深海ADCP 數據處理及產品生產流程研究

譚俊峰，宋曉陽，張 飛*，楊 杰，常永國，史曉龍

（1. 中國科學院聲學研究所 聲場聲信息國家重點實驗室，北京 100190；2. 中科長城海洋信息系統有限公司，北京 100085）

隨著海洋經濟的發展，關心海洋、認識海洋、經略海洋、建設海洋強國、走向深海大洋已成為新時期國家發展戰略的重要組成部分[1]。深海觀測是認識和開發海洋的重要手段，正逐步成為國際研究熱點。南海作為典型的深水盆地，受季風、環流及復雜海底地形影響，為海洋科學研究提供了得天獨厚的條件[2]。2016 年，我國第一個深海海底觀測網試驗系統建成[3]，解決了深海觀測受能源供給與信息傳輸限制的問題，其中在1 800 m 水深布放的海底動力平臺搭載了聲學多普勒流速剖面儀（Acoustic Doppler Current Profiler，ADCP）和溫鹽深儀（CTD）等傳感器，為深海海洋科學研究提供了可靠的海底動力基礎數據資料[4]。

ADCP 是目前國際上測量多層海流剖面最有效的方法，也是應用最為廣泛的海洋觀測儀器之一[5]。國內外海洋工作者在ADCP 的制造、觀測、數據預處理等方面做了大量研究，但對ADCP 的數據后處理和質量控制尚未形成統一的通用標準和規范[6]。隨著ADCP 大量投入使用，制定數據處理、數據質量控制及產品生產的標準流程，對于最大限度地發掘科學數據價值，以及推動開發趨于業務化運行的質量控制軟件進程具有重要意義。本文基于深海海底觀測網試驗系統——2018 年度海底動力平臺采集的ADCP 數據，重點研究ADCP 數據處理及產品生產流程，其中介紹了ADCP 數據處理流程、數據質量控制方法，對原始數據和經過質量控制后的數據分別處理，分析了深海海流狀況，同時也驗證了ADCP 傳感器在深海的工作性能。

1 數據獲取

本文采用的數據來源于深海海底觀測網試驗系統，由布放在海深1 800 m 處海底動力平臺搭載的ADCP 采集，如圖1 所示。ADCP 為RDI Workhorse Sentinel 系列，工作頻率150 kHz，采樣間隔10 min，垂向觀測層數30 層，每層4 m。本文主要分析了2018 年的ADCP 數據，共有樣本數34 140 條，針對數據處理及產品生產流程等開展相關研究。

圖1 ADCP 及其工作模式

2 數據處理流程及方法

ADCP 數據處理流程，如圖2 所示。不同工作頻率的ADCP搭載在不同平臺上采集原始數據，獲取的原始數據經過數據解析、數據處理系統進行格式轉換等操作，再經過一系列的初步質量控制、程序化質量控制和人工質控，輸出最終的流速剖面產品（Velocity Profile，VELPROF）。

圖2 ADCP 數據處理流程

VELPROF 由3 個分量組成，如表1 所示。

表1 流速剖面產品

2.1 ADCP 原始數據

ADCP 采集的原始數據為二進制數據流，數據處理需要將數據進行解碼、坐標轉換及流速分量計算，從而得到觀測點的海流狀況[7]。

2.2 數據處理流程

2.2.1 數據解析 讀取分析原始二進制數據，進行數據解析，轉換成十進制的數據。主要分為以下步驟：

（1）讀取數據頭部信息（Header Data）的Header ID 與Data Source ID，判斷數據是否為ADCP 數據。

（2）計算數據流的Checksum 值，其中不包括ADCP 數據本身的“Checksum”的2 字節。比較Checksum 與計算的值，如果匹配，說明數據是有效的。反之，讀取下一個數據流，執行步驟1。

（3）根據數據頭部信息（Header Data），獲取該數據所包含的數據類型。數據類型包括：Fixed Leader, Variable Leader, Velocity, Echo Intensity, Correlation, Percent Good 等。

（4）根據不同的數據類型，解碼相關數據，如流速剖面層數、深度、流速等。

（5）查找每個字節在特定數據類型中表示的內容。將目標字節轉換為十進制數據，得到以mm/s 為單位的波束數據以及相關的元數據。

（6）將解碼后的數據導出為 MAT 文件，后續進一步的格式轉換。

2.2.2 數據轉換 ADCP 每個換能器測量的流速是水流沿其聲束坐標方向的速度，任意3 個換能器軸線即組成一組空間波束坐標系。同時，ADCP 還定義有自身的設備坐標系X-Y-Z。解析后的十進制數據為波束坐標系下的海流速度，需要應用變換矩陣A轉換到設備坐標系，再根據羅盤提供的方向和傾斜計的傾斜數據，利用旋轉矩陣M將X-Y-Z坐標下的流速轉換為地球坐標系下的流速數據[8]。

（1）轉換矩陣A將波束坐標轉換到設備坐標系：

其中：a=1/[2*sin(θ)]，θ為波束角度；

c=凸頭傳感器為+1，凹頭傳感器為-1；

每個深度單元的速度數據由4 個分量組成，在波束坐標中分別表示波束1 (b1)、波束2 (b2)、波束3 (b3)和波束4 (b4)的速度：

（2）旋轉矩陣M將設備坐標轉換到地球坐標系：

H、R和P分別為航向角（Heading）、橫搖角（Roll）和俯仰角（Pitch）。如果ADCP 的方向是朝上的，則在應用矩陣M之前，需要將內部傾斜傳感器測得的橫搖角加上180°，并修正俯仰角。

式中：Tilt1 為測量的俯仰角；Tilt2 為測量的橫搖角。得到地球坐標系下的速度值：

（3）對地球坐標系下的速度剖面還可根據需要進行磁差校正，校正矩陣B如下：

β為磁偏角估計值，旋轉矩陣B將向量順時針旋轉β度。正磁差表示正北偏東，負磁差表示正北偏西。輸入是地球坐標系下的水平速度剖面(VLE,VLN)：

2.3 數據質量控制

數據質量控制是通過一系列的技術操作及測量、標注等過程，檢測數據質量，剔除無效、錯誤的數據，用來確保數據的準確性和可靠性，為用戶提供一個通用的方法來篩選出有效可用的數據。針對ADCP 數據，主要采用初步質量控制、全局檢測[9]、尖峰檢測[10]、卡值檢測[11]、梯度檢測[12]、良好數據百分比和人工質控等方法進行質量控制。

2.3.1 初步質量控制 主要對數據進行缺測值檢驗、非法碼檢驗。如果經緯度缺測（數值為30 000），流速流向缺測或錯誤（數值為-32 768），缺測值需要剔除處理。非法碼檢測用于處理文件中編碼與屬性不符者，通常標準數據格式中每一位編碼均定義了特定的屬性，出現非法碼則表明數據不可用。

2.3.2 全局檢測 該方法旨在測試數據是否落在指定的閾值范圍內，如經度0°～180°，緯度0°～90°，流向0 ～360°等。超過傳感器的有限輸出范圍，表明數據可疑或錯誤，在實際操作中還可以根據經驗值選擇更小的閾值范圍。

2.3.3 尖峰檢測 海洋觀測要素在某空間或時間范圍內變化是有限的，若出現觀測值突變且與周圍觀測值明顯不同，則判定為異常值，如相鄰兩層流速突變大于50 cm/s。

2.3.4 卡值檢測 比較一個時間序列范圍內若干相鄰觀測數據誤差是否全部小于預定精度，如果小于預定精度，并且相鄰觀測數據大于預定的個數，則說明數據可疑或錯誤。對于深海觀測，由于海流本身變化可能不明顯，因此精度值不宜過大。

2.3.5 梯度檢測 海洋觀測要素在一定時間和空間范圍內具有連續性，時間接近或者位置鄰近的觀測要素變化值應該在一定范圍內，否則認為數據異常，如垂直流速梯度超過了15 cm/s。

2.3.6 良好百分比檢測 良好百分比為ADCP 標準數據格式內容，用于描述數據良好情況。良好百分比小于50%，此深度單元數據可疑。

2.3.7 人工質控 人工質控要求操作員必須在適當的時間范圍內，對程序化檢測的異常數據、數據采集狀態等進行人工檢查，以確保系統的完整性。

3 數據分析

3.1 原始數據分析

深海海流受風浪和深層洋流的綜合作用，表現較為復雜。為了從不同角度和層面分析數據，首先對原始數據進行處理，有針對性的繪制了各類圖件，以便對數據質量、數據有效性、設備狀況等進行評估。

3.1.1 偽彩圖 原始數據分析以2018 年1 月至2018 年5 月時間段為例，共17 491 條樣本數據。圖3 為樣本數據的分布偽彩圖。

圖3 2018 年1 月—5 月數據偽彩圖

從圖3 中可以看出，在觀測點以上約30 m 范圍內，色塊均勻，數據表現良好；超過30 m 范圍后，出現了黑色條帶。經初步質量控制檢測，發現該條帶為大量缺測數據，值為-32 768。圖4 對30 m范圍內的數據進行局部放大，可以清楚地看到，在1 ～8 層數據是良好可用的。這說明ADCP 在深海工作時，由于深海水體清澈、水質透明，導致回波信號減弱，同時ADCP 頻率高衰減大，因而工作距離會極大縮短，導致觀測上層出現缺測無效值。

圖4 第4 055 到第4 311 條數據偽彩圖

3.1.2 時間序列圖序列圖顯示了選定變量（流向、幅值、速度）的各水層數據，反應深海海流的長期變化趨勢和季節周期性規律等。方框小矩形表示標準差，連接的長線表示最小值和最大值，中間短實線是平均值。可以看到，在長時間序列范圍內，深海觀測點的海流保持相對穩定，速度整體比較平穩；不同時段流向變化較大；同時段不同流層，變化趨勢基本一致，流速大小存在差異。說明深海海流并不是單純的均勻流或者表層流，而是二者的結合。

3.1.3 剖面圖 給出了1 ～10 層不同樣本數據的速度、幅值及流向剖面圖，為典型的深海流速剖面。可以看到在上層深度部分數據缺失，說明此深度超出ADCP 工作范圍；淺層各分量變化比深層略大，即隨著深度增加，海流速度有減小的趨勢。

圖6 不同時刻下的樣本剖面圖

3.1.4 數據序列趨向和殘差圖 分別提取各層幅度數據，得到數據序列趨向和殘差圖，如圖7 所示。從趨向圖得到1 ～8 層各數據點具有很好的擬合性、一致性，整體殘差值均勻分布，各層曲線擬合基本一致；第9 層數據開始出現明顯差異，數據量小，擬合失效，證明9 層及以上數據無效。驗證了該ADCP 在大約30 m 工作范圍內的有效性和可靠性。

圖7 不同觀測層數幅度數據序列趨向和殘差圖

3.2 數據處理結果

3.2.1 原始四波束速度 對原始數據經過質量控制后分析，以2018 年ADCP 采集的34 140條樣本數據為例，原始波束速度分4 個波束（Beam1 ～Beam4）繪制，所示。原始四波束速度圖反映了各分量的波動情況以及波束的一致性。各層波束速度范圍為[-0.2, 0.2]（單位：m/s，負號表示反方向），不同深度海流速度存在明顯差異，隨著深度減小，海流速度呈現增大趨勢。

圖 8 不同層數原始四波束速度圖

3.2.2 不同流層波束速度對比 將觀測站點1 ～9層的波束速度（Beam1）繪制在同一圖上，如圖 9所示。通過不同流層測量數據的對比分析發現，在長時間序列范圍內，各層海流速度變化均勻，整體海流速度小于0.2 m/s，說明了深海海流的相對穩定性，長期變化趨勢和季節性規律不明顯。

3.2.3 地球坐標系下的三維流速 根據2.2.2 節，利用轉換矩陣A和旋轉矩陣M對波束坐標系下的速度剖面進行轉換，得到地球坐標系下的流速剖面產品VELPROF，共有3 個分量——VLE,VLN,VLU。結果如圖10 和圖11 所示，分別為地球坐標系下水平層和垂向層三維速度分量。

圖11 不同時刻下三維海流速度（垂向層）

由上得到深海海流更為精確的數據：水平方向一般為均勻定常流動；垂向上隨著深度增加流速減小；深層海流速度小于0.1 m/s，大部分流速值在0.05 m/s 左右。根據深海垂向流速剖面數值模擬[13]可知，在典型的垂向流速剖面中，表層流速可達0.4 m/s，隨著水深增加，均勻流速層下降到0.1 m/s，更深處的流速接近于0，與實際數據分析結果相符合。

4 結 論

本文基于2018 年深海觀測網試驗系統的ADCP 數據集，重點介紹了ADCP 數據處理原理、質量控制方法、產品生產流程，分析了在長時間序列范圍內深海海流狀況，驗證了ADCP 的深海工作性能，為后續利用ADCP 開展深海海洋觀測提供參考意見。研究結論如下：

（1）完整的ADCP 處理流程需要經過解碼、計算、格式轉換、質量控制和數據分析等，分別輸出L0 級數據、L1 級數據產品。該流程適用于搭載在不同平臺上不同頻率的ADCP 觀測設備，并可根據操作員經驗做出個性化改進，對后續推動ADCP 數據的流程化處理具有指導意義。

（2）數據質量控制用來確保數據的準確性和精確性，并給出質量控制標志QC。對于ADCP 采集的數據，主要通過初步質量控制、程序化質量控制和人工質控3 個環節，其中程序化質量控制包括了全局檢測、尖峰檢測、卡值檢測、梯度檢測和良好數據百分比檢測。完善的質量控制流程能有效去除無效、錯誤的數據，提高海底觀測數據的質量，為海洋管理和科學研究提供可靠的、準確的海底觀測數據，保證分析結果的真實可靠性。

（3）本次數據采集的ADCP 設備布放于海深1 800 m 處，垂向觀測層數30 層，每層4 m。數據分析結果表明，在1 ～8 層數據表現良好，9 層以上為大量無效數據，因此該設備的有效工作范圍在30 m 左右。在海洋流速測量和考察中，ADCP工作性能與海區、深度、水體環境等都有很大關系。該深海觀測點由于懸浮物少、水質清澈，水體散射度較弱，導致ADCP 接收的回波信號減弱，同時頻率高衰減大，因此有效工作距離會極大縮短，為后續ADCP 深海觀測提供參考意見。

（4）深海海流受風浪和深海洋流的綜合作用，流速并不是單純的均勻流或表層流，而是二者的結合，在不同深度形成了典型的深海流速剖面。在1 800 m 海深觀測點，全年海流速度小于0.1 m/s，大部分流速值在0.05 m/s 左右，垂向上隨著水深的增加流速逐漸減小，水平方向為均勻的定常流動，長期變化趨勢和季節性規律不明顯。數據分析結果與理論計算、數值模擬相符，為深海海流分析提供了有力數據支撐。