的协方差矩阵及其特征值、特征向量;具体步骤如下:步骤3.1,以统一的深度分层海水声速剖面为对象,构建某一时空维度下的声速剖面数据矩阵;所述的声速剖面数据矩阵的行数为声速剖面数据层数K,列数为经度纬度网格空间位置数I×数据采样时刻数J;某一时空维度下深度分层的声速平均值向量确定为M;
步骤3.2,对声速剖面数据矩阵进行距平化后作协方差处理,获得对应的协方差矩阵YK×K;所述的声速剖面数据矩阵进行距平化后的矩阵为XK×IJ;所述的协方差矩阵YK×K的行数与列数均为K;所述的协方差矩阵YK×K的计算表达式如下:步骤3.3,求解协方差矩阵YK×K的特征值和特征向量,所述的特征值共计K个、特征向量为K个;特征值与特征向量的计算表达式如下:YK×K×VK×K=VK×K×EK×K式中:VK×K为K个特征向量组成的方阵;EK×K为K个特征值(λ1,λ2,λ3,…,λK)组成的对角阵,具体表示如下:
步骤4,以主模态的特征向量作为声速剖面经验正交函数分解的基函数,压缩表示某一时空维度下的高分辨率、长时间序列声速剖面信息;具体步骤如下:步骤4.1,对特征值按照由大到小的顺序进行排列,并将对应的特征向量按列排序组成模态矩阵F;所述的特征值按照由大到小的顺序排列为λ1>λ2>λ3>…>λK;所述的模态矩阵F的行数与列数均为K;
步骤4.2,求解K个模态对应的累积方差贡献率;其中,第K个模态对应的累积方差贡献率的计算表达式如下:
步骤4.3,选取累积方差贡献率大于95%的模态为高分辨率、长时间序列声速剖面经验正交函数分解的主模态;所述的声速剖面经验正交函数分解的主模态为N个;所述的主模态个数N远小于模态总个数K;
步骤4.4,从模态矩阵F中抽取N个主模态对应的特征向量作为声速剖面经验正交函数分解的基函数组成压缩模态矩阵 按列将声速平均值向量M扩展为与声速剖面数据矩阵相同的维度,组成声速平均值矩阵 所述的压缩模态矩阵 的行数为K、列数为N,声速平均值矩阵 的行数为K、列数为I×J;
步骤4.5,转置后的压缩模态矩阵与声速剖面数据矩阵距平化后的矩阵的乘积确定为数据压缩矩阵QN×IJ;以压缩模态矩阵 数据压缩矩阵QN×IJ、声速平均值矩阵 为基础,重构某一时空维度下的声速剖面信息 实现高分辨率、长时间序列声速剖面数据的压缩表示;所述的重构的声速剖面信息计算表达式如下:
2.根据权利要求1所述一种基于经验正交函数分解的高分辨率声速剖面数据压缩方法,其特征在于,所述步骤1的具体步骤如下:步骤1.1,参照高分辨率海洋再分析产品的网格单元结构,设计高分辨率、长时间序列声速剖面的数据结构;其中,高分辨率海洋再分析产品对海域范围内的经度、纬度采用等间距网格划分,在深度维度上采用非等间距网格划分;高分辨率海洋再分析产品提供的海水温度、盐度数据为海洋水体的物理量,在陆地和海底沉积层处的海水温度、盐度数据为缺省值状态;
步骤1.2,以高分辨率海洋再分析产品的经度、纬度、深度网格为基础,采用声速公式获得海域的海水声速剖面数据,所述的声速公式表达式如下:
3/2 2
C(S,T,p)=Cω(T,p)+A(T,p)S+B(T,p)S +D(T,p)S式中:C为海水声速值,S、T、p分别为海水盐度、水温、静压力,Cω、A、B、D为与海水温度和8
静压力相关的经验函数,0≤S≤40、0°≤T≤40°、0Pa≤p≤10Pa,声速计算值的标准差为
0.19m/s;
步骤1.3,基于海域高分辨率、长时间序列的声速剖面数据单元存储为浮点数类型;采用声速公式获得的声速剖面数据在范围内的水平空间分辨率为0.1°×0.1°,垂向空间分辨率为50层,时间分辨率为每3小时输出一次;所述的垂向空间分辨率为50层的声速剖面数据的深度最大值不小于5000米;声速剖面数据的时段与产出的高分辨率海洋再分析产品相同;在陆地和海底沉积层处的声速剖面数据为缺省值状态。
3.根据权利要求2所述一种基于经验正交函数分解的高分辨率声速剖面数据压缩方法,其特征在于,所述步骤2的具体步骤如下:步骤2.1,以典型海水声速剖面的分层结构,作为声速剖面数据延拓的先验信息;所述典型声速剖面分为表面层、跃变层、等温层三层结构;
步骤2.2,在特定经度、纬度的位置处,修改网格深度为海底沉积层的声速值;参照典型声速剖面的垂向分层结构,将声速剖面数据延拓至海底沉积层;特定经度、纬度位置处延拓后的声速剖面数据共K层;
步骤2.3,在特定的时空维度下,循环遍历经度纬度的网格空间位置,获取延拓后的高分辨率、长时间序列声速剖面数据,形成统一的深度分层海水声速剖面数据;某一时空维度下的经度纬度网格空间位置共I个,数据采样时刻共计J个。
4.根据权利要求1所述一种基于经验正交函数分解的高分辨率声速剖面数据压缩方法,其特征在于,在海洋声学的实际应用过程中,特定经度、纬度位置处的声速剖面数据采用下列方式获得:截去重构的声速剖面信息在海底沉积层的数值。
说明书 :
基于经验正交函数分解的高分辨率声速剖面数据压缩方法
技术领域
背景技术
声速剖面数据有助于获取精细化的海洋声学信息,进而提升海洋环境数据的保障能力与水
平。由于地球海洋的空间尺度较大,高分辨率海洋环境要素(如声速剖面)的水平空间分辨
率一般不低于1°×1°。基于高分辨率海洋再分析产品所获得的高分辨率声速剖面数据量十
分庞大,单个数据采样时刻下的数据文件大小为GB量级,普通的个人计算机终端难以满足
长时间序列数据存储需求,进而限制了高分辨率声速剖面数据在海洋声学领域的分析与应
用。
预报分析,其数据分析对象仅限于22°~22°30′N、123°~123°30′E的海区范围,且声速剖面
的深度范围为0~2500米。学术论文《印度洋中北部声速剖面结构的时空变化及其物理机理
研究》采用水平空间分辨率为3°×3°、时间分辨率为10天的地转海洋学实时观测阵数据,基
于经验正交函数分解方法分析了印度洋中北部的声速剖面特征量时空演变规律,其数据分
析对象仅限于印度洋中北部海区的六个区域0~2000米水深范围。学术论文《一种声速剖面
展开的正交基函数获取方法》提出了一种基于水动力方程提取声速剖面正交基函数的方
法,重点解决经验正交函数在声速剖面的声学反演应用中的可靠性和适用性问题,其数据
分析对象仅限于两个空间位置处30余小时内的声速剖面观测值。CN110837791A公开了一种
基于过完备字典的声速剖面反演方法,利用过完备字典的冗余特性捕捉声速剖面的内在本
质特征,进而提高海水声速剖面反演的精度。CN109725053A公开了一种基于高分辨率海洋
再分析产品获取水声场特性数据的方法,其数据分析对象与本发明相同,但未提及采用经
验正交函数分解开展声速剖面的数据压缩。CN110222872A公开了一种基于经验正交函数分
解的海洋多要素中长期统计预测方法,主要解决在海洋预报模式的基础上提高海洋预报的
时效性问题。
发明内容
速剖面数据,在兼顾数据精度与使用效益的原则下,采用基函数表征广域海区的声速剖面
信息,显著压缩高分辨率、长时间序列声速剖面的数据量大小,为高分辨率海洋再分析产品
在海洋声学领域的应用提供技术基础。
析产品提供的声速剖面数据中,需要进行数据压缩的部分;
等间距网格划分,在深度维度上采用非等间距网格划分;高分辨率海洋再分析产品提供的
海水温度、盐度数据为海洋水体的物理量,在陆地和海底沉积层处的海水温度、盐度数据为
缺省值状态;
度和静压力相关的经验函数,0≤S≤40、0°≤T≤40°、0Pa≤p≤10 Pa,声速计算值的标准差
为0.19m/s;
间分辨率为50层,时间分辨率为每3小时输出一次;所述的垂向空间分辨率为50层的声速剖
面数据的深度最大值不小于5000米;声速剖面数据的时段与产出的高分辨率海洋再分析产
品相同;在陆地和海底沉积层处的声速剖面数据为缺省值状态。
延拓后的声速剖面数据共K层;
维度下的经度纬度网格空间位置共I个,数据采样时刻共计J个。
空间位置数I×数据采样时刻数J;某一时空维度下深度分层的声速平均值向量确定为M;
数与列数均为K;所述的协方差矩阵YK×K的计算表达式如下:
阵F的行数与列数均为K;
模态个数N远小于模态总个数K;
矩阵相同的维度,组成声速平均值矩阵 所述的压缩模态矩阵 的行数为K、列数为
N,声速平均值矩阵 的行数为K、列数为I×J;
基础,重构某一时空维度下的声速剖面信息 实现高分辨率、长时间序列声速剖面数据
的压缩表示;所述的重构的声速剖面信息计算表达式如下:
截去重构的声速剖面信息在海底沉积层的数值。
备算力负荷小;
有效性的同时,极大地拓展数据处理的空间范围;
储传输的软硬件成本和操作维护难度,降低技术要求,为改良相应数据分析、远程调用等工
作内容提供良好基础。
附图说明
具体实施方式
解释本发明,并不用于限定本发明。
程图,具体包括以下步骤:
等间距网格划分(分辨率为0.1°),在深度维度上采用非等间距网格划分(共50层),时间分
辨率为每3小时输出一次;高分辨率海洋再分析产品提供的海水温度、盐度数据为海洋水体
的物理量,在陆地和海底沉积层处的海水温度、盐度数据为缺省值状态(默认为NAN);
pressure(作者:CT Chen,FJ Millero.1977)》、《Speed of sound in seawater at high
pressures(作者:Chen,Chen‑Tung.1977)》以及《海洋物理学(叶安乐、李凤岐.1992)》;
率为50层,时间分辨率为每3小时输出一次;所述的垂向空间分辨率为50层的声速剖面数据
的深度最大值不小于5000米;声速剖面数据的时段与产出的高分辨率海洋再分析产品相
同;在陆地和海底沉积层处的声速剖面数据为缺省值状态(默认为NAN)。
变层的声速呈现负梯度分布,等温层的声速呈现正梯度分布;
纬度位置处延拓后的声速剖面数据共K=50层;
遍历经度纬度的网格空间位置,获取该海区延拓后的高分辨率、长时间序列声速剖面数据,
形成统一的深度分层海水声速剖面数据;某一时空维度下的经度纬度网格空间位置共I=
1600个,数据采样时刻共计J=2920个。
数据采样时刻数J=1600×2920=4672000;某一时空维度下深度分层的声速平均值向量确
定为M,深度分层下的声速平均值详见表1;
数与列数均为K;所述的协方差矩阵YK×K的计算表达式如下:
特征值详见表2;所述的模态矩阵F的行数与列数均为K=50。
1 67.78% 26 99.99%
2 91.01% 27 100.00%
3 95.34% 28 100.00%
4 96.85% 29 100.00%
5 98.07% 30 100.00%
6 98.80% 31 100.00%
7 99.26% 32 100.00%
8 99.49% 33 100.00%
9 99.63% 34 100.00%
10 99.73% 35 100.00%
11 99.79% 36 100.00%
12 99.84% 37 100.00%
13 99.88% 38 100.00%
14 99.91% 39 100.00%
15 99.93% 40 100.00%
16 99.94% 41 100.00%
17 99.96% 42 100.00%
18 99.96% 43 100.00%
19 99.97% 44 100.00%
20 99.98% 45 100.00%
21 99.98% 46 100.00%
22 99.99% 47 100.00%
23 99.99% 48 100.00%
24 99.99% 49 100.00%
25 99.99% 50 100.00%
的主模态个数N=3远小于模态总个数K=50;
速剖面数据矩阵相同的维度,组成声速平均值矩阵 所述的压缩模态矩阵 的行数
为K=50、列数为N=3,声速平均值矩阵 的行数为K=50、列数为I×J=4672000;
基础,重构某一时空维度下的声速剖面信息 实现高分辨率、长时间序列声速剖面数据
的压缩表示;所述的重构的声速剖面信息计算表达式如下:
分层下原始声速值与重构声速值之间的误差平均值;
分辨率、长时间序列声速剖面的压缩率大小为94%:
当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实
质和范围。