聲速剖面反演預測方法

摘要：利用2006-2017年我國南海部分區域(112°~114°E,10°~12°N)的Argo觀測數據,對該海區聲速剖面進行了仿真分析和研究。在此基礎上,利用遺傳算法(GA)優化的徑向基函數(RBF)神經網絡建立反演預測模型(GA-RBF),結合海區表面實測溫度和歷史數據,研究了該區域2016-2017年的聲速剖面實時預測情況,并獲得該海區6月和12月的聲速剖面平均均方根誤差值為0.845 m/s和0.815 m/s;而采用平均聲速剖面方法獲得該海區6月和12月的聲速均方根誤差分別是2.393 m/s和2.176 m/s。仿真結果表明:基于GA-RBF網絡模型并利用海區表面實測溫度的反演預測結果更趨近實測聲速剖面,該模型可用于海區垂直聲速剖面的實時預測。