深海内波弱非线性模型的建立及其在南海应用的研究

发布时间：2020-07-26 18:27

【摘要】：海洋内波是发生在因温盐变化而密度分层海水中的一种波动。它对海洋声学、海洋工程、海洋军事等方面产生了重要影响,因此,内波传播的研究是非常重要的工作。从资料获取手段上来讲,研究内波的方法主要有四种：实测资料分析方法、实验室实验方法、数值模拟方法、遥感图像分析方法。但是对于深海内波,实测和实验室实验资料都较难获得,故本文通过建立适宜模型应用数值模拟方法和遥感图像分析方法来研究深海内波。基于两层分层流体的基本方程推出了深海弱非线性内波的非线性薛定谔(Nonlinear Schrodinger,简称NLS)方程,数值模拟了南海深海区内波的传播,建立了内波合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)遥感探测模型,反演了南海北部深海内波的特征参量。主要工作如下：首先,导出了描述深海内波传播的NLS方程。引入速度标量势,得出用速度标量势描述的深海两层流体的动力学方程组；在弱非线性条件下,从流体力学的基本方程组出发,采用多重尺度法推导出深海两层界面内波的NLS方程；分析了深海内波NLS方程的频散效应和非线性效应的关系,进而确立了NLS方程的孤子解形式。其次,NLS方程在深海内波传播中的应用。引进空间啁啾的思想,研究了频散效应和非线性效应的作用。选择南海北部深海区为研究区域,并分析其环境参数；应用NLS方程数值模拟该海域的内波传播,结果表明该海区内波不断展宽,振幅减小,频散效应较强；并与内波MODIS影像做了对比,发现内波演变的趋势和遥感影像基本一致。最后,基于NLS方程建立了深海内波SAR探测模型。利用导出的深海内波NLS方程,并结合SAR遥感成像机理,建立了深海内波SAR探测模型,得到了适合深海内波的参数反演方法。选取南海北部内波SAR影像,分别利用基于NLS方程的SAR探测模型和基于KdV方程的SAR探测模型,反演了内波的半宽度和振幅,并与一些实测数据进行比较。结果表明,前者与实测资料较吻合；而后者与实测资料差别较大。由此说明,NLS模型较KdV模型对深海内波的描述更具优越性,验证了NLS模型的合理性。
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：P731.24
【图文】：

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随着观测技术的发展及实际需要，内波研究己向深海发展。图1一1全球海域内波存在区示意图1.2研究意义海洋内波具有十米、数十米，甚至上百米的振幅，与表面波相比，内波具有更大的能量和破坏力。同时，它又是海洋内部潮汐能耗散和海洋内部混合的重要力一式。大量的现场与遥感观测己经证实，海洋内波可以实现数一百公里的长距离传播而保持不变，从而造成巨大的质量与动量输运。内波在海洋中起着重要的动力学作用{2‘251。低温高密度海水在极地区域形成后下沉到海底并在底层散布开来，这层高密度水必然要与其上的密度较低的水缓慢地混合，内波是引起这种混合的

内波,SAR图像

围大、时间分辨率高、数据完全免费获取等，具有很大的优势。因此，利用MODIS等光学手段观测内波与SAR观测具有同等重要性。图l一2是内波SAR遥感图像，图1一3是内波MODIS遥感图像。氰氰氰薰薰臀臀 ;;;{{{】】蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸熟熟熟熟熟熟摹摹纂纂攀攀磷磷湘湘湘~坎侣侣侣侣侣侣侣滋滋狡狡禁照娜限限成成经经魏魏器器拱徽徽灌灌戮戮豁莽簿簿银银誉誉毓毓象象撰撰罐罐罐罐 :((({{{lll嘿嘿蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸蒸哆哆哆淤那分嵌嵌嵌翠帘盆盆〔翎盈盈纂纂纂馨馨攀攀氰氰蘸蘸氰氰氰氰氰氰氰 }}}}}蘸蘸 lllll罐罐翼薰薰黝黝黝黝蘸巍藻蘸黔黔蒸蒸蒸蒸黝{耀蘸蘸蘸蘸蘸瓢瓢蘸蘸蘸馨馨馨蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸男男夕改姗阶咨a满满满满鬓彝;耀肇肇馨馨蒸羹羹翼翼薰薰薰熬熬雌貂灌戴戴哪哪匆跳跳跳摹摹嘿瓢黔黔巍巍黝索才红续黔阴‘一一一一图1一2内波SAR图像图】一3内波MODIS图像大量的内波SAR图像为内波研究提供了丰富的资料，利用这些图像资料除了验证内波理论以外，还可以计算一些水动力学参数，获取海水的层化结构信息及内波参数信息、。Apel不 [1eonzalez(1953)!5，;/)\原理上提出了两种从sAR图像上反演内波振幅的方法

频散效应,非线性效应,振幅,内波

一谕凉谕厂茹不茹获碗了信一碳示五『赢。X/m图3一3氏=61m频散效应所致惆啾、非线性效应所致惆啾及总惆啾由此可知，总碉啾与内波传播海区的海况(分层、深度、密度差、地形等)及初始波的振幅有关。如果海区确定，其海况参数一定，总碉啾的大小只与初始振幅有关，由(3一15)式可计算出总惆啾为零时的振幅，这是保证内波稳定传播的条件。当初始振幅偏小时，频散作用强，当初始振幅偏大时，非线性作用强。上层水深取11Om，下层水深取2600m，半波长取 1400m

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