海洋测量方法声纳测量

声纳技术至今已有超过100年历史，它是1906年由英国海军的李维斯·理察森所发明。他发明的第一部声纳仪是一种被动式的聆听装置，主要用来侦测冰山。这种技术，到第一次世界大战时开始被应用到战场上，用来侦测潜藏在水底的潜水艇，这些声呐只能被动听音，属于被动声呐，或者叫做“水听器”。

1947～1948年，瑞典科学家在环球深海调查中（“信天翁”号），首次将海洋光学调查列入重要的海洋调查计划，测量了辐照度、衰减和散射等。

M.法拉第早在1832年就指出:在地磁场中流动的海水,就像在磁场中运动的金属导体一样，也会产生感应电动势。他在泰晤士河做过实验,得不到预期的结果；但他指出,在英吉利海峡必定能测出。直到1851年，C.渥拉斯顿在横过英吉利海峡的海底电缆上检测到和海水潮汐周期相同的电位变化时，才证实了法拉第的预言。2100433B

随着航天和航空遥感技术的发展，航天和航空遥感技术逐渐应用于海洋探测，形成天基海洋环境遥感。天基海洋遥感具有观测范围广、重复周期短、时空分辨率高等特点，可以在较短时间内对全球海洋成像，可以观测船舶不易到达的海域，可以观测普通方法不易测量或不可观测的参量，成为继地面和海面观测的第二大海洋观探测平台，也成为发达国家竭力争夺的海洋高科技之一。近年来，美国、欧洲、日本等航天大国相继制定了相应的海洋发展规划。

海洋观测技术卫星遥感观测

国外已经陆续发射了多颗海洋水色卫星、海洋地形卫星和海洋动力环境卫星。

1）SeaStar卫星

1997年8月，美国发射了SeaStar海洋水色卫星。星上装载有第二代海洋水色传感器，共有8个通道，前6个通道位于可见光范围，7、8通道位于近红外，中心波长分别为765nm和865nm；地面分辨率为1．1km，该卫星现仍在运行。

2）EOS卫星系列

EOS系列中的EOS－AM卫星主要用于陆地和大气观测、物理和化学、气候环境调查。第一颗EOS－AM卫星Terra于1999年12月18日发射。EOS－AM1卫星装载五个主要仪器：中分辨率成像光谱仪（MODIS－N）、先进星载热发射和反射辐射器（ASTER）、多角度成像光谱仪（MI－SR）、云和地球辐射能量系统（CERES）和对流层污染仪（MOPITT）。EOS－PM卫星共计三颗，第一颗EOS－PM卫星Aqua于2002年5月4日发射；EOS－PM2卫星Aura于2004年7月15发射；EOS－PM3于2010年12月发射。

EOS－PM卫星装载的仪器有：先进的微波探测器（AMSU）、微波湿度探测器（MHS）、云和地球辐射能量系统（CERES）、中分辨率成像光谱仪（MODIS－N）、大气红外探测器（AIRS）、多通道微波成像辐射器（MIMR）。

3）Geosat卫星

1985年3月，美国海军发射了Geosat大地测量卫星，也是一颗海洋地形卫星，星上装载的唯一传感器是一部Ku波段（13．5GHz）的雷达高度计。该卫星以军用为主，用于测量海洋表面有效波高，研究地球重力场、海潮和海面地形等，鉴于卫星轨道误差大（50cm）和数据保密等原因，没有得到广泛应用。1998年2月，美国海军又发射了Geosat的后继卫星GFO－1，运行至今。

海洋观测技术航空海洋观测

航空海洋探测采用固定翼飞机和无人机为传感器载体，具有机动灵活、探测项目多、接近海面、分辨率高、不受轨道限制、易于海空配合而且投资少等特点，是海洋环境监测的重要遥感平台，通过搭载的微波和光学遥测设备，能够实时获取大气海洋环境资料。在军事上，由于无人机可有效减少人员伤亡，得到了广泛应用。典型代表有美国的“全球鹰”、“捕食者”，澳大利亚的Aerosonde等无人机。

1.根据测量条件分为

（1）等精度测量：用相同仪表与测量方法对同一被测量进行多次重复测量

（2）不等精度测量：用不同精度的仪表或不同的测量方法, 或在环境条件相差很大时对同一被测量进行多次重复测量

2.根据被测量变化的快慢分为

（1）静态测量

（2）动态测量

1.直接测量法：不必测量与被测量有函数关系的其他量，而能直接得到被测量值的测量方法。

2.间接测量法：通过测量与被测量有函数关系的其他量来得到被测量值的测量方法。

3.定义测量法：根据量的定义来确定该量的测量方法。

4.静态测量方法：确定可以认为不随时间变化的量值的测量方法。

5.动态测量方法：确定随时间变化量值的瞬间量值的测定方法。

6.直接比较测量法：将被测量直接与已知其值的同种量相比较的测量方法。

7.微差测量法：将被测量与只有微小差别的已知同等量相比较，通过测量这两个量值间的差值来确定被测量值的测量方法。

测量统计处理

（1）正态分布

随机误差具有以下特征:

① 绝对值相等的正误差与负误差出现的次数大致相等——对称性；

② 在一定测量条件下的有限测量值中，其随机误差的绝对值不会超过一定的界限——有界性；

③ 绝对值小的误差出现的次数比绝对值大的误差出现的次数多——单峰性；

④对同一量值进行多次测量，其误差的算术平均值随着测量次数n的增加趋向于零——抵偿性。（凡是具有抵偿性的误差原则上可以按随机误差来处理）；

这种误差的特征符合正态分布

（2）随机误差的数字特征：如图所示：

（3）用测量的均值代替真值；

（4）有限次测量中，算术平均值不可能等于真值；

（5）正态分布随机误差的概率计算

当k=±1时, Pa=0.6827, 即测量结果中随机误差出现在-σ～ σ范围内的概率为68.27%, 而|v|>σ的概率为31.73%。出现在-3σ～ 3σ范围内的概率是99.73%, 因此可以认为绝对值大于3σ的误差是不可能出现的, 通常把这个误差称为极限误差。

例题：见图所示：

（6）不等精度直接测量的权与误差

1.在不等精度测量时, 对同一被测量进行m组测量, 得到m组测量列（进行多次测量的一组数据称为一测量列）的测量结果及其误差, 它们不能同等看待。精度高的测量列具有较高的可靠性, 将这种可靠性的大小称为“权”。

2.“权”可理解为各组测量结果相对的可信赖程度。 测量次数多, 测量方法完善, 测量仪表精度高, 测量的环境条件好, 测量人员的水平高, 则测量结果可靠, 其权也大。权是相比较而存在的。 权用符号p表示, 有两种计算方法: "para" label-module="para">

① 用各组测量列的测量次数n的比值表示, 并取测量次数较小的测量列的权为1,则有

p1∶p2∶…∶pm=n1∶n2∶…∶nm

② 用各组测量列的误差平方的倒数的比值表示, 并取误差较大的测量列的权为1, 则有

p1∶p2∶…∶pm=（1/σ1）^2:（1/σ2）^2:（1/σ3）^2:……（1/σm）^2

测量通用处理

（1）系统误差产生的原因

①传感器、仪表不准确（刻度不准、放大关系不准确）

②测量方法不完善（如仪表内阻未考虑）

③安装不当

④环境不合

⑤操作不当；

（2）系统误差的判别

①实验对比法，例如一台测量仪表本身存在固定的系统误差，即使进行多次测量也不能发现，只有用更高一级精度的测量仪表测量时，才能发现这台测量仪表的系统误差；

②残余误差观察法（绘出先后次序排列的残差）；

③准则检验法

马利科夫判据是将残余误差前后各半分两组, 若“Σvi前”与“Σvi后”之差明显不为零, 则可能含有线性系统误差。

阿贝检验法则检查残余误差是否偏离正态分布, 若偏离, 则可能存在变化的系统误差。将测量值的残余误差按测量顺序排列，且设A=v12 v22 … vn2, B=(v1-v2)2 (v2-v3)2"para" label-module="para">

若|B/2A-1|>1/n^1/2,则可能含有变化的系统误差。

(3)系统误差的消除

在测量结果中进行修正 已知系统误差, 变值系统误差, 未知系统误差

消除系统误差的根源　根源

在测量系统中采用补偿措施

实时反馈修正

测量粗大误差

剔除坏值的几条原则：

(1)3σ准则（莱以达准则）：如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值|vi|>3σ时, 则该测量值为可疑值（坏值）, 应剔除。

(2)肖维勒准则：假设多次重复测量所得n个测量值中, 某个测量值的残余误差|vi|>Zcσ,则剔除此数据。实用中Zc<3, 所以在一定程度上弥补了3σ准则的不足。

(3)格拉布斯准则：某个测量值的残余误差的绝对值|vi|>Gσ, 则判断此值中含有粗大误差, 应予剔除。 G值与重复测量次数n和置信概率Pa有关。

解题步骤：如图所示：

测量几个问题

（1）误差的合成：如图所示：

绝对误差的合成（例题）：

用手动平衡电桥测量电阻RX。已知R1=100Ω, R2=1000Ω, RN=100Ω,各桥臂电阻的恒值系统误差分别为ΔR1=0.1Ω, ΔR2=0.5Ω, ΔRN=0.1Ω。求消除恒值系统误差后的RX.

（2）最小二乘法的应用：

推导过程，如图册所示：

最小二乘法应用例子：如图册所示:

5.用经验公式拟合实验数据——回归分析

用经验公式拟合实验数据，工程上把这种方法称为回归分析。回归分析就是应用数理统计的方法，对实验数据进行分析和处理，从而得出反映变量间相互关系的经验公式，也称回归方程。