测量数据被用于建立声学模型,其中粗糙海冰作为 OASES 的输入参数。第四节通过一系列仿真实验探讨了平滑海冰与粗糙海冰对信号传播的影响。第五节分析了接收信号,第六节将观测结果与模型仿真进行定性对比。文中讨论了海冰粗糙度对声学信号的影响以及建模方法和研究手段的局限性。最后,第七节给出了总结与结论性评述。测量值用于创建一个声学模型,将粗糙的海冰作为 OASES 的输入。包括光滑海冰和粗糙海冰对信号传播的影响在第 IV 节的一系列仿真实验中得到了解决。在第 V 秒中,对接收到的信号进行分析,在第 VI 秒,将观测结果与模型模拟进行定性比较。讨论了海冰粗糙度对声学信号的影响以及建模和方法的局限性。最后,第 VII 节提供了摘要和结论。
Case Ice thickness RMS roughness Characteristic correlation length
a 0 m 0 m 0 m
b 2 m 0 m 0 m
c 2 m 0.2 m 19.1 m
d 2 m 0.6 m 19.1 m| Case | Ice thickness | RMS roughness | Characteristic correlation length |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| a | 0 m | 0 m | 0 m |
| b | 2 m | 0 m | 0 m |
| c | 2 m | 0.2 m | 19.1 m |
| d | 2 m | 0.6 m | 19.1 m |
表 IV. 用于模拟海冰底面粗糙度的高斯分布参数。
参数
数值
平均冰层厚度
2.0 米(参考文献 33)
均方根粗糙度
0.2-0.6m0.2-0.6 \mathrm{~m}
特征相关长度
19.1 米(根据参考文献 31 计算得出)
Parameter Value
Mean ice thickness 2.0 m (Ref. 33)
RMS roughness 0.2-0.6m
Characteristic correlation length 19.1 m (calculated from Ref. 31)| Parameter | Value |
| :--- | :---: |
| Mean ice thickness | 2.0 m (Ref. 33) |
| RMS roughness | $0.2-0.6 \mathrm{~m}$ |
| Characteristic correlation length | 19.1 m (calculated from Ref. 31) |
FIG. 7. (Color online) Distribution of ray reflection incidence angles with a plane vacuum interface for a source located at 90 m out to a range of 40 km . The majority of interactions have an incidence angle above 80^(@)80^{\circ} 图7. (在线彩色) 在平面真空界面下,射线反射入射角的分布情况,声源位于90米处,传播距离达40公里。大多数相互作用的入射角高于 80^(@)80^{\circ} 。
the surface channel. This causes the pulses to be shifted forward (leftward) with the travel-time at its range for the direct path in the surface channel, so that the vertical line (B) near tau=0s\tau=0 \mathrm{~s} is an arrival traveling with the same speed as the sound speed in the surface channel. The received signal at each range is stacked vertically, with the closest range at the bottom. Additionally, each signal has been scaled with sqrtr\sqrt{r} 表面声道。这导致脉冲向前(向左)偏移,其传播时间对应于表面声道中直达路径的到达时间,因此靠近 tau=0s\tau=0 \mathrm{~s} 的垂直线(B)代表以表面声道声速传播的到达信号。每个距离接收到的信号垂直堆叠显示,最近距离位于底部。此外,每个信号已通过 sqrtr\sqrt{r} 进行缩放,
FIG. 9. (Color online) Matched filter output for the modeled signal for no ice (Case a), shown as a function of reduced time and range. The pulse is propagated from a source at 90 m depth to a receiver at 30 m depth for increasing range (r)(r). Each pulse is time-shifted forward (leftward) with the travel-time at its range for the direct path in the surface channel: tau=t-r//c_(0)\tau=t-r / c_{0}, where c_(0)=1435m//sc_{0}=1435 \mathrm{~m} / \mathrm{s} is the lowest sound speed in the surface channel. The pulses are stacked vertically with the pulse received at 0 km at the bottom and the pulse received at 120 km at the top. The amplitude of each pulse is scaled with sqrtr\sqrt{r} 图 9.(彩色在线)无冰条件下模拟信号的匹配滤波器输出(案例 a),显示为简化时间与距离的函数。脉冲从 90 米深声源传播至 30 米深接收器,距离逐步增加 (r)(r) 。每个脉冲根据表面声道直达路径的传播时间 tau=t-r//c_(0)\tau=t-r / c_{0} (其中 c_(0)=1435m//sc_{0}=1435 \mathrm{~m} / \mathrm{s} 为表面声道最低声速)向前(左)时移。脉冲按垂直方向堆叠,底部为 0 公里处接收的脉冲,顶部为 120 公里处接收的脉冲。各脉冲振幅按 sqrtr\sqrt{r} 缩放以补偿柱面扩散损失,确保振幅随距离增加仍具可比性。
In order to find a representative signal that could be compared with the synthetic signal, N=15N=15 transmissions between 32.0+-1.0km32.0 \pm 1.0 \mathrm{~km} 为寻找可与合成信号对比的代表性信号,收集了 32.0+-1.0km32.0 \pm 1.0 \mathrm{~km} 时段(第1至19小时,剔除故障传输)的 N=15N=15 传输数据并进行同步时移处理
表 III 中案例 b、c、d 的模型仿真结果如图 12 所示,同时显示了 15 次传输信号振幅计算的平均值。合成轨迹通过使用图 9 和图 10 中的缩减时间,与信号表面波达波(B)进行了同步处理。模型案例 bb 中到达波 B 的振幅已按比例调整,以匹配数据中对应到达波的平均振幅(75.6 dB re 1muPa1 \mu \mathrm{~Pa} )。其他模型案例的结果均采用与案例 b 相同的比例因子进行缩放,以便相互比较。由于不同模型(无海冰层)的相位变化可能导致干涉图样差异,案例 a 未纳入比较,故不适合直接与含海冰层的案例进行对比。
FIG. 12. (Color online) Mean of 15 time-synchronized received signals at distance 32.0+-1.0km32.0 \pm 1.0 \mathrm{~km} (as shown stacked in Fig. 11). The dashed lines show the synthetic signals computed by OASES at a range of 32 km for different cases. Labels A1, D, B, and A2 show the identified arrivals; first bottom reflection, refracted, surface duct arrival, and second bottom reflection for the measured data (top) and model (bottom) respectively. Data gaps (e.g., hours 8-118-11 图 12.(彩色在线)15 组时间同步接收信号在距离 32.0+-1.0km32.0 \pm 1.0 \mathrm{~km} 处的平均值(如图 11 堆叠所示)。虚线展示了 OASES 模型在 32 公里距离针对不同情况计算的合成信号。标签 A1、D、B 和 A2 分别标识了测量数据(上图)与模型(下图)中的到达信号:首次海底反射、折射波、表面波导到达信号及二次海底反射。数据缺口(例如 8-118-11 小时段)未纳入平均值计算。
观测数据显示 A1 与 D 之间的延迟过小。模型中第二个海底反射波(A2)到达过早,可能是由于模型中的简化海底地形所致。模型中海底参数的选择具有一定随意性,且 OASES 假设倾斜海底为平面,这增加了模型信号中 A1 与 B 相对振幅的不确定性。D 波不受海底直接影响。
我们感谢挪威海岸警卫队为 UNDERICE 项目分配了破冰船 K.V. Svalbard 的船时。船长 Roar Lund 及其船员在实地作业期间提供了卓越且热情的支持。我们感谢斯克里普斯海洋研究所的 Peter Worcester 及其声学团队在声学仪器方面的协助,以及伍兹霍尔海洋研究所的 Peter Koski 在声学浮标的布放与回收工作中的贡献。G.H.对受邀访问伍兹霍尔海洋研究所表示感谢,并赞赏由此与声学工程组和建模组展开的富有成效的讨论。我们确认 M. Babiker(NERSC)(参考文献 23)为卫星图像图(图 1)的作者。感谢 H. Schmidt 抽出时间讨论并解答有关 OASES 模型的问题。实地工作由挪威研究理事会通过 UNDER-ICE 项目(资助号 226373)提供资金支持,ENGIE E&P Norway 提供了额外资助。数据分析、建模及论文撰写工作在美国海军办公室的资助下完成。
研究(全球)(资助编号 N62909-14-1-NO33)和 UNDER ICE(资助编号 226373)项目。美国海军研究办公室通过向伍兹霍尔海洋研究所提供资助(编号 N000141210176)对本工作给予了部分支持。本出版物中表达的任何观点、发现、结论或建议均为作者个人观点,并不一定反映海军研究办公室的立场。 ^(1){ }^{1} O. M. Johannessen, H. Sagen, S. Sandven, 和 K. V. Stark,“格陵兰海和巴伦支海冰缘涡引起的环境噪声热点”,《IEEE 海洋工程杂志》28 卷,212-228 页(2003 年)。 ^(2){ }^{2} C. Strong 和 I. G. Rigor,“夏季扩大、冬季缩小的北极边缘冰区趋势”,《地球物理研究快报》40 卷,4864-4868 页,doi:10.1002/grl.50928(2013 年)。 ^(3){ }^{3} J. A. Johannessen, O. M. Johannessen, E. Svendsen, R. Shuchman, T. Manley, W. J. Campbell, E. G. Josberger, S. Sandven, J. C. Gascard, T. Olaussen, K. Davidson, 和 J. Van Leer,“1983 年和 1984 年边缘冰区实验期间弗拉姆海峡边缘冰区的中尺度涡旋”,《地球物理研究:海洋》92 卷,6754-6772 页,doi:10.1029/JC092iC07p06754(1987 年)。 ^(4){ }^{4} S. G. Gallaher, T. P. Stanton, W. J. Shaw, S. T. Cole, J. M. Toole, J. P. Wilkinson, T. Maksym, 和 B. Hwang,“加拿大海盆冰-海洋边界层和混合层在热力学强迫边缘冰区发展过程中的演变”,《地球物理研究:海洋》121 卷,6223-6250 页,doi:10.1002/2016JC011778(2016 年)。 ^(5){ }^{5} F. B. 詹森、W. A. 库珀曼、M. B. 波特、H. 施密特与 J. 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