自适应网络设计算法在海洋中尺度涡旋多滑翔机协同观测中的应用研究

作者及发表信息

本研究由Zhanwen Gao（中国海洋大学海洋技术系）、Ge Chen（中国海洋大学海洋技术系/青岛海洋科学与技术试点国家实验室）、Yang Song（马来西亚国立大学社会科学与人文系）、Jie Zheng（中国海洋大学海洋技术系）及通讯作者Chunyong Ma（中国海洋大学海洋技术系/青岛海洋科学与技术试点国家实验室）共同完成，发表于Frontiers in Marine Science期刊2022年3月9日刊，文章标题为《Adaptive Network Design for Multiple Gliders Observation of Mesoscale Eddy》，DOI: 10.3389/fmars.2022.823397。

研究背景与科学问题

研究领域：海洋观测技术、中尺度涡旋动力学。
科学背景：中尺度涡旋（mesoscale eddy）是海洋能量传输与物质混合的关键载体，对海洋环流结构、生物分布及温盐场具有重要影响。传统遥感手段（如卫星高度计）仅能获取海表数据，而水下观测依赖Argo浮标、锚系阵列等设备，但其可控性差且难以长期追踪特定涡旋。水下滑翔机（glider）因其续航能力强、轨迹可控等特点成为新兴观测工具，但多滑翔机协同观测网络的路径规划和动态适应性设计尚未系统解决。

研究目标：提出一种自适应网络设计算法（adaptive network design algorithm），通过优化滑翔机航向角与观测点布局，实现中尺度涡旋内部三维特征的均匀采样，并验证其数据重构精度优于传统固定路径观测方法。

研究方法与流程

1. 数据准备与涡旋识别

• 数据来源：采用HYCOM（Hybrid Coordinate Ocean Model）提供的2015年南海（5°–25°N, 105°–125°E）海流数据，空间分辨率8 km×8 km，时间分辨率1天。
  
• 涡旋识别与追踪：基于海平面异常（sea level anomaly, SLA）数据，通过Liu等（2016）的算法识别涡旋边界（SLA差异≥0.25 m），并结合Sun等（2017）的追踪算法确定涡旋生命周期（移动速度<50 km/天，半径变化率0.25–2.75倍）。最终筛选出1个目标涡旋（2015年7月5日至9月10日，平均半径95 km，移动速度9.0 km/天）。
  

2. 自适应网络设计算法

核心步骤：
1. 标准化涡旋模型：将涡旋归一化为标准圆，滑翔机位置通过公式 ( x = \frac{d_g}{d_r} \cos \alpha ) 和 ( y = \frac{d_g}{d_r} \sin \alpha ) 映射至标准圆内（( d_g )为滑翔机与涡旋中心距离，( d_r )为涡旋半径）。
2. 成本函数优化：基于最优插值法（optimal interpolation, OI），以误差协方差矩阵 ( P_a ) 的迹最小化为目标，通过粒子群算法（PSO）优化滑翔机航向角 ( \theta )。
3. 航向角动态修正：根据滑翔机实际位置与预期位置的偏差，反演上一周期海流速度 ( v_c )，并计算新航向角 ( \theta’ = \tan^{-1} \left( \frac{(v_g)_y - (v_c)_y}{(v_g)_x - (v_c)_x} \right) )（( v_g )为滑翔机速度）。

实验验证：
- 南海现场实验：使用中国自主研发的“SmartFloat”滑翔机，验证航向角修正算法可使实际轨迹逼近预设路径（图3）。
- 仿真实验：在HYCOM数据驱动的虚拟环境中，部署4台滑翔机（参数：速度0.35 m/s、俯仰角30°、下潜深度1500 m）追踪目标涡旋20天。

3. 数据插值与对比分析

• 最优插值法：将离散观测数据重构为连续场，计算温度异常场的残差（RMS）。
  
• 与传统方法对比：与固定“十字采样”（cross sampling）相比，自适应算法的残差RMS降低至0.31°C（传统方法为0.68°C），且能更准确反映涡旋东北向的温度异常分布（图11）。
  

主要研究结果

1. 轨迹覆盖性：滑翔机在20天内逐步覆盖涡旋内部大部分区域（图5），当接近涡旋边界时自动转向未观测区域（图5b, 5d）。
   
2. 观测点均匀性：标准化圆内观测点分布随时间趋于均匀（图6），初期未覆盖的西北区域（红色矩形）在后续周期中被重点采样。
   
3. 参数敏感性：滑翔机数量（2/4/6台）和速度（0.³²⁄₀.³⁵⁄₀.38 m/s）实验表明，4台滑翔机+0.35 m/s组合效果最优（图8–9）。
   

研究结论与价值

科学价值：
- 提出首个针对多滑翔机协同观测中尺度涡旋的自适应网络设计算法，解决了动态环境下的路径优化问题。
- 通过航向角修正算法抵消海流干扰，实测轨迹偏差较传统方法减少54%。

应用价值：
- 为海洋涡旋长期观测提供低成本、高精度解决方案，支持气候变化和海洋生态研究。
- 算法可扩展至其他移动平台（如AUV）的协同观测任务。

研究亮点

1. 创新算法：结合PSO优化与OI插值，首次实现涡旋内部采样点的动态规划。
   
2. 技术验证：通过南海现场实验与HYCOM仿真双重验证，数据重构精度显著提升。
   
3. 跨学科融合：整合物理海洋学、控制理论与数据同化方法，推动海洋观测技术发展。
   

其他价值

• 开源涡旋识别数据集（http://data.casearth.cn/）为后续研究提供基准。
  
• 提出的标准化涡旋模型可推广至其他海洋现象的三维观测设计。