技术摘要：
本发明涉及一种基于ADCP的海水流速数据处理方法，包括以下步骤：ADCP仪器设置与投放；数据提取与转化；数据合并与分组：所有转化完成的数据分为若干个按时间顺序编号的‘.mat’文件，每个文件中包含着所有的变量在某一段时间内的测量结果，需要对数据进行合并；补全数  全部
背景技术：
海洋与人类的生活息息相关。进入21世纪以来，全球海洋环境问题频发，迫使人类 关注海洋，合理开发海洋资源。研究海洋环境的变化的方式分为现场观测和数值模拟，而现 场观测的数据是数值模拟的基础。海水流速数据是人类研究海洋变化过程的一个重要参 数。海水的流场分布可以一定程度上反映出该海区的地形地貌、天气变化以及水交换能力 等特征。因此准确的海水流速数据是研究海洋环境变化的基础数据。 声学多普勒流速剖面仪(Acoustic  Doppler  Current  Profiler，ADCP)是测量海 洋流速剖面的重要设备。ADCP通过测定声波入射到海水中微颗粒后向散射在频率上的多普 勒频移，从而得到不同水层水体的运动速度。ADCP可以进行长时间、高时间分辨率和高空间 分辨率的流速剖面测量，但是在数据处理的时候也会遇到一些问题，表现在以下几个方面： 1 .如果进行长时间的连续高精度观测，那么观测结束时，仪器中存储的数据量是 十分巨大的。例如进行25天的观测，采样频率为4Hz/s，那么最终获得的数据长度达到800多 万个。数据所占内存较大，使用较为麻烦。 2.然而在长时间的测量过程中，仪器会出现短时间的不稳定状况，数据也会出现 时间不连续的情况。如果忽视缺失的数据片段，对数据处理结果会有影响。但是在如此长时 间序列的数据中找出数据缺失的位置是十分困难的。 3.对于仪器测量的异常值的判定和剔除，缺少一套相应的标准，造成数据处理结 果不理想或是数据剔除量过多，造成浪费。 4.从ADCP原始数据的导出直至处理成为可以使用的二次数据，还没有一套标准的 流程，需要建立一套清晰、简洁、完善、高效的处理流程。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供一种基于ADCP的数据处理方法，目的在于寻找到长时间流 速观测数据中缺失数据的位置以及对应时间点，用线性插值或其他方式填补空缺，消除由 于仪器测量的不稳定造成的数据不完整现象，为后续的研究提供准确的数据。技术方案如 下： 一种基于ADCP的海水流速数据处理方法，主要包括以下步骤： 1.仪器设置与投放 了解测量地点水深以及确定测量层厚及测量频率，将ADCP相关参数设置完成后， 固定在测量支架上，放入海底并固定好，仪器开始工作。 2.数据提取与转化 测量结束后，利用仪器配套软件导出并且转化成MATLAB软件可读的‘.mat’格式的 数据。 4 CN 111596093 A 说　明　书 2/5 页 3.数据合并与分组 所有转化完成的数据通常会分为若干个按时间顺序编号的‘.mat’文件，每个文件 中包含着所有的变量在某一段时间内的测量结果。因此，首先需要对数据进行合并，并且找 出数据缺失的位置，再对缺失时间段内的数据进行线性插值或其他方式进行补位，具体步 骤如下： (1) .首先使用MATLAB软件打开已转化为‘.mat’格式的数据，选择需要处理的变 量，如时间、仪器倾角、流速东分量、流速北分量、垂向流速、压力等变量。 (2) .将3-(1)步骤中选定的变量，进行合并。按照转化成的‘.mat’格式数据文件的 编号顺序，首先应当将时间数据进行合并，具体了解测量的起止时间。再将选定的变量一一 进行合并。合并完成后，先对时间数据进行处理。 (3) .对时间数据中缺失的地方进行筛查。时间数据中的断点，也是其他数据的断 点。构造一个判断数组，数组共有三个维度，第一维度代表天数，第二维度代表小时，第三维 度代表分钟。对每一天中，每一小时，每一分钟进行筛查。如果选择的测量频率为4Hz/s，测 量时长为每10分钟工作9分55秒(称一个10分钟为一个burst)，那么一分钟将会测量240(60 ×4＝240)个数，每一个burst的最后一分钟将会测得220(55×4＝220)个数。如果哪一分钟 缺少数据或者无数据，那么这一分钟的数据个数就不会是240或者220。这样就可以构造一 个三维判断数组，如果测量时长为25天，那么数组结构为25(天数)×24(小时)×60(分钟)， 将测量到完整数据的分钟赋值1，将无测量数据的分钟赋值0，将有测量数据但是不完整的 分钟赋值2。 (4) .从判断数组中挑选出异常的天数。逐日排查判断数组中‘2’或者‘0’的位置， 如果某一天查询不到‘2’或者‘0’，说明这一天的数据测量完整；如果可以查找到‘2’或者 ‘0’，说明这一天的数据测量不完整。同样，从异常天数中挑选异常分钟。通过已经查找出异 常天数中‘2’或者‘0’的行与列，就可以判断出哪一天哪一小时哪一分钟存在数据的缺漏现 象，并做好记录。 (6) .数据的分组。因为数据测量时是以每一个burst(10分钟)为时间周期测量的， 所以进行数据分组时，应当将时间、流速、压力等数据分成以burst为组的数据格式。分组时 可将同一个burst内的时间、流速、压力、倾角等数据，存储在一起，便于管理和使用。分组完 成的数据将以若干个burst数据组进行呈现。 4.补全数据 如果未排查到有数据缺漏的现象，那么说明仪器在该测量点测量期间工作稳定， 数据质量较高。如果数据有缺测，将缺失的数据用相邻两个burst组中的数据的平均值代 替，或选择其他处理方法。数据分组之后就可以进行下一步处理了。 5.数据异常值去除 (1) .查看步骤3-(1)中的仪器倾角，倾角较大(大于10°或小于-10°)表明仪器晃动 剧烈，该时间段对应的流速、压力应当被剔除，不宜使用。 (2) .利用测得的压力数据作为实际水深，剔除空气层中的流速数据。压力数据与 层厚无关，表征的是水面以下至测量点的压力，以‘m’为单位，亦可当作测量点距离水面的 深度。因此可得：水体中层数＝压力/层厚。因此在处理流速数据时，应当将水体中层数之外 的空气层数的数据赋为空值或者‘NAN’值。 5 CN 111596093 A 说　明　书 3/5 页 (3) .对水体中的异常测量值也应进行剔除。ADCP测得的在靠近海气界面处的数据 变化剧烈，无法使用，因此应当将海表2m以浅的数据剔除。查询相关文献，了解测量地的水 流状况，或使用单点测流计测量地点流速大致范围，剔除处于流速范围之外的异常值。 6.数据平均 数据去除异常值之后，便可将数据进行空间和时间上的平均，以供后续研究的使 用。 本发明基于ADCP的海水流速数据处理方法，用简单，快捷，精准的方式排查出长时 间观测数据中的缺测时间段并进行补全，并且能够将长时间数据分成便于管理和使用的 burst组。本发明不仅仅适用于ADCP仪器数据的处理，还适用于其他用于长时间观测仪器数 据的处理。 附图说明 图1基于ADCP的流速数据处理方法流程图。 图2完成分组的数据格式示意图：观测数据依据burst时间共被分为3486个组，每 一组中包含多个参数。Burst_ve、Burst_vn、Burst_vu分别为流速东分量、流速北分量和垂 向流速；Heading、Pitch和Roll分别代表不同方向的仪器倾角，用于判断数据质量；Time、T 分别为测量时间和仪器温度。2380代表一个burst时间测量的数据个数，82代表测量的层 数。 图3流速东分量时间序列对比图：横轴为日期，纵轴为到海底的距离，颜色代表流 速大小。(a)为未剔除表层2米以浅数据所画流速剖面时间序列，(b)为剔除表层2米以浅数 据后所画流速剖面时间序列。两图中的黑线为水位的变化曲线。(a)图的水位线以下2米以 内的流速数据变化剧烈，这正是近表层ADCP测量不准确的缘故，所以应该把这部分数据剔 除，如图(b)所示。