CN103900789B - 一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法。其步骤包括利用海床基ADCP反演悬沙浓度，每个ADCP的探头作为一个信号源，从而得到悬沙浓度的时空分布。利用盲源分离技术对悬沙浓度进行分离。按照非线性动力学原理，运用时间序列重构悬沙浓度在状态空间中的轨道，将悬沙浓度信息转换为反映非线性动力学特性的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数、近似熵非线性指数，利用时间序列的非线性指数绘制出非线性趋势，来反映整个过程的非线性动力学特性变化。本发明实现了海底原位实时监测再悬浮过程中悬沙浓度变化的非线性动力学行为，为海底沉积物再悬浮过程机理研究提供了技术支撑，具有后续建立悬沙浓度变化模型，预测海底沉积物悬扬量的应用价值。

Description

一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法

技术领域

本发明属于海洋监测技术领域，涉及一种海底沉积物再悬浮原位数字化监测方法，特别是一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法。

背景技术

沉积物再悬浮是海洋过程中的一个普遍现象，也是淤泥质近岸海域悬沙的重要来源。在海洋动力作用下，泥沙经常处于起动、搬运、沉降、再悬浮、再搬运的不断循环动力过程中，这不仅直接关系到生态环境变化、岸滩演变、港口航道回淤、物质循环、人类的生存空间和社会的可持续发展，而且涉及许多重大基础科学问题的解决。

我国广泛发育的淤泥质海岸，决定了沉积物再悬浮是一个非常普遍的现象。因此，开展海底沉积物再悬浮过程研究对海洋沉积动力学以及与沉积物再悬浮有关的港口航道、海岸工程、环境、流体力学、生物地球化学等诸领域的研究都是一个重要基础和关键环节，是当前亟待解决的重大科学问题之一。

自上世纪80年代起，国内外学者就开始对沉积物再悬浮这一现象的发生机理进行了关注。随着观测技术的进步，声学方法使得对沉积物再悬浮过程进行现场观测研究变得可行。利用先进声学测量仪器可以在测量流速和波浪的同时实时连续地反演水体的悬沙浓度，能够获得高时空分辨率的观测资料。这些大容量、高密度的悬沙浓度观测资料中蕴含着丰富的沉积物再悬浮信息及其大量非线性特征，在潮流边界层内，沉积物再悬浮受壁湍流拟序运动间歇性猝发的控制，猝发生成的大尺度含能湍涡携带相似尺度沉积物云状聚团进入水体。在波浪边界层内，当波浪强度较小时，沉积物再悬浮由漩涡携带泥沙以泥沙云的形式周期性跃起而产生；当波浪强度较大时，泥沙则以猝发的形式跃起。不论是泥沙云还是猝发体实质上都是携带泥沙的漩涡，只是不同条件下漩涡的产生方式不同。这些漩涡一经脱离床面便开始形成泥沙的扩散，当水流中的大漩涡分解成各种尺度的小漩涡时，一部分能量用于悬浮泥沙，转化为重力位能，一部分能量转化为分子尺度上的热运动而被耗散掉，沉积物再悬浮形态也将成为具有分形特征的耗散结构，它的形成、维持、发展、演变乃至解体都是靠消耗水流能量来实现。由于引起沉积物再悬浮的湍流形态复杂而奇异，它们包括各种大小不同、形状各异、随时间流动与变化的漩涡，涉及到高维问题，传统的、线性的研究方法已很难对沉积物再悬浮发生机理的认识有新的突破，如何挖掘分析这些获得的大容量、高采样频率的悬沙浓度观测数据已成为制约沉积物再悬浮研究的一个瓶颈问题，从而限制了沉积物再悬浮过程研究。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提出一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法，该方法能够挖掘分析大容量、高采样频率悬沙浓度观测数据中蕴含的再悬浮过程非线性动力特征。

本发明要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的，一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法，其特点在于，包括如下步骤：

a、在海床基利用若干ADCP探头反演悬沙浓度，把每个ADCP探头所获得的悬沙浓度作为一个信号源，由信号源的时空分布得到悬沙浓度信号的时空分布；

b、采用盲源分离方法剔除悬沙浓度时空分布信息中的平流和扩散作用，从而将再悬浮悬沙浓度信号分离出来；

c、按照非线性动力学原理，运用时间序列重构沉积物再悬浮过程中的悬沙浓度信号在状态空间中的轨道；

d、将悬沙浓度信号转换为反映非线性动力学特性的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数和近似熵非线性指数；

e、利用悬沙浓度信号时间序列的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数、近似熵非线性指数绘制出非线性趋势图，实现图形的实时显示、重现、实时分析，以反映整个过程的非线性动力学特性变化。

本发明要解决的技术问题还可以通过以下技术方案来进一步实现，步骤b中所述的盲源分离方法为最大信息量法、自然梯度法、自适应法、快速独立元分析法、矩阵特征值分解法或时序结构法。

与现有技术相比，本发明具有如下的技术效果：

1、本发明采用声学方法和非线性动力学方法对海底沉积物再悬浮过程进行原位监测，实现了再悬浮过程中悬沙浓度变化的非线性动力学参数实时显示、实时分析，能够反映沉积物再悬浮过程中的动力学行为和非线性特征，使对沉积物再悬浮发生机理的认识有新的突破；

2、此外，由于实测悬沙浓度时间序列具有复杂性、不确定性、非线性的特点，传统方法难以保证预测精度，借助非线性动力学，重构悬沙浓度相空间，充分利用悬沙浓度的动力学信息特征，有利于悬沙浓度相空间中的非线性预测。

附图说明

图1为本发明的流程结构示意图。

具体实施方式

图1为本发明的工作流程示意图。一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法，包括如下步骤：

a、在海床基利用ADCP4个探头反演悬沙浓度，把每个ADCP探头所获得的悬沙浓度作为一个信号源，由信号源的时空分布得到悬沙浓度的时空分布；ADCP全称为AcousticDoppler Current Profilers，即声学多普勒流速剖面仪，是二十世纪80年代初发展起来的一种新型测流设备。

b、采用盲源分离方法剔除悬沙浓度时空分布信息中的平流和扩散作用，从而将再悬浮悬沙浓度分离出来；

c、按照非线性动力学原理，运用时间序列重构沉积物再悬浮过程中悬沙浓度信号在状态空间中的轨道；

重构沉积物再悬浮过程中悬沙浓度信号在状态空间中的轨道过程如下：

利用分离后的悬沙浓度时间序列{x₁，x₂，x₃，…}，重构相空间X(i)，

X(i)＝[x(i)，x(i+L)，x(i+2L)，…，x(i+(m-1)L]，i＝1，2…

通过相空间重构得到延迟矢量：

X(n)＝[x(n)，x(n-τ)，…，x(n-(m-1)τ)]^T，n＝(m-1)τ+1，(m-1)τ+2，…，N

由延迟矢量可得重构轨迹：

$\begin{array}{c}X=\[X(1+(m-1)\mathrm{\τ}),X(2+(m\mathrm{\Λ}1)\mathrm{\τ}),...,X\left(N\right)\]\\ =\left[\begin{array}{cccc}x(1+(m-1)\mathrm{\τ})& x(2+(m-1)\mathrm{\τ})& ...& x\left(N\right)\\ x(1+(m-2)\mathrm{\τ})& x(2+(m-2)\mathrm{\τ})& ...& x(N-\mathrm{\τ})\\ ...& ...& ...& ...\\ x\left(1\right)& x\left(2\right)& ...& x(N-(m-1)\mathrm{\τ})\end{array}\right]\end{array}$

d、将悬沙浓度信号转换为反映非线性动力学特性的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数、近似熵非线性指数；

关联维数的得到过程如下：

对时间序列{x₁，x₂，x₃，…}，重构相空间X(i)，

X(i)＝[x(i)，x(i+L)，x(i+2L)，…，x(i+(m-1)L]，i＝1，2…

计算关联积分θ(z)是Heaviside函数，

运用最小二乘法拟合关联积分曲线可得到关联维数D，关联维数

复杂度的得到过程如下：

1、对时间序列{x_i}＝1，2，…N进行粗粒化处理，得到一个长度与原序列相同的符号序列{S(i)}。

$S\left(i\right)=\left\{\begin{array}{c}s\left(i\right),x_{\min }+(j-1)d\&le;x\left(i\right)<x_{\min }+jd\\ s\left(L\right),x\left(i\right)=x_{\max }\end{array}\right.$

其中，x_max、x_min分别为时间序列中的最大值和最小值，L为粗粒化的段数，d＝(x_max-x_min)/L

2、计算以前没有出现过的新字串，所有字串的数目即为复杂度的绝对值。

3、将复杂度的绝对值进行归一化处理，消除数据长度的影响，得到最后的复杂度。

最大Lyapunov指数的得到过程如下：

对时间序列{x_i}＝1，2，…N，以嵌入维数m和时间延长L重构X(i)，即：

X(i)＝[x(i)，x(i+L)，x(i+2L)，…，x(i+(m-1)L]，i＝1，2…

选取初始点X(0)，追踪与其最邻近点X₀(0)的距离变化，如果在t₁时刻，其间距超过某个规定的ε，即：D′₀＝|X(t₁)-X₀(t₁)|＞ε，保留X(t₁)，并在X(t₁)附近寻找另一点X₁(t₁)，使得D₁＝|X(t₁)-X₁(t₁)|＜ε，并且与之夹角尽可能的小，继续上述过程，直到X(t_i)到达时间序列的终点，这时追踪演化过程总的迭代次数为M，则最大Lyapunov指数LLE为：

$LLE=\frac{1}{t_M-t_0}\underset{i=0}{\overset{M}{\&Sigma;}}ln\frac{D_0^{\&prime;}}{D_1}$

近似熵非线性指数的得到过程如下：

1、对时间序列{x_i}＝1，2，…N，按顺序重构成一组m维矢量X(i)：

X(i)＝[x(i)，x(i+L)，x(i+2L)，…，x(i+(m-1)L]，i＝1，2…

2、计算矢量X(i)两点之间的最大距离：

3、对给定阈值r，对每一个i值统计d[X(i)-X(j)]＜r的数目及此数目与总的矢量个数的比值，记作

4、将取对数，再求其对每个i的平均值，记作Φ^m(r)，即

5、把维数加1，重复上述步骤，计算和Φ^m+1(r)

6、可得近似熵为：ApEn(m，r)＝Φ^m(r)-Φ^m+1(r)

e、利用时间序列的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数、近似熵非线性指数绘制出非线性趋势图，实现图形的实时显示、重现、实时分析，以反映整个过程的非线性动力学特性变化。

步骤b中所述的盲源分离方法包括最大信息量法、自然梯度法、自适应法、快速独立元分析法、矩阵特征值分解法、时序结构法。

ADCP探头反演悬沙浓度的方法是基于声纳和雷达的基本原理及数字信号处理技术，具有测量的无创性以及良好的时空解析度，能够提供连续的、高时空分辨率的悬沙浓度动态变化过程，可以用来详细刻画沉积物的再悬浮过程。其工作原理为：利用声学仪器记录回声强度，根据声呐方程经校正计算后散射强度，由于后散射强度与水体悬沙浓度存在相关性，进而反演出悬沙浓度。

利用盲源分离法对悬沙浓度进行分离，该法是在既不知道源信号的分布，又不知道源信号的混合模型的情况下，仅利用一组已知的源信号的混合信号来恢复出独立的源信号。利用ADCP4个探头反演的悬沙浓度时间序列，采用盲源分离法剔除悬沙浓度时空变化信息中的平流和扩散作用，从而将再悬浮悬沙浓度分离出来。

以上结合附图对本发明的具体实施方式作了说明，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明所披露的方法范围内，可轻易想到更多的实施方案，都应覆盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

a、在海床基利用若干ADCP探头反演悬沙浓度，把每个ADCP探头所获得的悬沙浓度作为一个信号源，由信号源的时空分布得到悬沙浓度信号的时空分布；

b、采用盲源分离方法剔除悬沙浓度时空分布信息中的平流和扩散作用，从而将再悬浮悬沙浓度信号分离出来；

c、按照非线性动力学原理，运用时间序列重构沉积物再悬浮过程中悬沙浓度信号在状态空间中的轨道；

d、将悬沙浓度信号转换为反映非线性动力学特性的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数和近似熵非线性指数；

e、利用悬沙浓度信号时间序列的关联维数、复杂度、最大Lyapunov指数、近似熵非线性指数绘制出非线性趋势图，实现图形的实时显示、重现、实时分析，以反映整个过程的非线性动力学特性变化。

2.根据权利要求1所述一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法，其特征在于：步骤b所述的盲源分离方法为最大信息量法、自然梯度法、自适应法、快速独立元分析法、矩阵特征值分解法或时序结构法。

3.根据权利要求1所述一种海底沉积物再悬浮非线性动力过程原位数字化监测方法，其特征在于：在步骤a中，所采用的ADCP探头数量为4个。