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波浪滑翔器海洋观测数据质量控制研究

周莹 于佩元 孙秀军 桑宏强

周莹, 于佩元, 孙秀军, 等. 波浪滑翔器海洋观测数据质量控制研究[J]. 水下无人系统学报, xxxx, x(x): x-xx doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202003
引用本文: 周莹, 于佩元, 孙秀军, 等. 波浪滑翔器海洋观测数据质量控制研究[J]. 水下无人系统学报, xxxx, x(x): x-xx doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202003
ZHOU Ying, YU Pei-yuan, SUN Xiu-jun, SANG Hong-qiang. Research on Quality Control of Ocean Observation Data based on Wave Glider[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202003
Citation: ZHOU Ying, YU Pei-yuan, SUN Xiu-jun, SANG Hong-qiang. Research on Quality Control of Ocean Observation Data based on Wave Glider[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202003

波浪滑翔器海洋观测数据质量控制研究

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.202202003
基金项目: 国家重点研发计划重点专项(2017YFC0305902); 青岛海洋科学与技术试点国家实验室“问海计划”项目(2017WHZZB0101); 天津市自然科学基金重点基金(18JCZDJC40100); 山东省重点研发计划重大科技创新工程(2019JZZY020701)
详细信息
    作者简介:

    孙秀军(1981-), 男, 博士, 教授, 主要从事海洋移动观测技术研究

    通讯作者:

    桑宏强(1978-), 男, 博士, 教授, 主要从事海洋无人平台技术研究

  • 中图分类号: U674.941; O353.2

Research on Quality Control of Ocean Observation Data based on Wave Glider

  • 摘要: 观测数据的准确性和可信度是波浪滑翔器数据质量控制的核心, 有效的数据质量控制方法是推动波浪滑翔器观测数据推广应用必不可少的技术手段。为提升波浪滑翔器观测数据质量, 本文以气温、气压数据为例, 提出一种新型海洋观测数据质量控制方法, 该方法包括数据检验和数据修正环节。数据检验包括范围检验和尖峰检验, 对波浪滑翔器观测数据进行异常值剔除。数据修正采用BP神经网络算法对检验后的观测数据进行数据修正, 提升观测数据整体准确性。前期, “黑珍珠(Black Pearl)”波浪滑翔器集成AIRMAR-BP200和GILL-GMX600气象传感器进行比对实验获取大量数据样本, 本文使用该样本数据用于BP神经网络模型训练。同时, 为验证本文提出的数据质量控制方法的有效性, 对“黑珍珠”波浪滑翔器进行海上实验获取的观测数据进行数据质量控制和分析, 实验结果表明本文提出的数据质量控制方法可有效提高观测数据的准确性。

     

  • 图  1  “黑珍珠”波浪滑翔器整体结构

    Figure  1.  Overall structure of the“Black Pearl”wave glider

    图  2  数据控制方法

    Figure  2.  Data quality control method

    图  3  现场数据获取与回传

    Figure  3.  Field data acquisition and return

    图  4  前馈神经网络结构

    Figure  4.  Feedforward neural network structure

    图  5  海试现场

    Figure  5.  Sea trial site

    图  6  与白龙浮标进行数据比对

    Figure  6.  Data comparison with Bailong buoy

    图  7  气压比对(未经过数据检验)

    Figure  7.  Air pressure comparison (Before data verification)

    图  8  气温比对(经过数据检验)

    Figure  8.  Air temperature comparison (After data verification)

    图  9  气压数据尖峰检验比对

    Figure  9.  Peak test on the air pressure data

    图  10  气压数据质量控制前后比对

    Figure  10.  Comparison before and after air pressure data quality control

    图  11  气温数据质量控制前后比对

    Figure  11.  Comparison before and after air temperature data quality control

    表  1  “黑珍珠”波浪滑翔器指标参数

    Table  1.   The specifications of the“Black Pearl”wave glider

    项目技术指标
    平台质量双体结构总质量80 kg
    平台尺寸水面船体: 2.2 m×0.6 m×0.3 m;

    水下牵引机: 2.2 m×1.2 m×0.5 m
    续航能力最大航行距离>1×104 km; 连续工作时间>1年
    风浪等级可以抵抗12级台风, 最大可生存浪高10 m
    定位精度3级海况(海流<0.5 kn): 24 h内虚拟锚泊定
    点误差<200 m半径概率≥50%; 24 h内直线
    路径跟踪偏差<200 m概率≥80%
    发电功率峰值发电功率约为90 W, 长期平均功率≥12 W
    蓄电储备连续无光工作时间7天
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    表  2  气象参数比对

    Table  2.   Comparison of meteorological parameters

    传感器参数范围精度
    AIRAMR PB200气温−40 ~55 ℃±1.1 ℃
    气压300~1 100 mbar±1 mbar
    GILL
    GMX600
    气温−40~+70 ℃±0.3 ℃
    气压300~1 100 mbar±0.5 mbar
    下载: 导出CSV

    表  3  气温与气压数据量化比对

    Table  3.   Quantitative comparison of air temperature and air pressure data

    要素数据平均
    偏差
    中位数偏差标准差稳健
    标准差
    气压修正前−0.0028−0.00310.00141.8e-6
    修正后6.4e-44.2e-40.00131.7e-6
    气温修正前1.39771.45430.47370.2244
    修正后−0.0945−0.06030.42040.1767
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-03
  • 录用日期:  2022-03-24
  • 修回日期:  2022-03-21
  • 网络出版日期:  2022-05-17

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