JP2000298069A - 海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置 - Google Patents
海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置Info
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- JP2000298069A JP2000298069A JP10614199A JP10614199A JP2000298069A JP 2000298069 A JP2000298069 A JP 2000298069A JP 10614199 A JP10614199 A JP 10614199A JP 10614199 A JP10614199 A JP 10614199A JP 2000298069 A JP2000298069 A JP 2000298069A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 海表面から海底までの水温構成の表示精度を
向上させることができるＯＡＴデータ処理・表示装置。 【解決手段】 人工衛星の海面高度計データからＯＡＴ
観測海域内の海面高度データを入力して記憶する海面高
度データメモリ（１１０）と、前記海面高度データから
衛星水温プロファイルデータを推定する第１の水温プロ
ファイル推定手段（１１１，１２０）と、前記ＯＡＴ観
測海域内の海洋観測データからＯＡＴ水温プロファイル
データを推定する第２の水温プロファイル推定手段（１
１２，１２０）と、前記それぞれ推定された衛星推定水
温プロファイルデータとＯＡＴ推定水温プロファイルデ
ータを表層付近で補間することにより、海表面から海底
までの水温プロファイルデータを生成するデータ処理手
段（１１３，１２０）とを備える。
向上させることができるＯＡＴデータ処理・表示装置。 【解決手段】 人工衛星の海面高度計データからＯＡＴ
観測海域内の海面高度データを入力して記憶する海面高
度データメモリ（１１０）と、前記海面高度データから
衛星水温プロファイルデータを推定する第１の水温プロ
ファイル推定手段（１１１，１２０）と、前記ＯＡＴ観
測海域内の海洋観測データからＯＡＴ水温プロファイル
データを推定する第２の水温プロファイル推定手段（１
１２，１２０）と、前記それぞれ推定された衛星推定水
温プロファイルデータとＯＡＴ推定水温プロファイルデ
ータを表層付近で補間することにより、海表面から海底
までの水温プロファイルデータを生成するデータ処理手
段（１１３，１２０）とを備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、海洋音響トモグラ
フィデータを処理し、この処理結果を表示する装置に関
するものである。
フィデータを処理し、この処理結果を表示する装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】最初に、海洋音響トモグラフィの概要に
ついて説明する。海洋音響トモグラフィ（Ocean Acoust
ic Tomography,一般にＯＡＴという）技術は、水中音波
の伝搬時間が水温、水圧、塩分等によって異なることを
利用して、海の内部の水温等の変化を調査する技術であ
る。この海洋音響トモグラフイの一般的な手法では、海
洋の観測海域に複数の音響送受波器を設置し、その送受
波器間を伝搬する時間を計測する。海水中では１対の送
波器と受波器の間で音響パルスの送受波を行う場合に、
送波器から１個のパルスを発射しても、受波器には複数
のパルスが到達する。これは１対の送受波器に対して複
数の伝搬経路が存在することに起因する。これを多重音
線経路と呼ぶ。そのため、各音線にたいして伝搬時間を
計測する。次に、観測海域の音速場に近い場（基準場と
呼ぶ）を仮定して音の伝搬経路（音線経路）と伝搬時間
を計算する。各音線の伝搬時間の観測値と計算値との差
から基準場と実際の場との差（音速変動量）を逆問題解
析によって求め、実際の場を推定する。この一連の手続
きからなる解析処理を海洋音響トモグラフィ解析とい
う。
ついて説明する。海洋音響トモグラフィ（Ocean Acoust
ic Tomography,一般にＯＡＴという）技術は、水中音波
の伝搬時間が水温、水圧、塩分等によって異なることを
利用して、海の内部の水温等の変化を調査する技術であ
る。この海洋音響トモグラフイの一般的な手法では、海
洋の観測海域に複数の音響送受波器を設置し、その送受
波器間を伝搬する時間を計測する。海水中では１対の送
波器と受波器の間で音響パルスの送受波を行う場合に、
送波器から１個のパルスを発射しても、受波器には複数
のパルスが到達する。これは１対の送受波器に対して複
数の伝搬経路が存在することに起因する。これを多重音
線経路と呼ぶ。そのため、各音線にたいして伝搬時間を
計測する。次に、観測海域の音速場に近い場（基準場と
呼ぶ）を仮定して音の伝搬経路（音線経路）と伝搬時間
を計算する。各音線の伝搬時間の観測値と計算値との差
から基準場と実際の場との差（音速変動量）を逆問題解
析によって求め、実際の場を推定する。この一連の手続
きからなる解析処理を海洋音響トモグラフィ解析とい
う。
【０００３】従来、海洋音響トモグラフィデータ解析
（上記基準場（音速場）によって計算された伝搬時間に
対して実際に観測された伝搬時間との間に生じる差（伝
搬時間差）を逆問題解析によって求め、実際の場を推定
する処理）における基準場の設定方法としては、過去に
観測された水温、塩分の深度プロファイルを観測海域と
観測時期（例えば、観測する月とその前後１カ月間、ま
たは季節毎）で切り出して設定する。そして、それらの
データから計算される音速場を統計処理した値を用いて
いた。この方法は、観測海域における季節的な海洋変化
の統計性を重視した基準場の設定方法である。
（上記基準場（音速場）によって計算された伝搬時間に
対して実際に観測された伝搬時間との間に生じる差（伝
搬時間差）を逆問題解析によって求め、実際の場を推定
する処理）における基準場の設定方法としては、過去に
観測された水温、塩分の深度プロファイルを観測海域と
観測時期（例えば、観測する月とその前後１カ月間、ま
たは季節毎）で切り出して設定する。そして、それらの
データから計算される音速場を統計処理した値を用いて
いた。この方法は、観測海域における季節的な海洋変化
の統計性を重視した基準場の設定方法である。
【０００４】図１１は、海洋音響トモグラフィ観測海域
範囲の設定例を示す図であり、日本近海における例を示
している。図１１において、例えば、６月に図中Ｓ１と
Ｓ２の位置に音響送受波器を設置して、海洋音響トモグ
ラフィ観測を行おうとするならば、基準場を作るため
に、観測に必要な海洋データ範囲は斜線の範囲が必要で
あり、６月の前後１ヶ月の期間、即ち５月〜７月におけ
る水温・塩分プロファイルデータを必要である。
範囲の設定例を示す図であり、日本近海における例を示
している。図１１において、例えば、６月に図中Ｓ１と
Ｓ２の位置に音響送受波器を設置して、海洋音響トモグ
ラフィ観測を行おうとするならば、基準場を作るため
に、観測に必要な海洋データ範囲は斜線の範囲が必要で
あり、６月の前後１ヶ月の期間、即ち５月〜７月におけ
る水温・塩分プロファイルデータを必要である。
【０００５】また海洋音響トモグラフィデータ解析に用
いる音響伝搬経路は、従来伝搬経路が複雑となる海面反
射をした経路の情報を用いず、伝搬経路が正確に把握で
きる固有音線情報のみを用いて解析を行う場合が多い。
図１２は海洋音響トモグラフィにおける固有音線の例を
示す図であり、同図において、固有音線の大部分は、海
表面以下と深度的４０００ｍの間に分布している。
いる音響伝搬経路は、従来伝搬経路が複雑となる海面反
射をした経路の情報を用いず、伝搬経路が正確に把握で
きる固有音線情報のみを用いて解析を行う場合が多い。
図１２は海洋音響トモグラフィにおける固有音線の例を
示す図であり、同図において、固有音線の大部分は、海
表面以下と深度的４０００ｍの間に分布している。
【０００６】海洋音響トモグラフィにおいては、各音線
の伝搬時間差が既知数で音速変動量が未知数、すなわち
推定される量であり、音速変動量を関数展開してその展
開係数を推定する。この関数展開法の従来手法には、水
平方向に境界を入れ、この方向に矩形関数で展開し、鉛
直方向は、例えば人工衛星(TOPEX/POSEIDON)から得られ
る海面高度データを用いて軌道直下の海洋構造の推定を
行う方法があるが、この方法で推定される軌道直下の海
洋構造は、統計データから算出される海洋構造の平均値
からの変化量(empirical orthogonal functions(EOFs)o
f the verticaltemperature, 鉛直温度の経験的直交関
数と呼ばれる展開関数の係数（EOF 係数という）で示さ
れる）と海面高度の変化量との回帰式による推定である
（例えば下記参考文献１を参照）。 参考文献１：Cheney,R.E.,J.G.Marsh,and B.D.Beckley,
Global mesoscalevariability from collinear tracks
of SEASAT altimeter data,Geophys.Res.,88 4343-435
4,1983 そのため、鉛直温度については、統計データが豊富な深
度１０００ｍ以浅しか推定できない。
の伝搬時間差が既知数で音速変動量が未知数、すなわち
推定される量であり、音速変動量を関数展開してその展
開係数を推定する。この関数展開法の従来手法には、水
平方向に境界を入れ、この方向に矩形関数で展開し、鉛
直方向は、例えば人工衛星(TOPEX/POSEIDON)から得られ
る海面高度データを用いて軌道直下の海洋構造の推定を
行う方法があるが、この方法で推定される軌道直下の海
洋構造は、統計データから算出される海洋構造の平均値
からの変化量(empirical orthogonal functions(EOFs)o
f the verticaltemperature, 鉛直温度の経験的直交関
数と呼ばれる展開関数の係数（EOF 係数という）で示さ
れる）と海面高度の変化量との回帰式による推定である
（例えば下記参考文献１を参照）。 参考文献１：Cheney,R.E.,J.G.Marsh,and B.D.Beckley,
Global mesoscalevariability from collinear tracks
of SEASAT altimeter data,Geophys.Res.,88 4343-435
4,1983 そのため、鉛直温度については、統計データが豊富な深
度１０００ｍ以浅しか推定できない。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】前記ＯＡＴデータ解析
に用いる従来の音響伝搬経路は、伝搬経路が正確に把握
できる固有音線情報のみを用いて解析を行うため、海面
付近の海洋構造情報を取り込むことが困難である。その
ため、推定後の海表面付近の構造を正確に表現していな
いことがあるという問題があった。また従来の人工衛星
から得られる海面高度データを用いた鉛直温度の推定で
は、深度１０００ｍ以遠の推定ができないという問題が
あった。そこで、何らかの方法で、推定後の海表面付近
の構造を補間することにより、海面から海底までの海洋
構造（水温、密度等）を精度良く表示する必要があると
いう課題があった。
に用いる従来の音響伝搬経路は、伝搬経路が正確に把握
できる固有音線情報のみを用いて解析を行うため、海面
付近の海洋構造情報を取り込むことが困難である。その
ため、推定後の海表面付近の構造を正確に表現していな
いことがあるという問題があった。また従来の人工衛星
から得られる海面高度データを用いた鉛直温度の推定で
は、深度１０００ｍ以遠の推定ができないという問題が
あった。そこで、何らかの方法で、推定後の海表面付近
の構造を補間することにより、海面から海底までの海洋
構造（水温、密度等）を精度良く表示する必要があると
いう課題があった。
【０００８】また前記ＯＡＴデータ解析における従来の
基準場の設定方法は、季節的な海洋変化の統計的性質を
重視しているため、基準場の更新をタイムリーに行わな
ければ、伝搬時間差が大きくなりトモグラフィ解析で前
提となっている線形近似の範囲を越えてしまい、海洋構
造の推定精度が下がるという問題があった。そこで、何
らかの方法で、基準場の更新時期を検知し、タイムリー
に基準場を入れ替える必要があるという課題があった。
基準場の設定方法は、季節的な海洋変化の統計的性質を
重視しているため、基準場の更新をタイムリーに行わな
ければ、伝搬時間差が大きくなりトモグラフィ解析で前
提となっている線形近似の範囲を越えてしまい、海洋構
造の推定精度が下がるという問題があった。そこで、何
らかの方法で、基準場の更新時期を検知し、タイムリー
に基準場を入れ替える必要があるという課題があった。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明に係る海洋音響ト
モグラフィデータ処理・表示装置は、海洋音響トモグラ
フィデータを処理し、該処理結果を表示する装置におい
て、人工衛星の海面高度計データから海洋音響トモグラ
フィ観測海域範囲内の海面高度データを入力して記憶す
る海面高度データ記憶手段と、前記海面高度データ記憶
手段に記憶された海面高度データから衛星水温プロファ
イルデータを推定する第１の水温プロファイル推定手段
と、前記海洋音響トモグラフィ観測海域範囲内の海洋観
測データから海洋音響トモグラフィ水温プロファイルデ
ータを推定する第２の水温プロファイル推定手段と、前
記第１，第２の水温プロファイル推定手段により推定さ
れた衛星推定水温プロファイルデータと海洋音響トモグ
ラフィ推定水温プロファイルデータを表層付近で補間す
ることにより、海表面から海底までの水温プロファイル
データを生成するデータ処理手段とを備えたものであ
る。その結果、海表面から海底までの水温構成の表示精
度を向上させることができる。
モグラフィデータ処理・表示装置は、海洋音響トモグラ
フィデータを処理し、該処理結果を表示する装置におい
て、人工衛星の海面高度計データから海洋音響トモグラ
フィ観測海域範囲内の海面高度データを入力して記憶す
る海面高度データ記憶手段と、前記海面高度データ記憶
手段に記憶された海面高度データから衛星水温プロファ
イルデータを推定する第１の水温プロファイル推定手段
と、前記海洋音響トモグラフィ観測海域範囲内の海洋観
測データから海洋音響トモグラフィ水温プロファイルデ
ータを推定する第２の水温プロファイル推定手段と、前
記第１，第２の水温プロファイル推定手段により推定さ
れた衛星推定水温プロファイルデータと海洋音響トモグ
ラフィ推定水温プロファイルデータを表層付近で補間す
ることにより、海表面から海底までの水温プロファイル
データを生成するデータ処理手段とを備えたものであ
る。その結果、海表面から海底までの水温構成の表示精
度を向上させることができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】はじめに、人工衛星から得られる
海面高度データについて説明する。人工衛星に搭載され
るアルチメータ（高度計）は、海面の起伏（海面での圧
力分布）という、力学的に重要な物理量を直接測定する
測器であり、天候にあまり左右されない全天候型のセン
サであるため、均質なデータを全球にわたって繰り返し
収集することができる。そしてこの人工衛星のアルチメ
ータを用いれば、全球的に分布する測点上で、数日から
数十日の時間間隔で繰り返しデータを得ることが可能と
なる。アルチメータはこれまでに、ＧＥＯＳ−３（１９
７５−７８）、ＳＥＡＳＡＴ−１（１９７８）、ＧＥＯ
ＳＡＴ（１９８６−８９）などの衛星に搭載されてきた
が、現在では、TOPEX/POSEIDONやＥＲＳ−１に搭載さ
れ、新たな海面高度資料を提供している。なおアルチメ
ータの測器精度は順次向上しており、ＧＥＯＳＡＴやTO
PEX/POSEIDONでは±５ｃｍ以下まで改善されている。し
かし、衛星による観測は、広域的な海洋の情報を、短時
間で継続的に繰り返し観測できるという利点がある反
面、海表面の情報しか得られないという欠点がある。そ
こで、衛星による海表面の情報（海面高度）から、海洋
内部の構造を推定する手法として以下に述べる本発明の
各実施形態が開発された。
海面高度データについて説明する。人工衛星に搭載され
るアルチメータ（高度計）は、海面の起伏（海面での圧
力分布）という、力学的に重要な物理量を直接測定する
測器であり、天候にあまり左右されない全天候型のセン
サであるため、均質なデータを全球にわたって繰り返し
収集することができる。そしてこの人工衛星のアルチメ
ータを用いれば、全球的に分布する測点上で、数日から
数十日の時間間隔で繰り返しデータを得ることが可能と
なる。アルチメータはこれまでに、ＧＥＯＳ−３（１９
７５−７８）、ＳＥＡＳＡＴ−１（１９７８）、ＧＥＯ
ＳＡＴ（１９８６−８９）などの衛星に搭載されてきた
が、現在では、TOPEX/POSEIDONやＥＲＳ−１に搭載さ
れ、新たな海面高度資料を提供している。なおアルチメ
ータの測器精度は順次向上しており、ＧＥＯＳＡＴやTO
PEX/POSEIDONでは±５ｃｍ以下まで改善されている。し
かし、衛星による観測は、広域的な海洋の情報を、短時
間で継続的に繰り返し観測できるという利点がある反
面、海表面の情報しか得られないという欠点がある。そ
こで、衛星による海表面の情報（海面高度）から、海洋
内部の構造を推定する手法として以下に述べる本発明の
各実施形態が開発された。
【００１１】実施形態１ 図１は本発明の実施形態１、２に係るＯＡＴデータ処理
・表示装置の構成図である。図１において、１１０はデ
ータの書き込み、及び読み出しを行うことのできる海面
高度データメモリ、１１１は衛星推定データメモリ、１
１２はＯＡＴ推定データメモリ、１１３は結合海洋構造
データメモリ、１２０は演算処理部、１３０はこの装置
と外部（例えば海洋観測データベース等）とデータをや
り取りするためのデータ入出力部、１４０はバスであ
り、上記各メモリ１１０〜１１３と演算処理部１２０と
データ入出力部１３０がバス１４０に接続されている。
図２は本実施形態１の動作フローチャートであり、図の
Ｓに続く数値はステップ番号を示す。図３はTOPEX/POSE
IDONのデータフォーマットの概略を示す図である。図４
はTOPEX/POSEIDONの日本付近の軌道とトモグラフィブイ
の位置例を示す図であり、図の菱形を形成する各線は衛
星軌道、各線に付与された数値は軌道番号である。
・表示装置の構成図である。図１において、１１０はデ
ータの書き込み、及び読み出しを行うことのできる海面
高度データメモリ、１１１は衛星推定データメモリ、１
１２はＯＡＴ推定データメモリ、１１３は結合海洋構造
データメモリ、１２０は演算処理部、１３０はこの装置
と外部（例えば海洋観測データベース等）とデータをや
り取りするためのデータ入出力部、１４０はバスであ
り、上記各メモリ１１０〜１１３と演算処理部１２０と
データ入出力部１３０がバス１４０に接続されている。
図２は本実施形態１の動作フローチャートであり、図の
Ｓに続く数値はステップ番号を示す。図３はTOPEX/POSE
IDONのデータフォーマットの概略を示す図である。図４
はTOPEX/POSEIDONの日本付近の軌道とトモグラフィブイ
の位置例を示す図であり、図の菱形を形成する各線は衛
星軌道、各線に付与された数値は軌道番号である。
【００１２】以下図１〜図４を参照し、図２の順序で実
施形態１の動作を説明する。 （ａ）海面高度データの入力（図２のステップ１０１） データ入出力部１３０から、人工衛星TOPEX/POSEIDONに
よって計測された、ＯＡＴ観測海域範囲内の海面高度デ
ータ（即ち図４の日本近海の衛星軌道直下のデータ）Ａ
ＬＴi が、海面高度データメモリ１０１に入力される。
図３に示されるように、この海面高度データＡＬＴ
i は、海面高度、時刻データ、位置データ、及び気圧、
湿度等の補正項データからなっている。なお、上記人工
衛星（TOPEX/POSEIDON）の計測データは、下記参考文献
２より入手できる。 参考文献２：Jet Propulsion Laboratory California I
nstitute ofTechnology,TOPEX/POSEIDON Project GDR U
ser's Handbook,1992.（複製頒布：日本海洋データセン
ター）
施形態１の動作を説明する。 （ａ）海面高度データの入力（図２のステップ１０１） データ入出力部１３０から、人工衛星TOPEX/POSEIDONに
よって計測された、ＯＡＴ観測海域範囲内の海面高度デ
ータ（即ち図４の日本近海の衛星軌道直下のデータ）Ａ
ＬＴi が、海面高度データメモリ１０１に入力される。
図３に示されるように、この海面高度データＡＬＴ
i は、海面高度、時刻データ、位置データ、及び気圧、
湿度等の補正項データからなっている。なお、上記人工
衛星（TOPEX/POSEIDON）の計測データは、下記参考文献
２より入手できる。 参考文献２：Jet Propulsion Laboratory California I
nstitute ofTechnology,TOPEX/POSEIDON Project GDR U
ser's Handbook,1992.（複製頒布：日本海洋データセン
ター）
【００１３】 （ｂ）海面高度データによる水温プロファイルの推定
（図２のステップ１０２）演算処理部１２０は、海面高
度データメモリ１１０に書き込まれた、海面高度データ
ＡＬＴi を読み出し、前記参考文献１に開示されたアル
ゴリズムに従って、衛星推定水温プロファイルデータＥ
ＳＴt を生成する。そして、演算処理部１２０は、衛星
推定水温プロファイルデータＥＳＴt を衛星推定データ
メモリ１１１に書き込む。海面高度データを用いた水温
プロファイル推定アルゴリズムは、海面高度データを前
処理し、前処理後のデータを用いて水温場を推定する。
上記前処理は、陸域データ・異常値の除去、電離層等の
光速補正などの条件補正に加えて、同一軌道法から求め
た海面高度値を平均海面高度値から差し引き時間変動成
分だを取り出す。そして、この変動成分を観測海域内で
同時刻に得られたようにデータを線形時刻補正するまで
である。この同時刻補正は、TOPEX/POSEIDONの周回周期
が約１０日間のためである。水温プロファイル推定は、
海面高度の時間変動成分と、過去の船舶観測データの水
温変動量を経験的直交関数（ＥＯＦ）解析したＥＯのＦ
係数との重回帰解析によって行われる。
（図２のステップ１０２）演算処理部１２０は、海面高
度データメモリ１１０に書き込まれた、海面高度データ
ＡＬＴi を読み出し、前記参考文献１に開示されたアル
ゴリズムに従って、衛星推定水温プロファイルデータＥ
ＳＴt を生成する。そして、演算処理部１２０は、衛星
推定水温プロファイルデータＥＳＴt を衛星推定データ
メモリ１１１に書き込む。海面高度データを用いた水温
プロファイル推定アルゴリズムは、海面高度データを前
処理し、前処理後のデータを用いて水温場を推定する。
上記前処理は、陸域データ・異常値の除去、電離層等の
光速補正などの条件補正に加えて、同一軌道法から求め
た海面高度値を平均海面高度値から差し引き時間変動成
分だを取り出す。そして、この変動成分を観測海域内で
同時刻に得られたようにデータを線形時刻補正するまで
である。この同時刻補正は、TOPEX/POSEIDONの周回周期
が約１０日間のためである。水温プロファイル推定は、
海面高度の時間変動成分と、過去の船舶観測データの水
温変動量を経験的直交関数（ＥＯＦ）解析したＥＯのＦ
係数との重回帰解析によって行われる。
【００１４】（ｃ）衛星推定水温プロファイルとＯＡＴ
推定水温プロファイルの補間（図２のステップ１０３） 演算処理部１２０は、衛星推定データメモリ１１１に書
き込まれた衛星推定水温プロファイルデータＥＳＴt と
ＯＡＴ推定データメモリ１１２に書き込まれたＯＡＴ解
析によって推定されたＯＡＴ推定水温プロファイルデー
タＡＴＰt を読み出し、２つのプロファイルの補間を行
い、海表面から海底までの水温プロファイルを作成す
る。作成された、補間後の結合水温プロファイルＣＴＰ
t は、結合海洋構造データメモリ１１３に書き込まれ
る。ここで、衛星推定水温プロファイルデータＥＳＴt
の各位置とＯＡＴ推定水温プロファイルデータＡＴＰt
の各位置は異なる位置である。即ち、ＯＡＴ推定水温プ
ロファイルデータＡＴＰt は、ＯＡＴ観測のために設置
された図４のトモグラフィーブイで囲まれた内部であ
り、任意の位置である。これに対し、衛星推定水温プロ
ファイルデータＥＳＴt は、衛星軌道直下の位置のみで
ある。そのため、衛星推定水温プロファイルデータＥＳ
Ｔt は、ＯＡＴ推定水温プロファイルデータＡＴＰt の
位置に補間できる。その後、両プロファイルデータを各
深度で、互いの推定誤差が最小になるように補間し、こ
の補間した精度の良いデータを表示する。
推定水温プロファイルの補間（図２のステップ１０３） 演算処理部１２０は、衛星推定データメモリ１１１に書
き込まれた衛星推定水温プロファイルデータＥＳＴt と
ＯＡＴ推定データメモリ１１２に書き込まれたＯＡＴ解
析によって推定されたＯＡＴ推定水温プロファイルデー
タＡＴＰt を読み出し、２つのプロファイルの補間を行
い、海表面から海底までの水温プロファイルを作成す
る。作成された、補間後の結合水温プロファイルＣＴＰ
t は、結合海洋構造データメモリ１１３に書き込まれ
る。ここで、衛星推定水温プロファイルデータＥＳＴt
の各位置とＯＡＴ推定水温プロファイルデータＡＴＰt
の各位置は異なる位置である。即ち、ＯＡＴ推定水温プ
ロファイルデータＡＴＰt は、ＯＡＴ観測のために設置
された図４のトモグラフィーブイで囲まれた内部であ
り、任意の位置である。これに対し、衛星推定水温プロ
ファイルデータＥＳＴt は、衛星軌道直下の位置のみで
ある。そのため、衛星推定水温プロファイルデータＥＳ
Ｔt は、ＯＡＴ推定水温プロファイルデータＡＴＰt の
位置に補間できる。その後、両プロファイルデータを各
深度で、互いの推定誤差が最小になるように補間し、こ
の補間した精度の良いデータを表示する。
【００１５】以上のように、本実施形態１によれば、海
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された水温構造データを用
いて海洋音響トモグラフィで推定される水温構造データ
を表層付近で補間して表示することにより、海表面から
海底までの水温構造の表示の精度の向上に貢献できる。
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された水温構造データを用
いて海洋音響トモグラフィで推定される水温構造データ
を表層付近で補間して表示することにより、海表面から
海底までの水温構造の表示の精度の向上に貢献できる。
【００１６】実施形態２ 本実施形態２の装置構成は図１と同様のものである。図
５は本実施形態２の動作フローチャートであり、図のＳ
に続く数値はステップ番号を示す。図６は下記参考文献
３に示された海面高度データを用いた密度構造推定アル
ゴリズムのフローチャートである。 参考文献３：諏訪純、アルチメータデータを用いた海洋
内部構造推定法の開発、千葉大学工学部研究報告書Vol.
４９，No.２、１９９８．図５、６及び前記図１、３、
４を参照し、図５の順序で実施形態２の動作を説明す
る。 （ａ）海面高度データの入力（図５のステップ２０１） 実施形態１のステップ１０１と同様の操作を行う。人工
衛星TOPEX/POSEIDONによって計測された、ＯＡＴ観測海
域範囲の海面高度データＡＬＴi が、海面高度データメ
モリ１１０に入力される。
５は本実施形態２の動作フローチャートであり、図のＳ
に続く数値はステップ番号を示す。図６は下記参考文献
３に示された海面高度データを用いた密度構造推定アル
ゴリズムのフローチャートである。 参考文献３：諏訪純、アルチメータデータを用いた海洋
内部構造推定法の開発、千葉大学工学部研究報告書Vol.
４９，No.２、１９９８．図５、６及び前記図１、３、
４を参照し、図５の順序で実施形態２の動作を説明す
る。 （ａ）海面高度データの入力（図５のステップ２０１） 実施形態１のステップ１０１と同様の操作を行う。人工
衛星TOPEX/POSEIDONによって計測された、ＯＡＴ観測海
域範囲の海面高度データＡＬＴi が、海面高度データメ
モリ１１０に入力される。
【００１７】（ｂ）海面高度データによる密度プロファ
イルの推定（図５のステップ２０２） 演算処理部１２０は、海面高度データメモリ１１０に書
き込まれた、海面高度データＡＬＴi を読み出し、前記
参考文献３に記載の後述する図６の密度構造推定アルゴ
リズムに従って、衛星推定密度プロファイルＥＳＤt を
生成する。そして演算処理部１２０は、衛星推定密度プ
ロファイルデータＥＳＤt を衛星推定データメモリ１１
１に書き込む。海面高度データを用いた密度プロファイ
ル推定アルゴリズムは、海面高度データを前処理し、前
処理後のデータを用いて密度場を推定する。上記前処理
は、陸域データ・異常値の除去、電離層等の光速補正な
どの条件補正に加えて、同一軌道法から求めた海面高度
値を平均海面高度値から差し引き時間変動成分だけを取
り出す。そして、この変動成分を観測海域内で同時刻に
得られたようにデータを線形時刻補正するまでである。
この同時刻補正は、TOPEX/POSEIDONの周回周期が約１０
日間のためである。密度プロファイル推定は、海面高度
の時間変動成分と、過去の船舶観測データの密度変動量
をＥＯＦ解析したＥＯのＦ係数との重回帰解析によって
行われる。
イルの推定（図５のステップ２０２） 演算処理部１２０は、海面高度データメモリ１１０に書
き込まれた、海面高度データＡＬＴi を読み出し、前記
参考文献３に記載の後述する図６の密度構造推定アルゴ
リズムに従って、衛星推定密度プロファイルＥＳＤt を
生成する。そして演算処理部１２０は、衛星推定密度プ
ロファイルデータＥＳＤt を衛星推定データメモリ１１
１に書き込む。海面高度データを用いた密度プロファイ
ル推定アルゴリズムは、海面高度データを前処理し、前
処理後のデータを用いて密度場を推定する。上記前処理
は、陸域データ・異常値の除去、電離層等の光速補正な
どの条件補正に加えて、同一軌道法から求めた海面高度
値を平均海面高度値から差し引き時間変動成分だけを取
り出す。そして、この変動成分を観測海域内で同時刻に
得られたようにデータを線形時刻補正するまでである。
この同時刻補正は、TOPEX/POSEIDONの周回周期が約１０
日間のためである。密度プロファイル推定は、海面高度
の時間変動成分と、過去の船舶観測データの密度変動量
をＥＯＦ解析したＥＯのＦ係数との重回帰解析によって
行われる。
【００１８】図６の海面高度データを用いた密度構造推
定アルゴリズムを説明する。まず日本海洋データセンタ
（ＪＯＤＣ）から得られる海洋観測データ（期間：１９
２７−１９８７年／海域：２５゜Ｎ−４０゜Ｎ，１２５
゜Ｅ−１５０゜Ｅ／深度１０００ｍまでの１８標準水層
に補間済みのデータ）を月別、海域別データセットに分
類する（Ｓ３０１参照）。ここで海域別としては、黒潮
域、親潮域、混合水域の３海域とした。次に月別、海域
別の水温プロファイルと月別、海域別の塩分プロファイ
ルを作成し（Ｓ３０２，Ｓ３０３参照）、Ｓ３０２，Ｓ
３０３の水温・塩分プロファイルより海水の密度（Ｄ）
プロファイルを作成し（Ｓ３０４参照）、さらに前記各
水層の水温、塩分、密度から力学計算によって海面にお
ける力学高度の変動量（ΔＤ）を求める（Ｓ３０５参
照）。
定アルゴリズムを説明する。まず日本海洋データセンタ
（ＪＯＤＣ）から得られる海洋観測データ（期間：１９
２７−１９８７年／海域：２５゜Ｎ−４０゜Ｎ，１２５
゜Ｅ−１５０゜Ｅ／深度１０００ｍまでの１８標準水層
に補間済みのデータ）を月別、海域別データセットに分
類する（Ｓ３０１参照）。ここで海域別としては、黒潮
域、親潮域、混合水域の３海域とした。次に月別、海域
別の水温プロファイルと月別、海域別の塩分プロファイ
ルを作成し（Ｓ３０２，Ｓ３０３参照）、Ｓ３０２，Ｓ
３０３の水温・塩分プロファイルより海水の密度（Ｄ）
プロファイルを作成し（Ｓ３０４参照）、さらに前記各
水層の水温、塩分、密度から力学計算によって海面にお
ける力学高度の変動量（ΔＤ）を求める（Ｓ３０５参
照）。
【００１９】次にＳ３０４の密度プロファイルより月平
均密度とこの密度の月平均からの偏差を求め（Ｓ３０
６，Ｓ３０７参照）、この密度偏差に対してＥＯＦ（経
験的直交関数）解析を行い（Ｓ３０８参照）、深度１０
００ｍまでを１８に分割した各水層に対するＥＯＦモー
ド（Ｆk ，ｋ＝１〜３）とこの各モードに対応する振幅
（ａ）を求める（Ｓ３０９，Ｓ３１０参照）。なお、経
験的直交関数（ＥＯＦ：Empirical Orthogonal Functio
n） 解析は、ある時空間変動を互いに無相関な空間変動
（経験的直交関数）と時間変動（振幅関数）に分解し、
変動の物理的意味を理解しようとするものである。そし
てこの手法を、過去の海洋データに適用し、海面高度と
海面下の水温や流速の鉛直構造との関係を求めることに
より、海面高度のみの情報から海面下の構造を推定せん
とするものである。
均密度とこの密度の月平均からの偏差を求め（Ｓ３０
６，Ｓ３０７参照）、この密度偏差に対してＥＯＦ（経
験的直交関数）解析を行い（Ｓ３０８参照）、深度１０
００ｍまでを１８に分割した各水層に対するＥＯＦモー
ド（Ｆk ，ｋ＝１〜３）とこの各モードに対応する振幅
（ａ）を求める（Ｓ３０９，Ｓ３１０参照）。なお、経
験的直交関数（ＥＯＦ：Empirical Orthogonal Functio
n） 解析は、ある時空間変動を互いに無相関な空間変動
（経験的直交関数）と時間変動（振幅関数）に分解し、
変動の物理的意味を理解しようとするものである。そし
てこの手法を、過去の海洋データに適用し、海面高度と
海面下の水温や流速の鉛直構造との関係を求めることに
より、海面高度のみの情報から海面下の構造を推定せん
とするものである。
【００２０】次にＳ３１０の３つの各モードの振幅
（ａ）とＳ３０５の力学高度の変動量（ΔＤ）と人工衛
星からの海面高度の変動量とを入力し、前記ΔＤ、緯
度、経度の関数としての振幅ａを重回帰式により求める
（Ｓ３１１参照）。次にＳ３１１の結果より推定振幅を
求め（Ｓ３１２参照）、Ｓ３１２の推定振幅とＳ３０９
のＥＯＦモード（Ｆk ）とより推定密度偏差を求める
（Ｓ３１３参照）。そして最後にＳ３１３の推定密度偏
差とＳ３０６の月平均密度とより推定密度プロファイル
を作成する（Ｓ３１４参照）。なお上記各処理の詳細は
前記参考文献３に記載されている。
（ａ）とＳ３０５の力学高度の変動量（ΔＤ）と人工衛
星からの海面高度の変動量とを入力し、前記ΔＤ、緯
度、経度の関数としての振幅ａを重回帰式により求める
（Ｓ３１１参照）。次にＳ３１１の結果より推定振幅を
求め（Ｓ３１２参照）、Ｓ３１２の推定振幅とＳ３０９
のＥＯＦモード（Ｆk ）とより推定密度偏差を求める
（Ｓ３１３参照）。そして最後にＳ３１３の推定密度偏
差とＳ３０６の月平均密度とより推定密度プロファイル
を作成する（Ｓ３１４参照）。なお上記各処理の詳細は
前記参考文献３に記載されている。
【００２１】（ｃ）衛星推定密度プロファイルとＯＡＴ
推定密度プロファイルの補間（図５のステップ２０３） 演算処理部１２０は、衛星推定データメモリ１１１に書
き込まれた衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤt と
ＯＡＴ推定データメモリ１１２に書き込まれたＯＡＴ解
析によって推定されたＯＡＴ推定密度プロファイルデー
タＡＤＰt を読み出し、２つのプロファイルの補間を行
い、海表面から海底までの密度プロファイルを作成す
る。作成された、補間後の結合密度プロファイルＣＤＰ
t は、結合海洋構造データメモリ１１３に書き込まれ
る。ここで、衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤt
の各位置とＯＡＴ推定密度プロファイルデータＡＤＰt
の各位置は実施形態１で説明したように異なる位置であ
る。そのため、衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤ
t は、ＯＡＴ推定密度プロファイルデータＡＤＰt の位
置に補間できる。その後、両プロファイルデータを各深
度で、互いの推定誤差が最小になるように補間し、この
補間した精度の良いデータを表示する。
推定密度プロファイルの補間（図５のステップ２０３） 演算処理部１２０は、衛星推定データメモリ１１１に書
き込まれた衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤt と
ＯＡＴ推定データメモリ１１２に書き込まれたＯＡＴ解
析によって推定されたＯＡＴ推定密度プロファイルデー
タＡＤＰt を読み出し、２つのプロファイルの補間を行
い、海表面から海底までの密度プロファイルを作成す
る。作成された、補間後の結合密度プロファイルＣＤＰ
t は、結合海洋構造データメモリ１１３に書き込まれ
る。ここで、衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤt
の各位置とＯＡＴ推定密度プロファイルデータＡＤＰt
の各位置は実施形態１で説明したように異なる位置であ
る。そのため、衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤ
t は、ＯＡＴ推定密度プロファイルデータＡＤＰt の位
置に補間できる。その後、両プロファイルデータを各深
度で、互いの推定誤差が最小になるように補間し、この
補間した精度の良いデータを表示する。
【００２２】以上のように、本実施形態２によれば、海
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された密度構造データを用
いて海洋音響トモグラフィで推定される密度構造データ
を表層付近で補間して表示することにより、海洋物理学
的視点から重要な、海表面から海底までの密度構造の表
示の精度の向上に貢献する。また密度場は、成層構造が
強く、より補間が効果的である。
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された密度構造データを用
いて海洋音響トモグラフィで推定される密度構造データ
を表層付近で補間して表示することにより、海洋物理学
的視点から重要な、海表面から海底までの密度構造の表
示の精度の向上に貢献する。また密度場は、成層構造が
強く、より補間が効果的である。
【００２３】実施形態３ 図７は本発明の実施形態３、４に係るＯＡＴデータ処理
・表示装置の構成図である。図７において、４１０はデ
ータの書き込み、及び読み出しを行うことのできる海面
高度データメモリ、４１１は衛星推定データメモリ、４
１２は平均衛星推定プロファイルメモリ、４１３は基準
場データメモリ、４２０は演算処理部、４３０はこの装
置と外部（海洋観測データベース等）とデータをやり取
りするためのデータ入出力部、４４０はバスであり、上
記４１０〜４１３の各メモリと演算処理部４２０とデー
タ入出力部４３０がバス４４０に接続されている。図８
は本実施形態３の動作フローチャートであり、図のＳに
続く数値はステップ番号を示す。図９はTOPEX/POSEIDON
の日本付近の軌道を示す図であり、図の菱形を形成する
各線は衛星軌道、各線に付与された数値は軌道番号であ
る。
・表示装置の構成図である。図７において、４１０はデ
ータの書き込み、及び読み出しを行うことのできる海面
高度データメモリ、４１１は衛星推定データメモリ、４
１２は平均衛星推定プロファイルメモリ、４１３は基準
場データメモリ、４２０は演算処理部、４３０はこの装
置と外部（海洋観測データベース等）とデータをやり取
りするためのデータ入出力部、４４０はバスであり、上
記４１０〜４１３の各メモリと演算処理部４２０とデー
タ入出力部４３０がバス４４０に接続されている。図８
は本実施形態３の動作フローチャートであり、図のＳに
続く数値はステップ番号を示す。図９はTOPEX/POSEIDON
の日本付近の軌道を示す図であり、図の菱形を形成する
各線は衛星軌道、各線に付与された数値は軌道番号であ
る。
【００２４】図７〜９及び前記図３を参照し、図８の順
序で、実施形態３の動作を説明する。 （ａ）海面高度データの入力（図８のステップ４０１） データ入出力部４３０から、人工衛星ＴOPEX/POSEIDON
によって計測された、ＯＡＴ観測海域範囲内の海面高度
データ（即ち図９の日本近海の衛星軌道直下のデータ）
ＡＬＴi が、海面高度データメモリ４１０に入力され
る。図３に示されるように、この海面高度データＡＬＴ
i は、海面高度、時刻データ、位置データ、及び気圧、
湿度等の補正項データからなっている。なお、上記人工
衛星（TOPEX/POSEIDON）の計測データは、前記参考文献
２より入手できる。
序で、実施形態３の動作を説明する。 （ａ）海面高度データの入力（図８のステップ４０１） データ入出力部４３０から、人工衛星ＴOPEX/POSEIDON
によって計測された、ＯＡＴ観測海域範囲内の海面高度
データ（即ち図９の日本近海の衛星軌道直下のデータ）
ＡＬＴi が、海面高度データメモリ４１０に入力され
る。図３に示されるように、この海面高度データＡＬＴ
i は、海面高度、時刻データ、位置データ、及び気圧、
湿度等の補正項データからなっている。なお、上記人工
衛星（TOPEX/POSEIDON）の計測データは、前記参考文献
２より入手できる。
【００２５】（ｂ）海面高度データによる水温プロファ
イルの推定（図８のステップ４０２） 演算処理部４２０は、海面高度データメモリ４１０に書
き込まれた、海面高度データＡＬＴi を読み出し、前記
参考文献１に開示されたアルゴリズムに従って、衛星推
定水温プロファイルデータＥＳＴt を生成する。そし
て、演算処理部４２０は、衛星推定水温プロファイルデ
ータＥＳＴt を衛星推定データメモリ４１１に書き込
む。海面高度データを用いた水温プロファイル推定アル
ゴリズムは、海面高度データを前処理し、前処理後のデ
ータを用いて水温場を推定する。上記前処理は、陸域デ
ータ・異常値の除去、電離層等の光速補正などの条件補
正に加えて、同一軌道法から求めた海面高度値を平均海
面高度値から差し引き時間変動成分だけを取り出す。そ
して、この変動成分を観測海域内で同時刻に得られたよ
うにデータを線形時刻補正するまでである。この同時刻
補正は、TOPEX/POSEIDONの周回周期が約１０日間のため
である。水温プロファイル推定は、海面高度の時間変動
成分と、過去の船舶観測データの水温変動量を経験的直
交関数（ＥＯＦ）解析したＥＯのＦ係数との重回帰解析
によって行われる。
イルの推定（図８のステップ４０２） 演算処理部４２０は、海面高度データメモリ４１０に書
き込まれた、海面高度データＡＬＴi を読み出し、前記
参考文献１に開示されたアルゴリズムに従って、衛星推
定水温プロファイルデータＥＳＴt を生成する。そし
て、演算処理部４２０は、衛星推定水温プロファイルデ
ータＥＳＴt を衛星推定データメモリ４１１に書き込
む。海面高度データを用いた水温プロファイル推定アル
ゴリズムは、海面高度データを前処理し、前処理後のデ
ータを用いて水温場を推定する。上記前処理は、陸域デ
ータ・異常値の除去、電離層等の光速補正などの条件補
正に加えて、同一軌道法から求めた海面高度値を平均海
面高度値から差し引き時間変動成分だけを取り出す。そ
して、この変動成分を観測海域内で同時刻に得られたよ
うにデータを線形時刻補正するまでである。この同時刻
補正は、TOPEX/POSEIDONの周回周期が約１０日間のため
である。水温プロファイル推定は、海面高度の時間変動
成分と、過去の船舶観測データの水温変動量を経験的直
交関数（ＥＯＦ）解析したＥＯのＦ係数との重回帰解析
によって行われる。
【００２６】（ｃ）平均衛星推定水温プロファイルの作
成（図８のステップ４０３） 演算処理部４２０は、衛星推定データメモリ４１１に書
き込まれた衛星推定水温プロファイルデータＥＳＴt を
読み出し、ＯＡＴ観測海域内で衛星によって推定された
水温プロファイルの平均プロファイルを計算する。次
に、演算処理部４２０は、計算された平均衛星推定水温
プロファイルデータＭＥＳＴt を平均衛星推定プロファ
イルメモリ４１２に書き込む。
成（図８のステップ４０３） 演算処理部４２０は、衛星推定データメモリ４１１に書
き込まれた衛星推定水温プロファイルデータＥＳＴt を
読み出し、ＯＡＴ観測海域内で衛星によって推定された
水温プロファイルの平均プロファイルを計算する。次
に、演算処理部４２０は、計算された平均衛星推定水温
プロファイルデータＭＥＳＴt を平均衛星推定プロファ
イルメモリ４１２に書き込む。
【００２７】（ｄ）設定基準場と平均衛星推定水温プロ
ファイルの比較（図８のステップ４０４） 演算処理部４２０は、平均衛星推定プロファイルメモリ
４１２に書き込まれた平均衛星推定水温プロファイルデ
ータＭＥＳＴt と基準場データメモリ４１３に書き込ま
れたＯＡＴ基準場設定に用いた平均水温プロファイルデ
ータＲＴＦj を読み出し、２つのプロファイルの比較と
差の検出を行う。そして両プロファイルの差が明らかに
生じている場合（即ち前記差が所定の閾値を越える場
合）は、更新フラグを上げＳ４０５へ移り、また前記差
が所定の閾値を越えていない場合は、待機フラグを上げ
Ｓ４０１に戻る。
ファイルの比較（図８のステップ４０４） 演算処理部４２０は、平均衛星推定プロファイルメモリ
４１２に書き込まれた平均衛星推定水温プロファイルデ
ータＭＥＳＴt と基準場データメモリ４１３に書き込ま
れたＯＡＴ基準場設定に用いた平均水温プロファイルデ
ータＲＴＦj を読み出し、２つのプロファイルの比較と
差の検出を行う。そして両プロファイルの差が明らかに
生じている場合（即ち前記差が所定の閾値を越える場
合）は、更新フラグを上げＳ４０５へ移り、また前記差
が所定の閾値を越えていない場合は、待機フラグを上げ
Ｓ４０１に戻る。
【００２８】（ｅ）設定基準場の更新（図８のステップ
４０５） ステップ４０４で更新フラグが上がった場合、ＯＡＴ解
析では、基準場を生成する統計データの月・季節の期間
を変更し場を生成する。演算処理部４２０は、データ入
出力部４３０を介して、変更された期間の指示を受け取
る。次に、その指示期間に従って、データ入出力部４３
０を介して海洋観測データベースから水温、塩分データ
を読み込み、新しい平均水温プロファイルデータＲＴＦ
j+1 を生成する。さらに、演算処理部４２０は、この生
成した平均水温プロファイルデータＲＴＦj+1 を基準場
データメモリ４１３に書き込む。このようにして設定基
準場の更新を行う。
４０５） ステップ４０４で更新フラグが上がった場合、ＯＡＴ解
析では、基準場を生成する統計データの月・季節の期間
を変更し場を生成する。演算処理部４２０は、データ入
出力部４３０を介して、変更された期間の指示を受け取
る。次に、その指示期間に従って、データ入出力部４３
０を介して海洋観測データベースから水温、塩分データ
を読み込み、新しい平均水温プロファイルデータＲＴＦ
j+1 を生成する。さらに、演算処理部４２０は、この生
成した平均水温プロファイルデータＲＴＦj+1 を基準場
データメモリ４１３に書き込む。このようにして設定基
準場の更新を行う。
【００２９】以上のように、本実施形態３によれば、海
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された水温構造データを用
いることにより、基準場更新の時期を検知してタイムリ
ーに基準場更新を行うことにより、伝搬時間差を線形近
似の範囲内に押さえ、海洋構造推定の精度を向上でき
る。
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された水温構造データを用
いることにより、基準場更新の時期を検知してタイムリ
ーに基準場更新を行うことにより、伝搬時間差を線形近
似の範囲内に押さえ、海洋構造推定の精度を向上でき
る。
【００３０】実施形態４ 本実施形態４の装置構成は図７と同様のものである。図
１０は本実施形態４の動作フローチャートであり、図の
Ｓに続く数値はステップ番号を示す。図７、９、１０及
び前記図３、６を参照し、図１０の順序で実施形態４の
動作を説明する。 （ａ）海面高度データの入力（図１０のステップ５０
１） 実施形態３のステップ４０１と同様の操作を行う。人工
衛星TOPEX/POSEIDONによって計測された、ＯＡＴ観測海
域範囲の海面高度データＡＬＴi が、海面高度データメ
モリ４１０に入力される。
１０は本実施形態４の動作フローチャートであり、図の
Ｓに続く数値はステップ番号を示す。図７、９、１０及
び前記図３、６を参照し、図１０の順序で実施形態４の
動作を説明する。 （ａ）海面高度データの入力（図１０のステップ５０
１） 実施形態３のステップ４０１と同様の操作を行う。人工
衛星TOPEX/POSEIDONによって計測された、ＯＡＴ観測海
域範囲の海面高度データＡＬＴi が、海面高度データメ
モリ４１０に入力される。
【００３１】（ｂ）海面高度データによる密度プロファ
イルの推定（図１０のステップ５０２） 演算処理部４２０は、海面高度データメモリ４１０に書
き込まれた、海面高度データＡＬＴi を読み出し、前記
参考文献３に開示された図６の密度構造推定アルゴリズ
ムに従って、衛星推定密度プロファイルＥＳＤt を生成
する（図６のＳ３１４を参照）。そして演算処理部４２
０は、衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤt を衛星
推定データメモリ４１１に書き込む。海面高度データを
用いた密度プロファイル推定アルゴリズムは、実施形態
３の水温推定と同様に、図８のステップ４０２で示した
前処理を施した海面高度データの時間変動成分を用い
る。密度プロファイル推定は、海面高度の時間変動成分
と、過去の船舶観測データの密度変動量をＥＯＦ解析し
たＥＯＦの係数との重回帰解析によって行われる。
イルの推定（図１０のステップ５０２） 演算処理部４２０は、海面高度データメモリ４１０に書
き込まれた、海面高度データＡＬＴi を読み出し、前記
参考文献３に開示された図６の密度構造推定アルゴリズ
ムに従って、衛星推定密度プロファイルＥＳＤt を生成
する（図６のＳ３１４を参照）。そして演算処理部４２
０は、衛星推定密度プロファイルデータＥＳＤt を衛星
推定データメモリ４１１に書き込む。海面高度データを
用いた密度プロファイル推定アルゴリズムは、実施形態
３の水温推定と同様に、図８のステップ４０２で示した
前処理を施した海面高度データの時間変動成分を用い
る。密度プロファイル推定は、海面高度の時間変動成分
と、過去の船舶観測データの密度変動量をＥＯＦ解析し
たＥＯＦの係数との重回帰解析によって行われる。
【００３２】（ｃ）平均衛星推定密度プロファイルの作
成（図１０のステップ５０３） 演算処理部４２０は、衛星推定データメモリ４１１に書
き込まれた衛星推定密度プロファイルＥＳＤt を読み出
し、ＯＡＴ観測海域内で衛星によって推定された密度プ
ロファイルの平均プロファイルを計算する。次に、演算
処理部４２０は、計算された平均衛星推定密度プロファ
イルデータＭＥＳＤt を平均衛星推定プロファイルメモ
リ４１２に書き込む。
成（図１０のステップ５０３） 演算処理部４２０は、衛星推定データメモリ４１１に書
き込まれた衛星推定密度プロファイルＥＳＤt を読み出
し、ＯＡＴ観測海域内で衛星によって推定された密度プ
ロファイルの平均プロファイルを計算する。次に、演算
処理部４２０は、計算された平均衛星推定密度プロファ
イルデータＭＥＳＤt を平均衛星推定プロファイルメモ
リ４１２に書き込む。
【００３３】（ｄ）設定基準場と平均衛星推定密度プロ
ファイルの比較（図１０のステップ５０４） 演算処理部４２０は、平均衛星推定プロファイルメモリ
４１２に書き込まれた平均衛星推定密度プロファイルデ
ータＭＥＳＤt と基準場データメモリ４１３に書き込ま
れたＯＡＴ基準場設定に用いた平均水温・塩分プロファ
イルデータセットＲＴＳＦt を読み出す。そのデータセ
ットより参考文献３に従って密度プロファイルＤp を算
出する（図６のＳ３０４を参照）。そして、演算処理部
４２０は、算出された密度プロファイルＤp と平均衛星
推定プロファイルメモリ４１２に書き込まれた平均衛星
推定密度プロファイルデータＭＥＳＤt の比較と差の検
出を行う。そして両プロファイルの差が所定の閾値を越
える場合は、更新フラグを上げＳ５０５へ移る。また前
記差が閾値を越えない場合は、待機フラグを上げＳ５０
１に戻る。なお、密度プロファイルは、水温構造より成
層構造が強いため、海洋物理的に構造が変化したか否か
の有効な判断基準となる。
ファイルの比較（図１０のステップ５０４） 演算処理部４２０は、平均衛星推定プロファイルメモリ
４１２に書き込まれた平均衛星推定密度プロファイルデ
ータＭＥＳＤt と基準場データメモリ４１３に書き込ま
れたＯＡＴ基準場設定に用いた平均水温・塩分プロファ
イルデータセットＲＴＳＦt を読み出す。そのデータセ
ットより参考文献３に従って密度プロファイルＤp を算
出する（図６のＳ３０４を参照）。そして、演算処理部
４２０は、算出された密度プロファイルＤp と平均衛星
推定プロファイルメモリ４１２に書き込まれた平均衛星
推定密度プロファイルデータＭＥＳＤt の比較と差の検
出を行う。そして両プロファイルの差が所定の閾値を越
える場合は、更新フラグを上げＳ５０５へ移る。また前
記差が閾値を越えない場合は、待機フラグを上げＳ５０
１に戻る。なお、密度プロファイルは、水温構造より成
層構造が強いため、海洋物理的に構造が変化したか否か
の有効な判断基準となる。
【００３４】（ｅ）設定基準場の更新（図１０のステッ
プ５０５） ステップ５０４で更新フラグが上がった場合、ＯＡＴ解
析では、基準場を生成する統計データの月・季節の期間
を更新し場を生成する。演算処理部４２０は、データ入
出力部４３０を介して、変更された期間の指示を受け取
る。次に、その指示期間に従って、データ入出力部４３
０を介して海洋観測データベースから水温、塩分データ
を読み込み、新しい平均水温・塩分プロファイルデータ
セットＲＴＳＦj+1 生成する。さらに、演算処理部４２
０は、この生成した平均水温・塩分プロファイルデータ
セットＲＴＳＦj+1 を基準場データメモリ１１５に書き
込む。このようにして設定基準場の更新を行う。
プ５０５） ステップ５０４で更新フラグが上がった場合、ＯＡＴ解
析では、基準場を生成する統計データの月・季節の期間
を更新し場を生成する。演算処理部４２０は、データ入
出力部４３０を介して、変更された期間の指示を受け取
る。次に、その指示期間に従って、データ入出力部４３
０を介して海洋観測データベースから水温、塩分データ
を読み込み、新しい平均水温・塩分プロファイルデータ
セットＲＴＳＦj+1 生成する。さらに、演算処理部４２
０は、この生成した平均水温・塩分プロファイルデータ
セットＲＴＳＦj+1 を基準場データメモリ１１５に書き
込む。このようにして設定基準場の更新を行う。
【００３５】以上のように、本実施形態４によれば、海
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された密度構造データを用
いることにより、水温構造でしばしば起こる逆転構造の
影響を受けずに、海洋物理的検知から基準場更新の時期
を検知しタイムリーに基準場更新が可能となる。そのた
め、伝搬時間差が線形近似の範囲内に押さえられ、海洋
構造推定精度の向上に貢献できる。さらに、鉛直密度構
造の勾配で起こる流れの情報を、海洋音響トモグラフィ
解析に先見情報として供給し、流れの推定の精度向上に
寄与できる。
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置によって、人
工衛星の海面高度計から推定された密度構造データを用
いることにより、水温構造でしばしば起こる逆転構造の
影響を受けずに、海洋物理的検知から基準場更新の時期
を検知しタイムリーに基準場更新が可能となる。そのた
め、伝搬時間差が線形近似の範囲内に押さえられ、海洋
構造推定精度の向上に貢献できる。さらに、鉛直密度構
造の勾配で起こる流れの情報を、海洋音響トモグラフィ
解析に先見情報として供給し、流れの推定の精度向上に
寄与できる。
【００３６】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、海洋音響
トモグラフィデータを処理し、該処理結果を表示する装
置において、人工衛星の海面高度計データから海洋音響
トモグラフィ観測海域範囲内の海面高度データを入力し
て記憶する海面高度データ記憶手段と、前記海面高度デ
ータ記憶手段に記憶された海面高度データから衛星水温
プロファイルデータを推定する第１の水温プロファイル
推定手段と、前記海洋音響トモグラフィ観測海域範囲内
の海洋観測データから海洋音響トモグラフィ水温プロフ
ァイルデータを推定する第２の水温プロファイル推定手
段と、前記第１，第２の水温プロファイル推定手段によ
り推定された衛星推定水温プロファイルデータと海洋音
響トモグラフィ推定水温プロファイルデータを表層付近
で補間することにより、海表面から海底までの水温プロ
ファイルデータを生成するデータ処理手段とを備えるよ
うにしたので、その結果、海表面から海底までの水温構
成の表示精度を向上させることができる。
トモグラフィデータを処理し、該処理結果を表示する装
置において、人工衛星の海面高度計データから海洋音響
トモグラフィ観測海域範囲内の海面高度データを入力し
て記憶する海面高度データ記憶手段と、前記海面高度デ
ータ記憶手段に記憶された海面高度データから衛星水温
プロファイルデータを推定する第１の水温プロファイル
推定手段と、前記海洋音響トモグラフィ観測海域範囲内
の海洋観測データから海洋音響トモグラフィ水温プロフ
ァイルデータを推定する第２の水温プロファイル推定手
段と、前記第１，第２の水温プロファイル推定手段によ
り推定された衛星推定水温プロファイルデータと海洋音
響トモグラフィ推定水温プロファイルデータを表層付近
で補間することにより、海表面から海底までの水温プロ
ファイルデータを生成するデータ処理手段とを備えるよ
うにしたので、その結果、海表面から海底までの水温構
成の表示精度を向上させることができる。
【図１】本発明の実施形態１，２に係るＯＡＴデータ処
理・表示装置の構成図である。
理・表示装置の構成図である。
【図２】本発明の実施形態１の動作フローチャートであ
る。
る。
【図３】TOPEX/POSEIDONのデータフォーマットの概略を
示す図である。
示す図である。
【図４】TOPEX/POSEIDONの日本付近の軌道とトモグラフ
ィブイの位置例を示す図である。
ィブイの位置例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態２の動作フローチャートであ
る。
る。
【図６】海面高度データを用いた密度構造推定アルゴリ
ズムのフローチャートである。
ズムのフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態３，４に係るＯＡＴデータ処
理・表示装置の構成図である。
理・表示装置の構成図である。
【図８】本発明の実施形態３の動作フローチャートであ
る。
る。
【図９】TOPEX/POSEIDONの日本付近の軌道を示す図であ
る。
る。
【図１０】本発明の実施形態４の動作フローチャートで
ある。
ある。
【図１１】海洋音響トモグラフィ観測海域範囲の設定例
を示す図である。
を示す図である。
【図１２】海洋音響トモグラフィにおける固有音線の例
を示す図である。
を示す図である。
１１０，４１０ 海面高度データメモリ １１１，４１１ 衛星推定データメモリ １１２ ＯＡＴ推定データメモリ １１３ 結合海洋構造データメモリ １２０，４２０ 演算処理部 １３０，４３０ データ入出力部 １４０，４４０ バス ４１２ 平均衛星推定プロファイルメモリ ４１３ 基準場データメモリ
Claims (4)
- 【請求項１】 海洋音響トモグラフィデータを処理し、
該処理結果を表示する装置において、 人工衛星の海面高度計データから海洋音響トモグラフィ
観測海域範囲内の海面高度データを入力して記憶する海
面高度データ記憶手段と、 前記海面高度データ記憶手段に記憶された海面高度デー
タから衛星水温プロファイルデータを推定する第１の水
温プロファイル推定手段と、 前記海洋音響トモグラフィ観測海域範囲内の海洋観測デ
ータから海洋音響トモグラフィ水温プロファイルデータ
を推定する第２の水温プロファイル推定手段と、 前記第１，第２の水温プロファイル推定手段により推定
された衛星推定水温プロファイルデータと海洋音響トモ
グラフィ推定水温プロファイルデータを表層付近で補間
することにより、海表面から海底までの水温プロファイ
ルデータを生成するデータ処理手段とを備えたことを特
徴とする海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置。 - 【請求項２】 海洋音響トモグラフィデータを処理し、
該処理結果を表示する装置において、 人工衛星の海面高度計データから海洋音響トモグラフィ
観測海域範囲内の海面高度データを入力して記憶する海
面高度データ記憶手段と、 前記海面高度データ記憶手段に記憶された海面高度デー
タから衛星密度プロファイルデータを推定する第１の密
度プロファイル推定手段と、 前記海洋音響トモグラフィ観測海域範囲内の海洋観測デ
ータから海洋音響トモグラフィ密度プロファイルデータ
を推定する第２の密度プロファイル推定手段と、 前記第１，第２の密度プロファイル推定手段により推定
された衛星推定密度プロファイルデータと海洋音響トモ
グラフィ推定密度プロファイルデータを表層付近で補間
することにより、海表面から海底までの密度プロファイ
ルデータを生成するデータ処理手段とを備えたことを特
徴とする海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置。 - 【請求項３】 海洋音響トモグラフィデータを処理し、
該処理結果を表示する装置において、 人工衛星の海面高度計データから海洋音響トモグラフィ
観測海域範囲内の海面高度データを入力して記憶する海
面高度データ記憶手段と、 前記海面高度データ記憶手段に記憶された海面高度デー
タから衛星水温プロファイルデータを推定する衛星水温
プロファイル推定手段と、 前記衛星水温プロファイル推定手段により推定された衛
星推定水温プロファイルデータの平均プロファイルデー
タを生成する平均衛星推定水温プロファイル生成手段
と、 前記平均衛星推定水温プロファイル生成手段により生成
された平均衛星推定水温プロファイルデータと海洋音響
トモグラフィ基準場設定に用いた平均水温プロファイル
データとの差を求め、該差が所定の閾値を越えたか否か
の判別結果により設定基準場の更新を行うか否かを判定
する基準場更新判定手段とを備えたことを特徴とする海
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置。 - 【請求項４】 海洋音響トモグラフィデータを処理し、
該処理結果を表示しする装置において、 人工衛星の海面高度計データから海洋音響トモグラフィ
観測海域範囲内の海面高度データを入力して記憶する海
面高度データ記憶手段と、 前記海面高度データ記憶手段に記憶された海面高度デー
タから衛星密度プロファイルデータを推定する衛星密度
プロファイル推定手段と、 前記衛星密度プロファイル推定手段により推定された衛
星推定密度プロファイルデータの平均プロファイルデー
タを生成する平均衛星推定密度プロファイル生成手段
と、 前記平均衛星推定密度プロファイル生成手段により生成
された平均衛星推定密度プロファイルデータと海洋音響
トモグラフィ基準場設定に用いた平均密度プロファイル
データとの差を求め、該差が所定の閾値を越えたか否か
の判別結果により設定基準場の更新を行うか否かを判定
する基準場更新判定手段とを備えたことを特徴とする海
洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10614199A JP2000298069A (ja) | 1999-04-14 | 1999-04-14 | 海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10614199A JP2000298069A (ja) | 1999-04-14 | 1999-04-14 | 海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000298069A true JP2000298069A (ja) | 2000-10-24 |
Family
ID=14426099
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10614199A Pending JP2000298069A (ja) | 1999-04-14 | 1999-04-14 | 海洋音響トモグラフィデータ処理・表示装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000298069A (ja) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100373378C (zh) * | 2006-01-14 | 2008-03-05 | 中国海洋大学 | 海底热液活动探测数据处理和信息管理方法 |
| US8152366B2 (en) * | 2008-01-23 | 2012-04-10 | University Of Delaware | Estimation of subsurface thermal structure using sea surface height and sea surface temperature |
| CN103630257A (zh) * | 2013-12-18 | 2014-03-12 | 山东省科学院海洋仪器仪表研究所 | 一种基于正交调制的线状海洋剖面温度测量方法 |
| CN104677519A (zh) * | 2015-03-16 | 2015-06-03 | 厦门大学 | 一种河口区域平均水温测量装置 |
| RU2602770C1 (ru) * | 2015-09-11 | 2016-11-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Специальное конструкторское бюро средств автоматизации морских исследований Дальневосточного отделения Российской академии наук | Способ акустической томографии гидрофизических и геофизических полей в морской среде |
| RU2602993C1 (ru) * | 2015-09-11 | 2016-11-20 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Специальное конструкторское бюро средств автоматизации морских исследований Дальневосточного отделения Российской академии наук | Система акустической томографии гидрофизических и геофизических полей в морской среде |
| CN107146265A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-09-08 | 安徽省气象科学研究所 | 一种基于eof分析的卫星云图时间插值方法 |
| CN110543835A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-06 | 青岛大学 | 基于三重匹配理论的卫星海面盐度遥感产品精度评估方法 |
| CN113218493A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-08-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于经验正交函数法的声速剖面反演方法 |
| CN115014577A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-09-06 | 西北工业大学 | 一种基于深度证据回归网络的水下温度场重构方法 |
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| CN116720666A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-09-08 | 广东省科学院生物与医学工程研究所 | 一种基于大数据的海洋牧场自动化监测方法及系统 |
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| WO2024065888A1 (zh) * | 2022-09-29 | 2024-04-04 | 中国科学院声学研究所 | 一种基于定深数据的全海深温度剖面反演方法及系统 |
| CN115014577B (en) * | 2022-05-06 | 2024-04-30 | 西北工业大学 | Underwater temperature field reconstruction method based on depth evidence regression network |
-
1999
- 1999-04-14 JP JP10614199A patent/JP2000298069A/ja active Pending
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| CN113218493A (zh) * | 2021-04-08 | 2021-08-06 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于经验正交函数法的声速剖面反演方法 |
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| CN115147239A (zh) * | 2022-06-10 | 2022-10-04 | 自然资源部第一海洋研究所 | 新建滨海电厂温升区环境本底水温推算方法及温升计算方法 |
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| CN116720666A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-09-08 | 广东省科学院生物与医学工程研究所 | 一种基于大数据的海洋牧场自动化监测方法及系统 |
| CN116720666B (zh) * | 2023-08-10 | 2024-03-22 | 广东省科学院生物与医学工程研究所 | 一种基于大数据的海洋牧场自动化监测方法及系统 |
| KR102634085B1 (ko) * | 2023-10-12 | 2024-02-06 | 한국해양과학기술원 | 조석전선 추정 장치 및 방법 |
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