检索
E-mail
RSS

作者投稿 主编审稿 专家审稿 远程编辑

热带海洋学报 >

2022 , Vol. 41 >Issue 3: 54 - 74

DOI: https://doi.org/10.11978/2021066

海洋调查与观测

面向典型海洋现象观测的水下滑翔机应用综述

  • 杨绍琼 , 1, 2, 3 ,
  • 成丹 1 ,
  • 陈光耀 1 ,
  • 罗辰奕 1 ,
  • 牛文栋 , 1, 2, 3 ,
  • 马伟 1, 2, 3 ,
  • 法帅 3
展开
  • 1.天津大学机械工程学院机构理论与装备设计教育部重点实验室, 天津 300350
  • 2.天津大学青岛海洋技术研究院, 山东 青岛 266237
  • 3.青岛海洋科学与技术试点国家实验室, 海洋观测与探测联合实验室, 山东 青岛 266237
牛文栋。e-mail:

杨绍琼(1986—), 男, 安徽省宣城市人, 副教授, 博士研究生导师, 主要研究方向为深海智能装备、水下机器人和实验流体力学等。e-mail:

Copy editor: 林强

收稿日期: 2021-05-28

  修回日期: 2021-09-27

  网络出版日期: 2021-10-09

基金资助

国家自然科学基金(11902219)

国家自然科学基金(52005365)

山东省支持青岛海洋科学与技术试点国家实验室重大科技专项(2018SDKJ0205)

收起

Review on the application of underwater gliders for observing typical ocean phenomena

  • YANG Shaoqiong , 1, 2, 3 ,
  • CHENG Dan 1 ,
  • CHEN Guangyao 1 ,
  • LUO Chenyi 1 ,
  • NIU Wendong , 1, 2, 3 ,
  • MA Wei 1, 2, 3 ,
  • FA Shuai 3
Expand
  • 1. Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China
  • 2. Qingdao Institute for Ocean Engineering, Tianjin University, Qingdao 266237, China
  • 3. The Joint Laboratory of Ocean Observing and Detection, Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao), Qingdao 266237, China
NIU Wendong. email:

Copy editor: LIN Qiang

Received date: 2021-05-28

  Revised date: 2021-09-27

  Online published: 2021-10-09

Supported by

National Natural Science Foundation of China(11902219)

National Natural Science Foundation of China(52005365)

Marine S&T Fund of Shandong Province for Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology (Qingdao)(2018SDKJ0205)

Fold

摘要

水下滑翔机是一种浮力驱动的无人水下自治观探测平台, 具有持续性、鲁棒性、自主性等特点, 是构建海洋观测技术体系重要的水下航行器之一。文章从水下滑翔机发展历程、运行方式和专用传感器展开, 基于国内外海洋学文献综述研究, 重点对水下滑翔机在典型海洋现象观测应用方面进行总结。水下滑翔机的运行稳定性、长时续, 观测高分辨率、低成本的特点, 满足了对海洋中尺度涡、内波、湍流、环流/边界流和锋面的长时间、精细化立体观测要求; 鲁棒性、自主性的特点使其能够适应台风过境、地震、原油泄漏前后等紧急恶劣海洋状况的监测; 运行平稳、低噪声的特点使其成为声学监测与探测的良好平台。对比分析国内外的水下滑翔机(组网)应用状况可以发现, 国内水下滑翔机在传感器、数据处理和组网技术方面都需要进一步完善。最后总结并展望了国内外水下滑翔机面向海洋现象观测的应用。

关键词： 水下滑翔机; 海洋现象; 观测与探测; 传感器

本文引用格式

杨绍琼 , 成丹 , 陈光耀 , 罗辰奕 , 牛文栋 , 马伟 , 法帅 . 面向典型海洋现象观测的水下滑翔机应用综述[J]. 热带海洋学报, 2022 , 41(3) : 54 -74 . DOI: 10.11978/2021066

Abstract

As a buoyancy-driven autonomous underwater observation platform, the underwater glider has characteristics of sustainability, robustness and autonomy. It is one of the important underwater vehicles to construct an ocean observation technology system. In this paper, the underwater glider's development history, operation mode and special sensors are introduced in detail. Based on the oceanographic literature at home and abroad, the application of underwater gliders for observing typical marine phenomena is summarized. The characteristics of the underwater glider, such as stability, long duration, high resolution, and low cost, meet the needs of long-time and carefully stereoscopic observations of mesoscale eddies, internal waves, turbulence, boundary flows, and fronts. The robustness and autonomy make it adapt to severe ocean conditions, such as typhoons, earthquakes and crude oil leakage before and after. The characteristics of stable operation and low noise also make it a good platform for acoustic monitoring and detection. Through comparative analysis and research on the application status of the underwater glider (networking) at home and abroad, we conclude that the sensor, data processing system and networking of the domestic underwater glider need to be further improved. Finally, we summarize and look forward to the application of underwater gliders for observing ocean phenomena at home and abroad.

Key words： underwater glider; ocean phenomenon; observation and detection; sensor

随着卫星遥感技术、浮标、潜标及水下航行器等新型观测手段的日益成熟, 海洋观测平台越来越多样化, 主要分为岸基观测平台、船基观测平台、浮标系统、海床基平台、运动式观测平台、航空观测平台和航天观测平台(任杰, 2019), 其中, 自主水下航行器和水下滑翔机AUG(autonomous underwater glider)属于移动式观测平台, 能够完成典型的海洋现象观测任务。水下滑翔机相对于自主水下航行器具有长时续的优势, 已被广泛应用于海洋观测试验。

1 发展历程

水下滑翔机的概念最早由美国海洋学家Henry Stommel于1989年提出。美国伍兹霍尔海洋研究所工程师Douglas C. Webb等人在1991年设计并制造出了第一台水下滑翔机样机, 命名为Slocum, 同时完成验证试验(Simonetti, 1998)。第一代Slocum使用的电源为碱性电池。随着技术的发展与进步, 美国Teledyne Webb Research公司2017年发布了最新电能Slocum水下滑翔机(第三代), 供电电源种类分为碱性电池、可充电锂电池和一次性锂电池三种, 至今航程范围约7000km。截至2021年, 据不完全资料统计, 美国Teledyne Webb Research公司已经向70多家用户机构提供了近500台Slocum水下滑翔机, 遍及了20多个国家(Jones et al, 2014)。此外, 国外目前较为主流的成熟水下滑翔机产品还包括美国斯克里普斯海洋研究所研制的水下滑翔机Spray和美国华盛顿大学研制的水下滑翔机Seaglider(Rudnick et al, 2004), 如图1b、c所示。
图1 水下滑翔机类型

a来源于Slocum Glider - Woods Hole Oceanographic Institution (whoi.edu); b来源于Spray Glider - Woods Hole Oceanographic Institution (whoi.edu); c来源于Seaglider (washington.edu); d由“海燕”团队提供

Fig. 1 Types of underwater gliders.

The picture in (a) is from Slocum Glider - Woods Hole Oceanographic Institution (whoi.edu); that in (b) is from Spray Glider - Woods Hole Oceanographic Institution (whoi.edu); that in (c) is from Seaglider (washington.edu); and that in (d) is provided by "Petrel" team

国内水下滑翔机研究始于本世纪初, 天津大学于2002年开始第一代水下滑翔机的研发工作, 在2005年完成了温差能驱动水下滑翔机样机的研制并进行水域试验。2007年研制出“海燕”(Petrel)混合推进水下滑翔机样机, 如图1d所示。“十二五”期间研制出“海燕-Ⅱ”水下滑翔机(王树新 等, 2005, 2006)。2018年4月, 研发的“海燕-X”深渊级水下滑翔机原理样机在马里亚纳海沟成功下潜至8213m(Li et al, 2019; Wang et al,2019)。两年后, 第二代“海燕-X PLUS”深渊级水下滑翔机连续下潜超万米, 最深至10619m, 标志万米深海研究迈入无人持续断面观测新时代(吴立新 等, 2020)。2018年11月, “海燕-L”长航程水下滑翔机在中国南海无故障连续运行141天, 完成剖面734个, 续航里程达到了3619.6km (Yang et al, 2019)。2020年, “海燕- L”无故障运行301天, 续航里程达4435km(Wang et al, 2021)。2021年, “海燕-L”将这一当时国内续航里程纪录提升至5000km级。
中国科学院沈阳自动化研究所2005年成功开发了水下滑翔机的原理样机, 至今已经研发出“海翼1000”、“海翼7000”等不同下潜深度的各型水下滑翔机, 其中“海翼7000”下潜深度达7076m。华中科技大学2013年研制出喷水推进型深海滑翔机, 是采用北斗导航定位的水下滑翔机, “海鹰”喷水推进型水下滑翔机航程达600km, 下潜深度达1200m(邹达明, 2019)。此外, 国内相继研制出的水下滑翔机还有浙江大学的ZJU水下滑翔机、中国船舶重工集团有限公司第七一〇研究所的“海鲟”水下滑翔机, 西北工业大学的翼身融合水下滑翔机和上海交通大学的“海鸥”水下滑翔机等。同时与水下滑翔机的相关研究也在不断推进, 如浙江大学Yang等(2014)、国家海洋技术中心秦玉峰 等(2016)、中国船舶重工集团公司第七一〇研究所陈刚 等(2014)、上海交通大学倪园芳 等(2008)、西北工业大学田文龙 等(2013)都对水下滑翔机作出了分析。水下滑翔机的续航能力、耐压性等特性在不断提高, 为海洋观测提供了保障。

2 运行方式

水下滑翔机由浮标技术发展而来(Stommel, 1989), 依靠浮力驱动系统提供动力, 由重力和浮力产生净浮力, 和机翼产生的水动升力共同作用使水下滑翔机实现由水面向下运动, 到达预定深度后, 通过液泵将油液压入到外皮囊中增加净浮力并结合电池包位置的改变来调整姿态, 同时结合水升动力实现向上运动, 形成锯齿型的运动轨迹; 另外, 机翼使得水下滑翔过程更加高效节能(刘方, 2014)。水下滑翔机完成一次锯齿型运动后, 将采集得到的数据通过卫星传给控制中心, 再根据控制中心的指令进行下一步的任务。与浮标不同的是, 水下滑翔机在下潜上浮过程中一直保持数据采集, 部分尾部带有螺旋桨的水下滑翔机可在下潜结束之后保持水下采样; 水下滑翔机检测到航线偏离, 能够通过尾舵或者横滚电池包来实现航向调节。通过多机协同、编队组网, 以及和波浪滑翔机等海洋设备异构组网, 可实现对中尺度涡等典型海洋现象进行大范围、长时续的综合立体观测与探测。

3 专用传感器

水下滑翔机作为观测平台, 对其搭载的传感器也有一定要求。以观测海洋现象为目的的观测任务需要搭配相应的传感器, 同时传感器需要保证水下滑翔机低能耗、长续航观探测能力, 在体积、质量和能耗方面进行适应性改进(沈新蕊 等, 2018)。目前, 多种传感器已经实现在水下滑翔机上的集成应用, 常用的传感器种类如表1所示(薛冬阳, 2017)。由此实现对温度、盐度、压力、流速、湍流(Palmer et al, 2015, Wijesekera et al, 2020)、风速、浮游动植物生物量、溶解氧、辐照度、辐亮度(Baumgartner et al, 2008; Hodges et al, 2009; Carvalho et al, 2016)、CO2浓度、pH (Wright-Fairbanks et al, 2020)、硝酸盐、碳氢化合物、悬浮泥沙颗粒(Todd et al, 2009)、声波(Ferguson et al, 2010; Matsumoto et al, 2010; Wall et al, 2012; Klinck et al, 2012; Guihen et al, 2014; Liu et al, 2018; 王超 等, 2018; 王文龙 等, 2019; Lee et al, 2019; Aniceto et al, 2020; Baumgartner et al, 2020; Bolgan et al, 2020)等海洋众多要素的观测。
表1 常用水下滑翔机可搭载的任务传感器

Tab. 1 Common mission sensors for underwater gliders

用途 传感器名称 主要用途
民用 温、盐、深测量仪(CTD) 测量温度、深度和电导率
溶解氧传感器 测量溶解氧含量
剪切流传感器 测量海洋流速剪切, 海洋湍流动能耗散率
海流计 测量海水流速、方向
声学多普勒流速剖面仪ADCP(acoustic Doppler current profiler) 测量海水流速、流向等水文要素
水质传感器 测量水中氨氮、叶绿素、含氧量、浊度等
光学反向散射仪 监测海水悬浮物质
高度计 测量仪器距海底的距离
养分传感器 测量海水中养分含量
叶绿素荧光计 测量叶绿素a的浓度
有色可溶性有机物传感器 测量有色可溶性有机物含量
Gamma射线传感器 测量海水射线强度和海水放射性辐射
MicroRider 湍流微结构测量
声学反向散射仪 监测海水悬浮泥沙颗粒
PAR光合有效辐射(photosynthetically active radiation)模块 测定辐照度
pH传感器 监测海水pH
回声测深仪 测量海中浮游动物声波
水听器 监测海中声波
数字声学监测仪 实时记录处理海中音频
军用 矢量声学传感器 水声研究、定位和跟踪、保卫港口安全、侦察
全方位声波传感器 探测水中振动和噪声, 评估碰撞的严重程度
水声通讯调制解调器 进行水声通讯

4 典型海洋现象观测

水下滑翔机可搭载多类型的传感器, 在众多的海洋观探测平台中, 最具优势和应用前景(薛冬阳, 2017)。水下滑翔机的长续航、灵活性、稳定性、自主性等优势在对海洋中尺度涡、中尺度的海岛尾流、内波、湍流、边界流、锋面、水交换(Todd, 2020b; Brun et al, 2020)、水质水文、台风过境等现象观测中被充分证明, 与其他观测手段的互补采样, 使海洋现象观测立体化、更高效。

4.1 中尺度涡现象观测

中尺度涡是一种普遍存在的中尺度海洋现象, 通常指时间尺度为几天至几个月、空间尺度达到几百公里甚至上千公里的封闭式的涡旋, 影响着海洋环境中温盐输运、能量传递、浮游生物的浓度、海洋气候等。早期对于该现象的观测以船舶走航方式为主, 数据准确度比较高但是依赖于观测站点密度, 横向分辨率普遍较低。之后的卫星观测技术提高了精度和分辨率, 但是此种观测方式对于中尺度涡本身三维结构反演存在困难。
水下滑翔机目前已在太平洋、大西洋等海域进行了大量面向中尺度涡的海上试验, 充分验证了其适用性, 具体如表2所示。首先, 水下滑翔机的续航能力满足跟踪观测中尺度涡现象的性能要求, 例如美国加利福尼亚合作海洋渔业调查项目是目前世界上运行时间最长、最早利用水下滑翔机进行海洋持续性观测的应用项目。水下滑翔机在该项目中共横穿了63次涡旋(Pelland et al, 2013)。其次, 水下滑翔机的运动轨迹为锯齿型, 可实现横穿中尺度涡的三维立体采样, 便于获得从涡心至最大半径范围内的海洋参数数据, 从而分析涡旋垂直结构, 并观测到精确的季节性变化(Hristova et al, 2014)。天津大学的Li等(2018)利用“海燕”水下滑翔机在南海对海面高度异常的涡旋进行了精细化观测, 如图2所示, 4台“海燕”水下滑翔机沿着东北—西南方向穿过涡旋得到垂直方向的现场观测数据, 采用复合分析的方法在以涡心原点坐标系中构建了反气旋涡旋的三维结构, 结果显示该涡旋温度影响深度达700m、盐度影响深度达300m的特点。2014年9月至12月期间, 欧洲ABACUS (Algerian Basin Circulation Unmanned Survey)观测项目在巴利阿里群岛和阿尔及利亚海岸的中间海域实施了一次针对中尺度涡的观测任务, 通过Slocum水下滑翔机和遥感数据结合得到了涡旋的结构与直径, 证实了涡旋来自阿尔及利亚洋流, 同时通过计算垂直准地转速度, 得到了涡旋垂直方向上的不对称结构(Cotroneo et al, 2016)。
表2 水下滑翔机在观测海洋中尺度涡中的应用

Tab. 2 Application of underwater gliders for observing mesoscale eddies

海域 时间 AUG类型 机构 中尺度涡相关 相关文献
巴伦支海 2017/7 Slocum 苏格兰海洋科学协会 水体特征 Porter et al, 2020
白令海峡 2017/8—9 Seaglider 华盛顿州太平洋海洋环境实验室 生产力 Ladd et al, 2020
加利福尼亚 2003/8—2009/1 加利福尼亚合作海洋渔业调查 与加利福尼亚海流关系 Pelland et al, 2013
阿拉斯加湾 2005/8—10 美国华盛顿大学 水体特征 Martin et al, 2009
夏威夷海 2005/2—7 美国伍兹霍尔海洋研究所 生产力 Nicholson et al, 2008
南海 2015/4—6 Seawing 自然资源部第二海洋研究所 垂直温盐、非对称湍流混合结构 Liu et al, 2019; Qi et al, 2020
2017/7—8 中国科学院南海海洋研究所 三维结构 Shu et al, 2019
2007—2017 中山大学 边缘海面温度锋面 Qiu et al, 2020
南海 2015/5 Petrel-II 中山大学 形状不对称原因 Qiu et al, 2019
2017/7—8 天津大学 动力模型 Wang et al, 2020a
2017/8—29 三维结构、水下滑翔机组网最佳配置、源头 Li et al, 2018, 2019, 2020
塔斯曼海西部 2009—2010 Seaglider 悉尼海洋科学研究所 水体入侵 Baird and Ridgway, 2012
罗弗顿盆地中部 2012/7—2015/7 中国科学院南海海洋研究所 结构、演变 Yu et al, 2017
伊尔明格海 2006 Spray 美国斯克里普斯海洋研究所 结构和水文特征 Fan et al, 2013
拉布拉多海 2004/9 丹麦法罗海洋研究所 Hátún et al, 2007
拉布拉多海 2005/1 英国国家海洋中心 密度特征 Frajka—Williams et al, 2014
巴利阿里海域 2007/7—2008/6 Slocum 西班牙地中海高级研究院 温盐结构 Bouffard et al, 2010
2009/12 热通量交换 Ruiz et al, 2012
2014/9—12 “Algerian Basin Circulation Unmanned Survey”观测项目 源头、演化及生产力 Cotroneo et al, 2016
利古里亚海 2010/7 Slocum 意大利国家海洋和实验地球物理研究所 与强风关系 Poulain et al, 2020
2013/6 挪威卑尔根大学 生产力 Bosse et al, 2017
利翁湾 2012—2015 Slocum 法国佩皮尼昂大学 源头 De Madron et al, 2017
图2 4台水下滑翔机穿过南海涡旋的轨迹

彩色代表海平面高度异常; 黑框为研究区域; a、b、c、d是四台不同的水下滑翔机轨迹图, 绿色星为布放位置, 黑色星为回收位置。图片改自Li等(2018)

Fig. 2 Trajectories of four underwater gliders crossing the South China Sea eddy.

The color represents the sea-level height anomaly, and the black frame is the study area. (a, b, c, d) are the trajectory maps of four different underwater gliders, with the green star indicating their locations. The black star is the recovery location. After Li et al (2018)

在对涡旋结构进行详细观测同时, 水下滑翔机也能获得涡旋的动力学特征、来源和演变信息。中国科学院南海海洋研究所热带海洋学国家重点实验室的Yu等(2017)于2012年7月至2015年7月的3年间, 使用Seaglider水下滑翔机以螺旋轨迹形式进入罗弗顿盆地涡旋进行观测, 通过计算Rossby数等动力学参数分析了地转效应的重要性, 确定了该涡旋的非线性, 比缺少非线性影响计算的基于卫星观测的方法更加精确。风暴对于涡旋的影响也能通过水下滑翔机数据进行研究。2010年7月, 意大利国家海洋和实验地球物理研究所的Poulain等(2020)在利古里亚海通过水下滑翔机、漂流浮标发现了风暴扰动涡旋使其破坏和逆转的现象, 并利用ROMS模式成功验证风暴对于涡旋的作用。此外, 由于水下滑翔机的生产、维护、布放等成本低, 采用水下滑翔机, 捕捉水面下不明显的中尺度涡现象, 从而弥补卫星观测不足, 例如高纬度地区出现海洋表面温度掩盖极地涡旋的情况, 使用的传统卫星观测方法失效, 苏格兰海洋科学协会的Porter等(2020), 2017年在巴伦支海部署了水下滑翔机, 实现对此极地涡旋的监测。

4.2 台风作用下海洋现象观测

台风对人类生命财产安全、海洋的生态系统都有着显著影响。近20年里, 美国气象预报中心对台风移动轨迹的预测误差越来越小, 这是基于对气象预报数值模型的改进和针对不同观测方式收集到的海洋观测数据同化结果(Jones et al, 2014)。上层海洋的热结构与台风强度演化密切相关, 因此对台风强度的研究和预测十分依赖现场观测数据。然而, 由于台风的特殊性, 目前主流观测手段均具有一定局限性, 例如卫星观测仅可提供海洋表层水文观测, 浮标类设备无法进行定点观测, 潜标等定点观测设备则位置较为固定, 覆盖范围较为有限, AUV型自主水下航行器的作业时间较短, 难以满足预测台风路径的要求, 而水下滑翔机在这种恶劣的海洋天气条件下仍然能够进行观测任务, 可有效提供关键数据。表3为水下滑翔机在各个海域中对台风的观测应用。
表3 水下滑翔机在观测台风作用下海洋中的应用

Tab. 3 Application of underwater gliders for observing ocean influenced by typhoon

海域 时间 AUG类型 机构 台风相关 相关文献
西北太平洋 2010/9 Seaglider 美国华盛顿大学 冷尾迹演变 Mrvaljevic et al, 2013
2012/6 美国海军研究生院 光学传感器对比 Chu et al, 2019
南海 2017 Petrel-II 天津大学 现场水文数据 周磊 等, 2019
北海 2014/8 Slocum 德国亥姆霍兹研究所 生产力 Schultze et al, 2020
新泽西州 2011/8 Slocum 美国罗格斯大学 强度降低 Glenn et al, 2016; Seroka et al, 2017
新泽西州 2012/10 泥沙再悬浮、输运 Miles et al, 2015
中大西洋湾 2009/11 沉积物再悬浮 Miles et al, 2013
百慕大 2014/10 美国伍兹霍尔海洋研究所 降水 Steffen et al, 2020
墨西哥湾 2017 Spray 美国伍兹霍尔海洋研究所 边界流 Todd et al, 2018
波多黎各 2014/10 Slocum 美国迈阿密大学 盐度层 Domingues et al, 2015
西北太平洋和大西洋中部均是台风频发地区, 故对于台风的观测基本在这些海域进行。水下滑翔机应用于台风过境前后的水文特征变化观测, 可通过对比过境前后的温盐变化, 分析上层海洋环境对台风过程的响应。Hsu等(2019)分析了2010年至2013年间16台水下滑翔机在吕宋海峡观测得到的温盐数据, 得出了台风前的海洋上层温跃层梯度是决定海洋响应中次表层变暖幅度的重要因素。
台风过境后引起海洋的沉积物再悬浮、生产力变化、冷尾迹的演变等也是研究重点。2009年11月飓风诺尔伊达期间, 美国罗格斯大学的Miles等(2013)在新泽西州塔克顿地区部署了2台搭载了光学传感器的水下滑翔机, 通过结合高频雷达和浮标数据, 分析了台风引起沉积物再悬浮和输运的时空变异性, 描述了波浪和风驱动泥沙在水体中沿大陆架向西南方向输运的特点。德国亥姆霍兹研究所的Schultze等(2020)利用2014年8月的水下滑翔机数据, 计算了台风引起的湍流通量变化, 验证了台风对陆架海底层到表层湍流通量的增强作用。美国华盛顿大学在2010年北太平洋西部台风凡亚比经过前与经过后两个月的时间里采用了9台Seaglider水下滑翔机、浮标等设备以及船舶, 对冷尾迹的演化过程及影响该过程的因素进行了分析(Mrvaljevic et al, 2013)。
此外, 台风引起的海洋响应会对台风强度产生反馈作用。美国罗格斯大学的Glenn等(2016)利用2011年8月飓风艾琳期间布放于新泽西州附近海域的水下滑翔机数据和高频雷达测得的流速数据, 结合模型结果对飓风艾琳强度突变事件进行了研究。研究指出, 台风引起的沿岸斜压流可使上层海洋大幅度降温, 从而台风强度减弱, 海洋响应对台风强度呈负反馈调节。图3所示为罗格斯大学的Seroka等(2017)利用这次的水下滑翔机数据, 结合AUV及高频雷达数据, 对强度发生变化的飓风艾琳和巴里期间的沿海层状海洋冷却过程进行的研究。
图3 飓风艾琳和巴里风眼经过之前, 高频雷达观测到的表面海流和RU16、RU17水下滑翔机观测到的温度

黑色箭头为观测到的海流方向, 红色三角形为RU16和RU17水下滑翔机位置, 温度图中黑色轮廓线为温跃层, 白色箭头为层流方向。改自Seroka等(2017)

Fig. 3 Surface currents observed by HF radar and temperatures observed by RU16 and RU17 underwater gliders before hurricanes Irene and Barry eye passing.

Black arrow indicates general direction of surface current. Locations of RU16 and RU17 Slocum gliders are shown by red triangles. The black outline in the temperature diagram is thermocline. White arrow indicates general direction of layer current. After Seroka et al (2017)

4.3 内波和海洋微结构湍流观测

水下滑翔机由于自身相对缓慢的移动速度, 使其能够作为测量内波和微结构湍流等高频动态过程的有效观测平台。海洋内波是指在海水稳定、层化的海洋中产生的、最大振幅出现在海洋内部的波动。由于其随时间和空间而随机变化, 并且频率范围很宽, 故需要在较大的时间尺度内快速密集地取样, 其中最为关键的参数是海水的垂向速度, 结合温度和位势密度的等温线和等容线变化, 便可以确定内波的出现位置, 如图4所示。美国斯克里普斯海洋研究所的Rudnick等(2013)利用高通滤波器对原始垂向速度进行过滤得到垂向速度的方法, 同时利用水下滑翔机的灵活性, 仅通过1台水下滑翔机便得到潮汐内波在南海的频率变化特征。英国南安普顿国家海洋中心的Merckelbach等(2010)则提出一个垂向速度估计方法, 假定水下滑翔机在水下保持稳态航行, 建立动力学模型, 通过水下滑翔机在内波海域测得的实际垂向速度与模拟静止海域垂直速度之差来估计内波速度, 并用2008年在利翁湾的实际观测数据验证了其可行性。
图4 水下滑翔机所获得的温度(a)和位势密度(b)随剖面数深度变化图(改自Ma et al, 2018)

Fig. 4 Profile number-depth variations of temperature (a) and potential density (b) by glider. After Ma et al (2018)

表4为水下滑翔机关于内波、湍流观测的海上试验总结。中国南海北部具有显著的海水垂直层化季节变化及剧烈变化的海底地形特征, 是孤立内波活动的多发区, 内波峰高谷深, 垂直作用力很大, 会影响海洋生态环境和船舶安全等(蔡树群 等, 2011)。水下滑翔机能够实现准实时现场观测, 结合系泊、船基测量, 可为内波的生成、变异与能量收支的模拟提供现场观测数据, 从而获得其生命周期详细情况(Alford et al, 2015)。Palmer等(2015)利用集成有MicroRider的Slocum水下滑翔机对凯尔特海进行微结构湍流观测, 推导出了湍流动能耗散率与扩散率数值, 进行对于微尺度湍动特性的研究。
表4 水下滑翔机在观测内波湍流中的应用

Tab. 4 Application of underwater gliders for observing internal wave and turbulence

海域 时间 AUG类型 机构 内波湍流相关 相关文献
加拿大海盆冰区 2014/7—10 Seaglider 美国伍兹霍尔海洋研究所 冰盖水域 Cole et al, 2018
格陵兰海 2006/11—2009/11 美国华盛顿大学 湍流动能耗散 Beaird et al, 2012
波弗特海东南部 2015/8—9 Slocum 加拿大英属哥伦比亚大学 强分层对湍流作用 Scheifele et al, 2021
吕宋海峡 2007/4—2008/7 Spray 美国斯克里普斯海洋研究所 内波频谱 Rudnick et al, 2013
南海 2011/6—8 内潮能量通量 Johnston et al, 2013
南海 2007 Spray 美国华盛顿大学 振幅、相位 Rainville et al, 2013
南海 2015/2 Petrel 天津大学 湍流动能耗散率 马伟 等, 2017
2017/7—8 Petrel-II 内波特征 Ma et al, 2018
利翁湾 2008 Slocum 英国南安普顿国家海洋中心 内波速度 Merckelbach et al, 2010
法罗群岛 2012/6 挪威卑尔根大学 湍流动能耗散率 Fer et al, 2014
拉布拉多海 2004/9—2005/4 Seaglider 英国南安普顿国家海洋中心 垂直速度方法 Frajka-Williams et al, 2011
凯尔特海 2012/6 Slocum 湍流动能耗散率 Palmer et al, 2015
墨西哥湾 2016/7 Slocum 美国斯坦尼斯航天中心海军研究实验室 热分层昼间暖层的演化 Wijesekera et al, 2020
巴哈马群岛 2017/11—2018/3 Seaglider 英国南安普顿国家海洋学中心和西班牙维戈海洋研究所 涡旋内波破碎、湍流耗散 Fernández-Castro et al, 2020
除了内波与湍流本身特性的观测, 水下滑翔机也用于研究其他海洋现象对海洋微结构湍流和内波的作用。2017年11月至2018年3月期间, 英国南安普顿国家海洋学中心的Fernández-Castro等(2020)利用Seaglider水下滑翔机对反气旋涡旋的湍流耗散过程进行了观测, 并总结出两种波-涡相互作用机制, 即涡旋相对涡度对近惯性波能量的捕获和大陆坡产生的内波进入涡旋切变中的临界层。此外, 即使在北极具有冰层的恶劣条件下, 水下滑翔机从开放水域运行至冰盖下方, 分别收集开放水域、半覆盖冰盖水域和完全覆盖冰盖水域的垂直剖面数据, 通过分析这三种情况下的频谱图, 得出北极冰盖覆盖面积对内波的产生和传播以及垂直混合的影响规律(Cole et al, 2018)。

4.4 海洋锋面现象观测

锋面是不同水团或海域之间的边界, 在海水密度、温度或盐度等水文特性方面通常具有较大水平梯度。水下滑翔机的工作深度可覆盖锋面的垂向范围, 同时其优异的续航能力可为锋面的年际变化研究提供支持(Powell et al, 2015)。不仅如此, 水下滑翔机在空间上可进行高分辨率的测量, 同时在恶劣的气象条件下具有较好的工作能力, 例如巴利阿里大学的Ruiz等(2009)利用水下滑翔机、船舶、卫星对巴利阿里锋面进行观测时, 船舶采样不能在恶劣的气象条件下采样, 造成了水下滑翔机数据与船舶数据之间3天的时间误差。
通过较为全面地归纳各个水下滑翔机观测锋面的试验(表5)可以得到, 锋面观测涉及内容较广, 基于这些试验的水下滑翔机数据, 可分析得到浮游动植物梯度(Powell et al, 2015)、水平密度梯度(Swart et al, 2020)、叶绿素(Thomsen et al, 2016)、水文等锋面特征, 从而实现对各种锋的水文结构、各种海洋现象或者风等对锋面的影响、探究热盐含量、浮游动植物等变化的研究。由日本海洋国家渔业研究所2016年4月到6月使用Seaglider水下滑翔机在日本海进行观测得到的具有中尺度水文结构的涡旋, 研究得出是由副极地锋、对马暖流和围绕日本中部海域佐藤岛附近水流形成的, 同时文章也对副极地锋和对马暖流的地转输送量也进行了估算, 并对水团进行了分类(Wagawa et al, 2020)。风速与表层密度锋之间的关系是由瑞典哥德堡大学的Swart等(2020)于2018年在南极冰边缘区部署的水下滑翔机等设备发现的, 文章得出了高风速情况会导致南极海洋表层密度锋消散的结论。如图5所示, Swart等人观测到了由盐度横向变化控制的表层海洋横向密度锋, 结合Sail buoy浮标等设备测得的风速, 探究了风速与表层密度锋之间的关系。美国俄勒冈州立大学地球、海洋和大气科学学院的Sanchez-Rios等(2020)研究了锋面边缘暖流的脱离是否会影响该地区的整体热盐含量, 并对热盐含量的增加进行分析解释, 认为可能是沿等密度线混合作用导致区域温度盐度增加, 其中温度、盐度和速度数据在2012年冬季是从部署在墨西哥湾流北缘的拖曳CTD、船载ADCP和水下滑翔机上收集的。浮游动植物方面, 美国斯克里普斯海洋研究所的Powell等(2015)研究了水下滑翔机跑航经过的表层密度锋的季节性变化。
表5 水下滑翔机在观测锋面中的应用

Tab. 5 Application of underwater gliders for observing ocean fronts

海域 时间 AUG类型 机构 锋面相关 相关文献
南加州 2006—2011 Spray 美国斯克里普斯海洋研究所 浮游动植物 Powell et al, 2015
日本海 2016/4—6 Seaglider 日本海洋国家渔业研究所 副极地锋和对马暖流 Wagawa et al, 2020
秘鲁附近 2013/1 Slocum 德国亥姆霍兹海洋研究中心 氧气最小区域流通问题 Thomsen et al, 2016
墨西哥湾 2012/3 美国俄勒冈州立大学 锋面边缘暖流 Sanchez-Rios et al, 2020
巴利阿里海域 2007/7、9 巴利阿里大学 巴利阿里锋 Ruiz et al, 2009
南极半岛东部 2012/1 Seaglider “水下滑翔机: 观察海洋的优秀新工具”项目 斜坡锋 Heywood et al, 2014
南极边缘冰区 2018/12—
2019/3		 瑞典哥德堡大学 风锋相互作用 Swart et al, 2020
图5 Seaglider水下滑翔机上升下降剖面观测结果

a. 观测区域上层海洋的盐度图; b. 上升下降剖面之间水平距离分布图; c. 上升下降剖面之间的时间分布图。白线为中间值, 改自Swart等(2020)

Fig. 5 Seaglider climb-dive profiles of observations.

(a) is the salinity data of the upper ocean in the observation area. Distributions of (b) horizontal distance and (c) time between sequential glider climb and dive profiles are shown. The median is indicated by a white line. After Swart et al (2020)

4.5 大洋边界流及部分大洋环流系统观测

整个大洋边界流系统对于地球大洋洋流循环、温盐输运、浮游生物迁徙、人类社会生产活动以及全球的气候都有着极其重要的影响。水下滑翔机能够凭借其穿流、可提供水文生化等观测数据和长续航能力, 在较强的西边界流、东边界流和边缘海域的边界流中持续观测, 所以目前在边界流海洋观测领域有着比较广泛的应用, 如表6所示。水下滑翔机主要被用于测量边界流的速度、温度、盐度以及生化要素的变化, 其长续航能力也解决了边界流的季节性或年际变化问题。水下滑翔机作为最合适的观测平台, 可以补充现有的边界流海洋观测网络, 连接起公海和沿海的观测。
表6 水下滑翔机在观测边界流及部分大洋环流中的应用

Tab. 6 Application of underwater gliders for observing boundary current

海域 时间 AUG类型 机构 边界流相关 相关文献
斯瓦尔巴群岛 2018/9—11 Seaglider 挪威卑尔根大学地球物理研究所 暖大西洋边界流 Kolås et al, 2020
美国南加州 2006—2009 Spray 美国斯克里普斯海洋研究所 加利福尼亚环流 Todd et al, 2011
吕宋海峡 2012/6—2013/6 Seaglider 美国华盛顿大学 黑潮 Lien et al, 2014
菲律宾海 2009/6—2014/1 Spray 美国斯克里普斯海洋研究所 北赤道洋流 Schönau et al, 2015
菲律宾东岸 2009/9—2013/10 棉兰老洋流观测项目 棉兰老洋流 Schönau et at, 2017
所罗门海 2007—2010 Consortium on the Ocean's Role in Climate 新几内亚海岸潜流 Davis et al, 2012
所罗门群岛 2005/7—10 新喀里多尼亚发展研究所 南赤道洋流 Gourdeau et al, 2008
秘鲁南部 2008/10—11 Slocum 法国索邦大学 秘鲁上升流 Pietri et al, 2013
美国北卡罗来纳州附近 2004—2009 Spray 美国伍兹霍尔海洋研究所 墨西哥湾流 Todd et al, 2016; Todd, 2017;
美国东海岸 2004—2020 美国麻省理工学院-伍兹霍尔海洋学院海洋学联合项目 墨西哥湾流 Heiderich et al, 2020
澳大利亚东南部 2008—2014 Slocum 澳大利亚新南威尔士大学 东澳大利亚洋流 Schaeffer et al, 2015
非洲东南海岸 2015/4 Seaglider 阿古拉斯大陆架滑翔机实验 阿古拉斯洋流 Krug et al, 2017
罗科尔深海高原 2014/6—2016/6 苏格兰海洋科学协会 北大西洋洋流 Houpert et al, 2018
印度洋塞舌尔丹尼斯岛 2018/3—6 Spray 美国伍兹霍尔海洋研究所 赤道环流 Todd, 2020a
加拉帕戈斯群岛西部 2013/10—2016/10 Spray 美国斯克利普斯海洋学研究所 赤道潜流、南赤道洋流 Rudnick et al, 2021
2013/1—2016/12 美国麻省理工学院-伍兹霍尔海洋学院海洋学联合项目 赤道洋流系统 Jakoboski et al, 2020
西边界流具有尺度小、流速快、垂直方向深等特点, 同时流动的不稳定性以及受地形、海岸线的影响产生多尺度湍流运动, 仅采用卫星高度计、Argo等观测方式, 难以达到精确观测的目的(吴立新 等, 2013)。同时由于海洋观测设施的原因, 难以进行船舶、浮标等的观测。比如在对新几内亚潜流的观测试验中, 周边的海洋观测设施不完善阻碍了科研船和Argo浮标的应用, Consortium on the Ocean's Role in Climate项目采用水下滑翔机横穿所罗门海来弥补现场观测的不足, 同时通过分析2007年到2010年三年间的水下滑翔机观测数据, 总结了新几内亚海岸潜流在厄尔尼诺现象和拉尼娜现象影响下的反应(Davis et al, 2012)。
太平洋的东边界流是一支流动缓慢、幅度宽广的海流, 加利福尼亚环流作为东边界流的一部分, 流量和年际变化大的同时会对海洋生物在海洋内的分布情况产生巨大影响。在Southern California Coastal Ocean Observing System (SCCOOS)项目的支持下, 美国斯克里普斯海洋研究所在2005年开始利用Spray水下滑翔机沿着加利福尼亚观测路线收集海洋数据。Todd等(2011)在2006至2009年利用水下滑翔机(轨迹如图6所示)获得的高分辨率观测数据经过详细分析后, 在很大程度上提高了描述南加利福尼亚区域内的极地潜流流向和年际变化的精确程度, 验证了水下滑翔机海洋观测网络对于精细化观测边界流等长时续海洋现象的有效性和重要性。
图6 水下滑翔机观测路线深度图(彩色)

黑色线为沿CalCOFI线80.0和90.0的水下滑翔机部署轨迹, 蓝色矢量为上层海洋500m的垂直平均流, 比例向量在左下角给出。红色虚线表示圣罗莎山脊, 它是南加州湾的离岸边界。改自Todd等(2011)

Fig. 6 Depth map (color) of underwater glider observation routes.

The black line is tracks of glider deployments along CalCOFI Lines 80.0 and 90.0 (black) and the blue vector is the vertical average current of 500m in the upper ocean. A scale vector is given at the lower left. Dashed red line denotes the Santa Rosa Ridge, which is the offshore boundary of the Southern California Bight. After Todd et al (2011)

除了对边界流的观测, 水下滑翔机也应用于赤道洋流及其他大洋环流系统的观测。2009年6月到2014年1月, 美国斯克里普斯海洋研究所在菲律宾海部署水下滑翔机, 沿经线重复观测获得北赤道流的小尺度盐度变化由于大尺度平均盐度梯度的变化而增强的现象, 同时对北赤道流由于中尺度涡而产生的潜流进行了观测, 获得了潜流与上层北赤道流之间的动态联系 (Schönau et al, 2015)。2014年至2016年, 苏格兰海洋科学协会对大西洋罗科尔深海高原上的北大西洋流进行了观测, 对环流和北大西洋流分支的运输进行量化, 通过水下滑翔机数据计算绝对地转速度, 描述输运的时空变化规律, 并同时确定了北大西洋两个北向流动的分支, 即哈顿河岸急流和罗科尔河岸急流。此次试验中, 水下滑翔机与卫星相比, 优势在于对哈顿-罗科尔盆地的中小尺度洋流进行了良好观测(Houpert et al, 2018)。

4.6 海洋生物化学方面水质观测

海洋水质一般包括海洋的化学、物理、生物性质, 主要监测项目为温盐、浊度、pH(Wright- Fairbanks et al, 2020)、悬浮物、溶解氧(杨绍琼 等, 2021)等。水下滑翔机搭载相应传感器实现水质监测的方式, 在时间和空间上都满足实验条件, 同时与其他观测方式相比, 具有成本少、分辨率高(Sheehan et al, 2020)、时间跨度大、多样化等优势。表7为在热带、亚热带和高纬度地区进行的水下滑翔机监测区域海洋生物化学方面水质的实验。
表7 水下滑翔机在观测水质水文中的应用

Tab. 7 Application of underwater gliders for observing water quality and hydrology

海域 时间 AUG类型 机构 水质特征 相关文献
南加州海岸 2006/9—10 Spray 美国斯克里普斯海洋研究所 叶绿素 Todd et al, 2009
南加州中部 2010/2—6 Slocum 美国宇航局戈达德航天飞行中心 浮游植物 Seegers et al, 2015
澳大利亚东南部 2008/7—12 悉尼科技大学 叶绿素 Baird et al, 2011
冰岛南部 2008/4 Seaglider 美国伍兹霍尔海洋研究所 水华 Mahadevan et al, 2012
北海 2013 英国东安格利亚大学 温盐 Sheehan et al, 2020
凯尔特海 2015/4 英国南安普敦大学 硝酸盐 Vincent et al, 2018
波克潘深海平原 2012—2013 英国环境、渔业和水产养殖科学中心 水华 Binetti et al, 2020
维戈近海 2010/6—8 英国东安格利亚大学 浮游植物 Rollo et al, 2020
新泽西州 2006/4—9 Slocum 美国罗格斯大学 温盐季节变化 Castelao et al, 2008b
华盛顿州 2003/9—2007/12 Seaglider 美国缅因大学 水华 Perry et al, 2008
中大西洋湾 2003/10—2004/11 Slocum 美国罗格斯大学 温盐年际变化 Castelao et al, 2008a
2003/10 水华 Schofield et al, 2008
中大西洋湾 2006/3—4、2007/7—10 Spray 美国伍兹霍尔海洋研究所 水平温盐变化 Todd et al, 2013
中大西洋湾 2006—2008 Slocum 美国罗格斯大学 水华 Xu et al, 2013
2005 浮游植物 Xu et al, 2011
2018/5—2019/11 碳酸盐 Wright et al, 2020
大西洋斯科舍陆架 2015 Slocum 加拿大达尔豪斯大学 浮游动物 Ruckdeschel et al, 2020
亚得里亚海坑 2013—2016 Seaglider、Slocum 意大利国家海洋和实验地球物理研究所 盐度变化 Kokkini et al, 2020
罗特尼斯岛 2009、2010、2011、2015、2016 Slocum 西澳大学海洋研究所 叶绿素 Chen et al, 2020
南极威德尔海 2012/1—3 Seaglider 英国东安格利亚大学 生产力 Biddle et al, 2015
北极白令海 2019/9 Petrel 天津大学 温度、溶解氧 杨绍琼 等, 2021
水下滑翔机主要观测海洋水体温盐, 以及对区域海洋的叶绿素浓度进行监测, 从而得到区域海洋水华现象的时间、空间特征, 并了解海洋气象等因素对浮游植物、浮游动物等影响, 如涡旋中叶绿素的分布(Todd et al, 2009)、风暴对叶绿素的影响(Chen et al, 2020)、内波驱动叶绿素层演变(Hodges et al, 2009)等; 少数水质试验是关于pH、硝酸盐、碳酸盐等的监测, 增加对生物地球化学循环和海洋酸化等的理解; 同时也有对海洋有害藻类繁殖的监测, 例如2010年春季在南加利福尼亚州中部地区附近海域开展的一项水下滑翔机观测研究, 目的是了解季节性浮游植物大量繁殖与上升流、含有污水的羽流以及其他可能造成营养输入现象的关系。通过对几个月的水下滑翔机观测数据与环境样品处理器数据结合分析, 得到了上层海洋有害藻类水华发展演变的多维特征(Seegers et al, 2015)。罗格斯大学的Filipa和Josh等人将FIRe传感器(一种水下荧光激发衰减分析仪)集成到Slocum水下滑翔机上, 在南极洲的帕默峡谷对平均光合作用效率、浮游植物生物量和温度进行了观测, 观测结果如图7所示。文章进而利用水下滑翔机采样结果得到海水中藻类等浮游植物分布在时间和空间上的变化, 分析了不同混合层深度对光适应反应的影响(Carvalho et al, 2016)。
图7 在两种不同的混合层深度(白线)下Fv′/Fm′(光合效率)、Fm′(代表浮游植物生物量)和温度的平均日循环

圆点为FIRe水下滑翔机实际观测值。改自Carvalho等(2016)

Fig. 7 Averaged diel cycles of Fv′/Fm′ (photosynthetic efficiency), Fm′ (proxy for phytoplankton biomass) and temperature for mixed-layer depth (white line) regimes.

Dots represent actual FIRe glider measurements. After Carvalho et al (2016)

4.7 水下声学现象观测

声学传感器技术在逐渐完善, 较多采用水听器等被动声监测的传感器用于声学观测与探测。由于水下滑翔机不依靠产生较大噪音的电动螺旋桨运行(Jiang et al, 2019, 2021), 且具有持续时间长、运行平稳的优势, 使得水下滑翔机在对自噪声进行处理后可成为较好的声学监测平台。
集成水听器的水下声学滑翔机能够实现在海水中收集生物和特殊情况下产生的声波, 此方法在监测海洋生物种群分布(Guihen et al, 2014)、水下声呐探测精确测量海深、监测大洋中海脊地震活动性等方面有良好应用(表8)。其中生物种群方面的研究较多, 搭载的声学传感器在收集声学数据后, 可根据数据中不同生物的频率特点进行分类。2006年8月, 美国阿拉斯加渔业科学中心用3台集成了水听器的Seaglider水下滑翔机对鲸鱼叫声进行了探测, 在分析声学数据后分辨出了蓝鲸、座头鲸、抹香鲸, 如图8所示(Moore et al, 2007)。海底地震和火山等自然灾害爆发前产生的声波也可以通过水下滑翔机收集。2017年11月15日, 装有水听器的Slocum水下滑翔机在发生地震的韩国浦项地区进行了观测, 在距离浦项的140km的地方捕捉到了地震的声音, 通过对5个地震台测得的地震波与地震声波信号的时间相关性分析, 验证了水下滑翔机能够捕获地震波转化为的第三波(Tertiary waves), 表明水下滑翔机在地球地震观测系统中的作用(Lee et al, 2019), 其为自然灾害的观测和预防提供了有力支持。
表8 水下滑翔机在声学方面的应用

Tab. 8 Application of underwater gliders in marine acoustics

海域 时间 AUG类型 机构 声学相关 相关文献
罗弗顿群岛 2018/3—5 Seaglider 挪威特罗姆瑟大学 座头鲸、抹香鲸、海豚 Aniceto et al, 2020
加州蒙特利近海 2006/8 美国阿拉斯加渔业科学中心 蓝鲸、座头鲸、抹香鲸 Moore et al, 2007
夏威夷西海岸 2009/10—11 美国国家海洋大气局太平洋海洋环境实验室 喙鲸 Klinck et al, 2012
韩国浦项 2017/11 Slocum 韩国西江大学 地震声音 Lee et al, 2019
马里亚纳海沟 2018/4 Petrel-II 浙江大学 减少自噪声算法 Jiang et al, 2019, 2021
南海 2018/8
南海 2016/8 Petrel-Ⅱ 中国科学院声学研究所 南海水下噪声谱图 Liu et al, 2018
劳盆地 2010/5 Slocum 美国俄勒冈州立大学 海底火山活动化学水声特征 Matsumoto et al, 2010
新南威尔士州 2009/5 澳大利亚新南威尔士州国防科学与技术机构 海豚 Ferguson et al, 2010
美国
缅因州		 2005/5 Slocum 美国伍兹霍尔海洋研究所 塞鲸、北尾长鲸 Baumgartner et al, 2008
2015、2016 须鲸、长须鲸、鳕鲸和北大西洋露脊鲸 Baumgartner et al, 2020
西佛罗里达 2009/7 Slocum 美国南佛罗里达大学 红色石斑鱼、蟾蜍、未知生物 Wall et al, 2012
地中海 2017/9—10 SeaExplorer 比利时功能和进化形态学实验室 10种鱼类声音 Bolgan et al, 2020
南极半岛东部 2012/1 Seaglider 英国剑桥南极考察 南极磷虾 Guihen et al, 2014
图8 分别是水下滑翔机收集的蓝鲸(a)、座头鲸(b)和抹香鲸(c)的声音频率(改自Moore et al, 2007)

Fig. 8 Sound frequencies of blue whales (a), humpback whales (b) and sperm whales (c) collected by underwater gliders. After Moore et al (2007)

国外现阶段基于水下滑翔机的声学探测技术仍在发展阶段, 美国、欧盟、加拿大等国家或国际组织正进行声学传感器技术、信号处理、在线识别算法技术攻关, 我国也在不断发展声学技术, 进行适应性实验(王超 等, 2018)、测试水下声学滑翔机性能实验(王文龙 等, 2019)等。

4.8 应急事件海洋观测

2010年4月, 美国墨西哥湾原油钻井平台爆炸引起大量原油泄漏, 在海风和海流的影响下难以预测原油具体扩散范围。在此次灾难中, 7台Slocum水下滑翔机、3台Seaglider水下滑翔机和1台Spray水下滑翔机组成的观测网络, 为确定泄露原油的扩散方向提供了数据支持, 验证了水下滑翔机在突发海洋事件下的应急响应能力(薛冬阳, 2017)。

5 国内外水下滑翔机(组网)应用对比

经过近20年的技术发展, 我国国产水下滑翔机单机技术进步明显, 其中“海燕”和“海翼”水下滑翔机已经实现产品化, 其续航里程都超过了3000km; “海燕”深渊级水下滑翔机实现了10619m 下潜深度世界纪录, 但我国在水下滑翔机(组网)应用方面仍然相对不足。通过综述水下滑翔机在典型海洋现象观测中的应用可以发现, 国内外研究机构和相关学者越来越重视水下滑翔机的应用, 所涉及的研究领域也在不断扩展, 所应用的海上试验频率逐年上升。但是, 我国的水下滑翔机海试常态化应用情况较国外仍有一定差距。国外的水下滑翔机已经实现了中尺度涡、台风、水质、声学等各个领域的探索, 而我国在生化、生态、台风、声学等方面的应用较少。一方面是我国国产水下滑翔机技术成熟较晚, 另一方面在任务传感器方面我国与国外仍有差距, 具体表现在国外已经实现海洋动力环境、生化、生态、声学、地形等多种参数任务传感器的自主研发以及与水下滑翔机的可靠集成与应用, 而我国的小型、低能耗传感器多为国外进口, 只实现了温盐、声学等部分观测功能, 并且湍流剖面仪等大型专用任务传感器在国产水下滑翔机上的集成应用还需进一步加强和拓展。此外, 在最优路径规划与控制策略算法方面, 我国水下滑翔机在面对强背景流场、复杂海底地形时仍存在技术不足, 需要进一步提高其操控与路径规划能力。因此, 相比于国外水下滑翔机, 国内水下滑翔机技术发展晚, 仍存在任务传感器搭载能力弱等问题, 在物理海洋、生物化学等方面应用存在不足(钱洪宝 等, 2019), 相应的路径规划与控制算法也需要更新。国外对于水下滑翔机的数据已经实现数据共享, 并将数据用于改进海洋模型和天气预报模型; 国内水下滑翔机数据处理也在不断改进, 中国科学院南海海洋研究所的易镇辉 等(2019)研究出对盐度数据进行噪声处理的方法; 天津大学的Wang 等(2020b)根据国外数据处理流程总结出了实时数据质量控制方法, 并提出了一种新的热滞后校正方法。但整体上, 国内在水下滑翔机的数据回传、预处理和质量控制、数据格式等方面还未形成统一标准, 暂时难以进行国际间水下滑翔机数据的交流合作, 相关领域的研究需求较为紧迫。
除了观测任务多样性上的差距, 我国采用水下滑翔机协同组网完成的海洋现象观测任务也较少, 而国外已经组成了大型水下滑翔机海洋观测网络, 如综合海洋观测网络(integrated ocean observing system, IOOS) (Harlan et al, 2010)、美国的自主海洋观测网(autonomous ocean sampling network, AOSN) (Ramp et al, 2009)、澳大利亚综合海洋观测系统(integrated marine observing system, IMOS) (Oke et al, 2009)、欧洲(水下)滑翔机观测站EGO (European gliding observatories network)等。相比之下, 我国国产水下滑翔机多机集群编队、组网与协同技术起步较晚, 天津大学最早在2014年实现了水下滑翔机编队和协同作业; 中国科学院沈阳自动化研究所在2017年实现对12台“海翼”水下滑翔机进行编队; 同年天津大学联合青岛海洋科学与技术试点国家实验室、中国海洋大学等研究机构, 实现了包括水下滑翔机在内30余台海洋观测设备的面向中尺度涡的立体综合观测网(沈新蕊 等, 2018)。2019年5月青岛海洋科学与技术试点国家实验室进一步组织启动了采用包括水下滑翔机在内超过70台次无人设备的海洋环境综合组网观测计划(张润锋 等, 2020)。
综上所述, 相较于国外, 我国水下滑翔机相关研究工作仍有提升空间, 同时也在不断完善, 如水声传感网络辅助恢复机制(Jin et al, 2018)、水下物流(李健 等, 2019)等。逐步扩大我国水下滑翔机在海洋科学研究领域的应用, 为我国海洋科学研究提供可靠数据, 是水下滑翔机发展的重要方向之一。

6 总结与展望

水下滑翔机从浮标技术发展而来, 具有高效的节能方式和独特的运行轨迹和一定的轨迹控制能力。作为无人自主水下观测平台, 水下滑翔机可搭载多样化的传感器, 对多种海洋现象进行连续跟踪观测。在开展典型海洋现象观测任务中, 水下滑翔机能够克服海洋中涡旋尺度的多样性和持续时间问题, 进行自主采样, 对洋流或水团的温盐结构、海洋生物地球化学过程等进行观测; 其成本低、分辨率高、时间跨度大的优势使得锋面、边界流试验所得数据更加全面、准确; 其灵活性和持续性的优势能够满足随机和频率变化大的内波湍流观测; 良好的运行稳定性和自主性使其能够应对紧急事件和台风作用前后恶劣海洋环境的观测; 同时低噪声、运行平稳的特点使其成为声学领域必不可少的观测平台。水下滑翔机从海洋中获取的物理、生物和化学信息也有利于加强对海洋生态的保护与监管。国内外研究机构已经逐渐将水下滑翔机作为重要的观测平台, 其应用领域及范围也逐渐扩大。
另外, 中尺度涡、锋面、边界流以及其他大洋环流系统的时空尺度都需要持续观测, 因此未来水下滑翔机的续航能力提升和能耗系统优化是观测大尺度海洋现象的必然发展方向。同时, 为了实现对海洋中尺度现象特征的详细、全面观测, 水下滑翔机的路径和组网的台次数量、航线等都需要根据任务特点进行规划, 和其他观测手段结合形成更立体化、多样化的观测系统。对于台风这类恶劣天气条件下的现场观测, 水下滑翔机需要根据预报信息进行详细的路径规划, 同时用于台风强度预报的单台水下滑翔机数据过少, 仍需要进行集群组网以获取台风影响下海洋环境参数的重要反馈, 即未来水下滑翔机观测的现场数据与预报模型的同步结合将为台风强度预报提供有力支撑。水下滑翔机具有低噪声的优势, 但其噪声仍对声学探测有影响, 因此对噪声源分布和进一步降噪的研究仍有价值。最后, 负载能力和观测模式的增加也是未来水下滑翔机的一大趋势。
面对与国外在水下滑翔机专用任务传感器、应用领域、组网技术和数据应用等方面的差距, 未来我国水下滑翔机技术应随着任务传感器国产化技术的成熟进一步实现多样化集成, 进而拓展水下滑翔机的应用领域。除此之外, 水下滑翔机的组网技术因其高效性也备受重视, 我国在协同观测、编队组网、异构组网方面也都在不断尝试和研究。国产水下滑翔机的数据处理和存储流程也在逐渐标准化, 以便能够实现对全球海洋生态、物理和气象等方面的数据共享应用, 最终将其打造成全球海洋观测与探测的重要利器。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
蔡树群, 何建玲, 谢皆烁, 2011. 近10年来南海孤立内波的研究进展[J]. 地球科学进展, 26(7): 703-710.

CAI SHUQUN, HE JIANLING, XIE JIESHUO, 2011. Recent decadal progress of the study on internal solitons in the South China sea[J]. Advances in Earth Science, 26(7): 703-710. (in Chinese with English abstract)

[2]
陈刚, 张云海, 赵加鹏, 2014. 基于混合模型的水下滑翔机最佳升阻比特性[J]. 四川兵工学报, 35(2): 150-152.

CHEN GANG, ZHANG YUNHAI, ZHAO JIAPENG, 2014. Optimum lift-drag ratio of the underwater glider based on mixture models[J]. Journal of Sichuan Ordnance, 35(2): 150-152. (in Chinese with English abstract)

[3]
李健, 李梦春, 翁震平, 等, 2019. 水下物流概念、模式及未来发展研究[J]. 指挥与控制学报, 5(3): 209-214.

LI JIAN, LI MENGCHUN, WENG ZHENPING, et al, 2019. Underwater logistics: concepts, model and future development[J]. Journal of Command and Control, 5(3): 209-214. (in Chinese with English abstract)

[4]
刘方, 2014. 混合驱动水下滑翔机系统设计与运动行为研究[D]. 天津: 天津大学: 32-166.

LIU FANG, 2014. System design and motion behaviors analysis of the hybrid underwater glider[D]. Tianjin: Tianjin University: 32-166. (in Chinese with English abstract)

[5]
马伟, 王延辉, 徐田雨, 2017. 微结构湍流测量水下滑翔机设计与试验研究[J]. 机械工程学报, 53(9): 22-29.

MA WEI, WANG YANHUI, XU TIANYU, 2017. Design and sea trials of the underwater glider for micro-structure turbulence measurement[J]. Journal of Mechanical Engineering, 53(9): 22-29. (in Chinese with English abstract)

[6]
倪园芳, 马捷, 王俊雄, 2008. 水下滑翔机浮力系统的机理和调节性能[J]. 船海工程, 37(1): 95-99.

NI YUANFANG, MA JIE, WANG JUNXIONG, 2008. Mechanism and adjusting performance of the thermal glider's buoyancy adjusting system[J]. Ship & Ocean Engineering, 37(1): 95-99. (in Chinese with English abstract)

[7]
钱洪宝, 卢晓亭, 2019. 我国水下滑翔机技术发展建议与思考[J]. 水下无人系统学报, 27(5): 474-479.

QIAN HONGBAO, LU XIAOTING, 2019. Technical development of underwater glider in China: suggestions and thoughts[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 27(5): 474-479. (in Chinese with English abstract)

[8]
秦玉峰, 张选明, 孙秀军, 等, 2016. 混合驱动水下滑翔机高效推进螺旋桨设计[J]. 海洋技术学报, 35(3): 40-45.

QIN YUFENG, ZHANG XUANMING, SUN XIUJUN, et al, 2016. Design of a high-efficiency propeller for hybrid drive underwater gliders[J]. Journal of Ocean Technology, 35(3): 40-45. (in Chinese with English abstract)

[9]
任杰, 2019. 海洋观测技术[M]. 广州: 中山大学出版社.

REN JIE, 2019. Marine observation techniques[M]. Guangzhou: Zhongshan University Press. (in Chinese)

[10]
沈新蕊, 王延辉, 杨绍琼, 等, 2018. 水下滑翔机技术发展现状与展望[J]. 水下无人系统学报, 26(2): 89-106.

SHEN XINRUI, WANG YANHUI, YANG SHAOQIONG, et al, 2018. Development of underwater gliders: an overview and prospect[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 26(2): 89-106. (in Chinese with English abstract)

[11]
田文龙, 宋保维, 刘郑国, 2013. 可控翼混合驱动水下滑翔机运动性能研究[J]. 西北工业大学学报, 31(1): 122-128.

TIAN WENLONG, SONG BAOWEI, LIU ZHENGGUO, 2013. Motion characteristic analysis of a hybrid-driven underwater glider with independently controllable wings[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 31(1): 122-128. (in Chinese with English abstract)

[12]
王超, 孙芹东, 王文龙, 等, 2018. 水下目标警戒滑翔机声学系统设计与实现[C]// 2018年鲁浙苏黑四省声学技术学术交流会论文集. 青岛: 《声学技术》编辑部: 4

WANG CHAO, SUN QINDONG, WANG WENLONG, et al, 2018. Acoustic system design and implementation for underwater target warning glider[C]// 2018. Qingdao: Editorial Department of Acoustic Technology: 4. (in Chinese with English abstract)

[13]
王树新, 李晓平, 王延辉, 等, 2005. 水下滑翔器的运动建模与分析[J]. 海洋技术, 24(1): 5-9.

WANG SHUXIN, LI XIAOPING, WANG YANHUI, et al, 2005. Dynamic modeling and analysis of underwater gliders[J]. Ocean Technology, 24(1): 5-9. (in Chinese with English abstract)

[14]
王树新, 王延辉, 张大涛, 等, 2006. 温差能驱动的水下滑翔器设计与实验研究[J]. 海洋技术, 25(1): 1-5.

WANG SHUXIN, WANG YANHUI, ZHANG DATAO, et al, 2006. Design and trial on an underwater glider propelled by thermal engine[J]. Ocean Technology, 25(1): 1-5. (in Chinese with English abstract)

[15]
王文龙, 王超, 韩梅, 等, 2019. 矢量水听器在水下滑翔机上的应用研究[J]. 兵工学报, 40(12): 2580-2586.

WANG WENLONG, WANG CHAO, HAN MEI, et al, 2019. Research on application of vector hydrophone onboard an underwater glider[J]. Acta Armamentarii, 40(12): 2580-2586. (in Chinese with English abstract)

[16]
吴立新, 陈朝晖, 2013. 物理海洋观测研究的进展与挑战[J]. 地球科学进展, 28(05): 542-551.

WU LIXIN, CHEN CHAOHUI, 2013. Progresses and Challenges in Observational Studies of Physical Oceanography 28( 05): 542-551. (in Chinese with English abstract)

[17]
吴立新, 陈朝晖, 林霄沛, 等, 2020. “透明海洋”立体观测网构建[J]. 科学通报, 65(25): 2654-2661.

WU LIXIN, CHEN CHAOHUI, LIN XIAOPEI, et al, 2020. Building the integrated observational network of “Transparent Ocean”[J]. Chinese Science Bulletin, 65(25): 2654-2661. (in Chinese with English abstract)

[18]
薛冬阳, 2017. 水下滑翔机编队协调控制与不确定性研究[D]. 天津: 天津大学.

XUE DONGYANG, 2017. Research on coordinate control and uncertainty analysis for underwater glider formation[D]. Tianjin: Tianjin University. (in Chinese with English abstract)

[19]
杨绍琼, 李逸铭, 陈红霞, 等, 2021. 基于水下滑翔机观测数据的白令海海盆区域温度及溶解氧特征分析[J]. 海洋科学进展, 39(3): 355-363.

YANG SHAOQIONG, LI YIMING, CHEN HONGXIA, et al, 2021. Characteristic analysis on temperature and dissolved oxygen in the Bering sea based on underwater glider observation data[J]. Advances in Marine Science, 39(3): 355-363. (in Chinese with English abstract)

[20]
易镇辉, 俞建成, 毛华斌, 等, 2019. 一种水下滑翔机盐度数据的噪声处理方法[J]. 水下无人系统学报, 27(5): 503-513.

YI ZHENHUI, YU JIANCHENG, MAO HUABIN, et al, 2019. A noise processing method for salinity data underwater glider[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 27(5): 503-513. (in Chinese with English abstract)

[21]
张润锋, 杨绍琼, 牛文栋, 等, 2020. 强扰动环境下水下滑翔机编队稳定性分析[J]. 舰船科学技术, 42(12): 67-71.

ZHANG RUNFENG, YANG SHAOQIONG, NIU WENDONG, et al, 2020. Stability analysis of underwater glider fleet under strong disturbance[J]. Ship Science and Technology, 42(12): 67-71. (in Chinese with English abstract)

[22]
周磊, 陈大可, 雷小途, 等, 2019. 海洋与台风相互作用研究进展[J]. 科学通报, 64(1): 60-72.

ZHOU LEI, CHEN DAKE, LEI XIAOTU, et al, 2019. Progress and perspective on interactions between ocean and typhoon[J]. Chinese Science Bulletin, 64(1): 60-72. (in Chinese with English abstract)

[23]
邹达明, 2019. 喷水推进型长航程水下滑翔机耐压壳体优化研究[D]. 武汉: 华中科技大学: 3-5.

ZOU DAMING, 2019. Research on optimization design of pressure hull of water-jet long distance underwater glider[D]. Wuhan: Huazhong University of Science & Technology: 3-5. (in Chinese with English abstract)

[24]
ALFORD M H, PEACOCK T, MACKINNON J A, et al, 2015. Correction: Corrigendum: the formation and fate of internal waves in the South China Sea[J]. Nature, 528(7580): 152.

[25]
ANICETO A S, PEDERSEN G, PRIMICERIO R, et al, 2020. Arctic marine data collection using oceanic gliders: providing ecological context to cetacean vocalizations[J]. Frontiers in Marine Science, 7: 585754.

DOI

[26]
BAIRD M E, SUTHERS I M, GRIFFIN D A, et al, 2011. The effect of surface flooding on the physical-biogeochemical dynamics of a warm-core eddy off southeast Australia[J]. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 58(5): 592-605.

DOI

[27]
BAIRD M E, RIDGWAY K R, 2012. The southward transport of sub-mesoscale lenses of Bass Strait Water in the centre of anti-cyclonic mesoscale eddies[J]. Geophysical Research Letters, 39(2): L02603.

[28]
BAUMGARTNER M F, FRATANTONI D M, 2008. Diel periodicity in both sei whale vocalization rates and the vertical migration of their copepod prey observed from ocean gliders[J]. Limnology and Oceanography, 53(5): 2197-2209.

DOI

[29]
BAUMGARTNER M F, BONNELL J, CORKERON P J, et al, 2020. Slocum gliders provide accurate near real-time estimates of baleen whale presence from human-reviewed passive acoustic detection information[J]. Frontiers in Marine Science, 7: 100.

DOI

[30]
BEAIRD N, FER I, RHINES P, et al, 2012. Dissipation of turbulent kinetic energy inferred from seagliders: an application to the eastern Nordic seas overflows[J]. Journal of Physical Oceanography, 42(12): 2268-2282.

DOI

[31]
BIDDLE L C, KAISER J, HEYWOOD K J, et al, 2015. Ocean glider observations of iceberg-enhanced biological production in the northwestern Weddell Sea[J]. Geophysical Research Letters, 42(2): 459-465.

DOI

[32]
BINETTI U, KAISER J, DAMERELL G M, et al, 2020. Net community oxygen production derived from Seaglider deployments at the Porcupine Abyssal Plain site (PAP; northeast Atlantic) in 2012-13[J]. Progress in Oceanography, 183: 102293.

DOI

[33]
BOLGAN M, GERVAISE C, DI IORIO L, et al, 2020. Fish biophony in a Mediterranean submarine canyon[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 147(4): 2466-2477.

DOI

[34]
BOSSE A, TESTOR P, MAYOT N, et al, 2017. A submesoscale coherent vortex in the Ligurian Sea: from dynamical barriers to biological implications[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 122(8): 6196-6217.

DOI

[35]
BOUFFARD J, PASCUAL A, RUIZ S, et al, 2010. Coastal and mesoscale dynamics characterization using altimetry and gliders: a case study in the Balearic Sea[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 115(C10): C10029.

[36]
BRUN A A, RAMIREZ N, PIZARRO O, et al, 2020. The role of the Magellan Strait on the southwest South Atlantic shelf[J]. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 237: 106661.

DOI

[37]
CARVALHO F, KOHUT J, GORBUNOV M, et al, 2016. Mapping Antarctic phytoplankton physiology using autonomous gliders[C]// Proceedings of the OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey. Monterey: IEEE: 1-6.

[38]
CASTELAO R, GLENN S, SCHOFIELD O, et al, 2008a. Seasonal evolution of hydrographic fields in the central Middle Atlantic Bight from glider observations[J]. Geophysical Research Letters, 35(3): L03617.

[39]
CASTELAO R, SCHOFIELD O, GLENN S, et al, 2008b. Cross-shelf transport of freshwater on the New Jersey shelf[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 113(C7): C07017.

[40]
CHEN MIAOJU, PATTIARATCHI C B, GHADOUANI A, et al, 2020. Influence of storm events on chlorophyll distribution along the oligotrophic continental shelf off south-western Australia[J]. Frontiers in Marine Science, 7: 287.

DOI

[41]
CHU P C, FAN CHENWU, 2019. Underwater optical detection after passage of tropical storm[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 13(4): 047502.

[42]
COLE S T, TOOLE J M, RAINVILLE L, et al, 2018. Internal waves in the arctic: influence of ice concentration, ice roughness, and surface layer stratification[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 123(8): 5571-5586.

DOI

[43]
COTRONEO Y, AULICINO G, RUIZ S, et al, 2016. Glider and satellite high resolution monitoring of a mesoscale eddy in the Algerian basin: effects on the mixed layer depth and biochemistry[J]. Journal of Marine Systems, 162: 73-88.

DOI

[44]
DAVIS R E, KESSLER W S, SHERMAN J T, 2012. Gliders measure western boundary current transport from the South Pacific to the equator[J]. Journal of Physical Oceanography, 42(11): 2001-2013.

DOI

[45]
DE MADRON X D, RAMONDENC S, BERLINE L, et al, 2017. Deep sediment resuspension and thick nepheloid layer generation by open-ocean convection[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 122(3): 2291-2318.

DOI

[46]
DOMINGUES R, GONI G, BRINGAS F, et al, 2015. Upper ocean response to Hurricane Gonzalo (2014): salinity effects revealed by targeted and sustained underwater glider observations[J]. Geophysical Research Letters, 42(17): 7131-7138.

DOI

[47]
FAN XUE, SEND U, TESTOR P, et al, 2013. Observations of irminger sea anticyclonic eddies[J]. Journal of Physical Oceanography, 43(4): 805-823.

DOI

[48]
FER I, PETERSON A K, ULLGREN J E, 2014. Microstructure measurements from an underwater glider in the turbulent Faroe bank channel overflow[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 31(5): 1128-1150.

DOI

[49]
FERGUSON B G, LO K W, RODGERS J D, 2010. Sensing the underwater acoustic environment with a single hydrophone onboard an undersea glider[C]// Proceedings of the OCEANS' 10 IEEE SYDNEY. Sydney: IEEE: 1-5.

[50]
FERNÁNDEZ-CASTRO B, EVANS D G, FRAJKA-WILLIAMS E, et al, 2020. Breaking of internal waves and turbulent dissipation in an anticyclonic mode water eddy[J]. Journal of Physical Oceanography, 50(7): 1893-1914.

DOI

[51]
FRAJKA-WILLIAMS E, ERIKSEN C C, RHINES P B, et al, 2011. Determining vertical water velocities from seaglider[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 28(12): 1641-1656.

DOI

[52]
FRAJKA-WILLIAMS E, RHINES P B, ERIKSEN C C, 2014. Horizontal stratification during deep convection in the Labrador sea[J]. Journal of Physical Oceanography, 44(1): 220-228.

DOI

[53]
GLENN S M, MILES T N, SEROKA G N, et al, 2016. Stratified coastal ocean interactions with tropical cyclones[J]. Nature Communications, 7: 10887.

DOI

[54]
GOURDEAU L, KESSLER W S, DAVIS R E, et al, 2008. Zonal jets entering the coral sea[J]. Journal of Physical Oceanography, 38(3): 715-725.

DOI

[55]
GUIHEN D, FIELDING S, MURPHY E J, et al, 2014. An assessment of the use of ocean gliders to undertake acoustic measurements of zooplankton: the distribution and density of Antarctic krill (Euphausia superba) in the Weddell Sea[J]. Limnology and Oceanography: Methods, 12(6): 373-389.

DOI

[56]
HARLAN J A, TERRILL E J, HAZARD L, et al, 2010. The Integrated Ocean Observing System High-Frequency Radar Network: Status and Local, Regional, and National Applications[J]. Marine Technology Society Journal, 44: 122-132.

DOI

[57]
HÁTÚN H, ERIKSEN C C, RHINES P B, 2007. Buoyant Eddies entering the Labrador sea observed with gliders and altimetry[J]. Journal of Physical Oceanography, 37(12): 2838-2854.

DOI

[58]
HEIDERICH J, TODD R E, 2020. Along-stream evolution of gulf stream volume transport[J]. Journal of Physical Oceanography, 50(8): 2251-2270.

DOI

[59]
HEYWOOD K J, SCHMIDTKO S, HEUZÉ C, et al, 2014. Ocean processes at the Antarctic continental slope[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 372(2019): 20130047.

[60]
HODGES B A, FRATANTONI D M, 2009. A thin layer of phytoplankton observed in the Philippine Sea with a synthetic moored array of autonomous gliders[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 114(C10): C10020.

[61]
HOUPERT L, INALL M E, DUMONT E, et al, 2018. Structure and transport of the North Atlantic current in the eastern subpolar gyre from sustained glider observations[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 123(8): 6019-6038.

DOI

[62]
HRISTOVA H G, KESSLER W S, MCWILLIAMS J C, et al, 2014. Mesoscale variability and its seasonality in the Solomon and Coral Seas[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(7): 4669-4687.

DOI

[63]
HSU P C, HO C R, 2019. Typhoon-induced ocean subsurface variations from glider data in the Kuroshio region adjacent to Taiwan[J]. Journal of Oceanography, 75(1): 1-21.

DOI

[64]
JAKOBOSKI J, TODD R E, OWENS W B, et al, 2020. Bifurcation and upwelling of the equatorial undercurrent west of the Galápagos archipelago[J]. Journal of Physical Oceanography, 50(4): 887-905.

DOI

[65]
JIANG CHENG, LI JIANLONG, XU WEN, 2019. The use of underwater gliders as acoustic sensing platforms[J]. Applied Sciences, 9(22): 4839.

DOI

[66]
JIANG CHENG, LI JIANLONG, XU WEN, et al, 2021. Improvement of the position estimation for underwater gliders with a passive acoustic method[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 46(4): 1165-1178.

DOI

[67]
JIN ZHIGANG, WANG NING, SU YISHAN, et al, 2018. A glider-assisted link disruption restoration mechanism in underwater acoustic sensor networks[J]. Sensors, 18(2): 501.

DOI

[68]
JOHNSTON T M S, RUDNICK D L, ALFORD M H, et al, 2013. Internal tidal energy fluxes in the South China Sea from density and velocity measurements by gliders[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 118(8): 3939-3949.

DOI

[69]
JONES C, ALLSUP B, DECOLLIBUS C, 2014. Slocum glider: expanding our understanding of the oceans[C]// Proceedings of 2014 Oceans - St. John's. St. John's: IEEE: 1-10.

[70]
KLINCK H, MELLINGER D K, KLINCK K, et al, 2012. Near-real-time acoustic monitoring of beaked whales and other cetaceans using a seagliderTM[J]. PLoS One, 7(5): e36128.

DOI

[71]
KOKKINI Z, MAURI E, GERIN R, et al, 2020. On the salinity structure in the South Adriatic as derived from float and glider observations in 2013-2016[J]. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 171: 104625.

DOI

[72]
KOLÅS E H, KOENIG Z, FER I, et al, 2020. Structure and transport of Atlantic water North of Svalbard from observations in summer and fall 2018[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(9): e2020JC016174.

[73]
KRUG M, SWART S, GULA J, 2017. Submesoscale cyclones in the Agulhas current[J]. Geophysical Research Letters, 44(1): 346-354.

DOI

[74]
LADD C, BELL S W, KIMMEL D G, et al, 2020. Eddy-like features near St. Matthew island, eastern Bering sea shelf: observations from the oculus coastal glider[J]. Geophysical Research Letters, 47(23): e2020GL089873.

[75]
LEE J H, KO S H, JUNG S K, et al, 2019. Tertiary waves measured during 2017 Pohang earthquake using an underwater glider[J]. Applied Sciences, 9(18): 3860.

DOI

[76]
LI SHUFENG, WANG SHUXIN, ZHANG FUMIN, et al, 2018. Observing an anticyclonic eddy in the South China Sea using multiple underwater gliders[C]. OCEANS 2018 MTS/IEEE Charleston 22-25 Oct. 2018.

[77]
LI SHUFENG, WANG SHUXIN, ZHANG FUMIN, et al, 2019. Constructing the three-dimensional structure of an anticyclonic eddy in the South China Sea using multiple underwater gliders[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 36(12): 2449-2470.

DOI

[78]
LI SHUFENG, ZHANG FUMIN, WANG SHUXIN, et al, 2020. Constructing the three-dimensional structure of an anticyclonic eddy with the optimal configuration of an underwater glider network[J]. Applied Ocean Research, 95: 101893.

DOI

[79]
LIEN R C, MA B, CHENG Y H, et al, 2014. Modulation of Kuroshio transport by mesoscale eddies at the Luzon Strait entrance[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 119(4): 2129-2142.

DOI

[80]
LIU LU, XIAO LING, LAN SHIQUAN, et al, 2018. Using petrel ii glider to analyze underwater noise spectrogram in the South China Sea[J]. Acoustics Australia, 46(1): 151-158.

DOI

[81]
LIU ZENGHONG, CHEN XINGRONG, YU JIANCHENG, et al, 2019. Kuroshio intrusion into the South China Sea with an anticyclonic eddy: evidence from underwater glider observation[J]. Journal of Oceanology and Limnology, 37(5): 1469-1480.

DOI

[82]
MA WEI, WANG YANHUI, YANG SHAOQIONG, et al, 2018. Observation of internal solitary waves using an underwater glider in the northern South China Sea[J]. Journal of Coastal Research, 34(5): 1188-1195.

[83]
MAHADEVAN A, D'ASARO E, LEE C, et al, 2012. Eddy-driven stratification initiates North Atlantic spring phytoplankton blooms[J]. Science, 337(6090): 54-58.

DOI

[84]
MARTIN J P, LEE C M, ERIKSEN C C, et al, 2009. Glider observations of Kinematics in a Gulf of Alaska eddy[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 114(C12): C12021.

[85]
MATSUMOTO H, STALIN S E, EMBLEY R W, et al, 2010. Hydroacoustics of a submarine eruption in the Northeast Lau Basin using an acoustic glider[C]// Proceedings of the OCEANS 2010 MTS/IEEE SEATTLE. Seattle: IEEE: 1-6.

[86]
MERCKELBACH L, SMEED D, GRIFFITHS G, 2010. Vertical water velocities from underwater gliders[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 27(3): 547-563.

DOI

[87]
MILES T, GLENN S M, SCHOFIELD O, 2013. Temporal and spatial variability in fall storm induced sediment resuspension on the Mid-Atlantic Bight[J]. Continental Shelf Research, 63 Suppl 1: S36-S49.

[88]
MILES T, SEROKA G, KOHUT J, et al, 2015. Glider observations and modeling of sediment transport in Hurricane Sandy[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 120(3): 1771-1791.

DOI

[89]
MOORE S E, HOWE B M, STAFFORD K M, et al, 2007. Including whale call detection in standard ocean measurements: application of acoustic seagliders[J]. Marine Technology Society Journal, 41(4): 53-57.

[90]
MRVALJEVIC R K, BLACK P G, CENTURIONI L R, et al, 2013. Observations of the cold wake of Typhoon Fanapi (2010)[J]. Geophysical Research Letters, 40(2): 316-321.

DOI

[91]
NICHOLSON D, EMERSON S, ERIKSEN C C, 2008. Net community production in the deep euphotic zone of the subtropical North Pacific gyre from glider surveys[J]. Limnology and Oceanography, 53(5): 2226-2236.

DOI

[92]
OKE P R, SAKOV P, SCHULZ E, 2009. A comparison of shelf observation platforms for assimilation in an eddy-resolving ocean model[J]. Dynamics of Atmospheres and Oceans, 48(1-3): 121-142.

DOI

[93]
PALMER M R, STEPHENSON G R, INALL M E, et al, 2015. Turbulence and mixing by internal waves in the Celtic Sea determined from ocean glider microstructure measurements[J]. Journal of Marine Systems, 144: 57-69.

DOI

[94]
PELLAND N A, ERIKSEN C C, LEE C M, 2013. Subthermocline eddies over the Washington continental slope as observed by seagliders, 2003-09[J]. Journal of Physical Oceanography, 43(10): 2025-2053.

DOI

[95]
PERRY M J, SACKMANN B S, ERIKSEN C C, et al, 2008. Seaglider observations of blooms and subsurface chlorophyll maxima off the Washington coast[J]. Limnology and Oceanography, 53(5): 2169-2179.

DOI

[96]
PIETRI A, TESTOR P, ECHEVIN V, et al, 2013. Finescale vertical structure of the upwelling system off southern Peru as observed from glider data[J]. Journal of Physical Oceanography, 43(3): 631-646.

DOI

[97]
PORTER M, HENLEY S F, ORKNEY A, et al, 2020. A polar surface eddy obscured by thermal stratification[J]. Geophysical Research Letters, 47(6): e2019GL086281.

[98]
POULAIN P M, MAURI E, GERIN R, et al, 2020. On the dynamics in the southeastern Ligurian Sea in summer 2010[J]. Continental Shelf Research, 196: 104083.

DOI

[99]
POWELL J R, OHMAN M D, 2015. Covariability of zooplankton gradients with glider-detected density fronts in the Southern California Current System[J]. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 112: 79-90.

DOI

[100]
QI YONGFENG, SHANG CHENJING, MAO HUABIN, et al, 2020. Spatial structure of turbulent mixing of an anticyclonic mesoscale eddy in the northern South China Sea[J]. Acta Oceanologica Sinica, 39(11): 69-81.

[101]
QIU CHUNHUA, MAO HUABIN, WANG YANHUI, et al, 2019. An irregularly shaped warm eddy observed by Chinese underwater gliders[J]. Journal of Oceanography, 75(2): 139-148.

DOI

[102]
QIU CHUNHUA, OUYANG JUAN, YU JIANCHENG, et al, 2020. Variations of mesoscale eddy SST fronts based on an automatic detection method in the northern South China Sea[J]. Acta Oceanologica Sinica, 39(11): 82-90.

[103]
RAINVILLE L, LEE C M, RUDNICK D L, et al, 2013. Propagation of internal tides generated near Luzon Strait: observations from autonomous gliders[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 118(9): 4125-4138.

DOI

[104]
RAMP S R, DAVIS R E, LEONARD N E, et al, 2009. Preparing to predict: the Second Autonomous Ocean Sampling Network (AOSN-II) experiment in the Monterey Bay[J]. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 56(3-5): 68-86.

DOI

[105]
ROLLO C, HEYWOOD K J, HALL R A, et al, 2020. Glider observations of the northwestern Iberian margin during an exceptional summer upwelling season[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(8): e2019JC015804.

[106]
RUCKDESCHEL G S, DAVIES K T A, ROSS T, 2020. Biophysical drivers of zooplankton variability on the scotian shelf observed using profiling electric gliders[J]. Frontiers in Marine Science, 7: 627.

DOI

[107]
RUDNICK D L, DAVIS R E, ERIKSEN C C, et al, 2004. Underwater gliders for ocean research[J]. Marine Technology Society Journal, 38(2): 73-84.

DOI

[108]
RUDNICK D L, JOHNSTON T M S, SHERMAN J T, 2013. High-frequency internal waves near the Luzon Strait observed by underwater gliders[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 118(2): 774-784.

DOI

[109]
RUDNICK D L, OWENS W B, JOHNSTON T M S, et al, 2021. The equatorial current system west of the Galápagos islands during the 2014-16 El Niño as observed by underwater gliders[J]. Journal of Physical Oceanography, 51(1): 3-17.

DOI

[110]
RUIZ S, PASCUAL A, GARAU B, et al, 2009. Mesoscale dynamics of the Balearic Front, integrating glider, ship and satellite data[J]. Journal of Marine Systems, 78 Suppl 1: S3-S16.

[111]
RUIZ S, RENAULT L, GARAU B, et al, 2012. Underwater glider observations and modeling of an abrupt mixing event in the upper ocean[J]. Geophysical Research Letters, 39(1): L01603.

[112]
SANCHEZ-RIOS A, SHEARMAN R K, KLYMAK J, et al, 2020. Observations of cross-frontal exchange associated with submesoscale features along the North Wall of the Gulf Stream[J]. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 163: 103342.

DOI

[113]
SCHAEFFER A, ROUGHAN M, 2015. Influence of a western boundary current on shelf dynamics and upwelling from repeat glider deployments[J]. Geophysical Research Letters, 42(1): 121-128.

DOI

[114]
SCHEIFELE B, WATERMAN S, CARPENTER J R, 2021. Turbulence and mixing in the arctic ocean's Amundsen gulf[J]. Journal of Physical Oceanography, 51(1): 169-186.

DOI

[115]
SCHOFIELD O, CHANT R, CAHILL B, et al, 2008. The decadal view of the mid-Atlantic bight from the COOLroom: is our coastal system changing?[J]. Oceanography, 21(4): 108-117.

[116]
SCHÖNAU M C, RUDNICK D L, 2015. Glider observations of the North Equatorial Current in the western tropical Pacific[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 120(5): 3586-3605.

DOI

[117]
SCHÖNAU M C, RUDNICK D L, 2017. Mindanao current and undercurrent: thermohaline structure and transport from repeat glider observations[J]. Journal of Physical Oceanography, 47(8): 2055-2075.

DOI

[118]
SCHULTZE L K P, MERCKELBACH L M, CARPENTER J R, 2020. Storm-induced turbulence alters shelf sea vertical fluxes[J]. Limnology and Oceanography Letters, 5(3): 264-270.

DOI

[119]
SEEGERS B N, BIRCH J M, MARIN III R, et al, 2015. Subsurface seeding of surface harmful algal blooms observed through the integration of autonomous gliders, moored environmental sample processors, and satellite remote sensing in southern California[J]. Limnology and Oceanography, 60(3): 754-764.

DOI

[120]
SEROKA G, MILES T, XU YI, et al, 2017. Rapid shelf-wide cooling response of a stratified coastal ocean to hurricanes[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 122(6): 4845-4867.

DOI

[121]
SHEEHAN P M F, BERX B, GALLEGO A, et al, 2020. Weekly variability of hydrography and transport of northwestern inflows into the northern North Sea[J]. Journal of Marine Systems, 204: 103288.

DOI

[122]
SHU YEQIANG, CHEN JU, LI SHUO, et al, 2019. Field-observation for an anticyclonic mesoscale eddy consisted of twelve gliders and sixty-two expendable probes in the northern South China Sea during summer 2017[J]. Science China Earth Sciences, 62(2): 451-458.

DOI

[123]
SIMONETTI P, 1998. Low-cost, endurance ocean profiler[J]. Sea Technology, 39(2): 17-21.

[124]
STEFFEN J, BOURASSA M, 2020. Upper-ocean response to precipitation forcing in an ocean model hindcast of hurricane Gonzalo[J]. Journal of Physical Oceanography, 50(11): 3219-3234.

DOI

[125]
STOMMEL H, 1989. The Slocum mission[J]. Oceanography, 2(1): 22-25.

[126]
SWART S, DU PLESSIS M, THOMPSON A F, et al, 2020. Submesoscale fronts in the Antarctic marginal ice zone and their response to wind forcing[J]. Geophysical Research Letters, 47(6): e2019GL086649.

[127]
THOMSEN S, KANZOW T, COLAS F, et al, 2016. Do submesoscale frontal processes ventilate the oxygen minimum zone off Peru?[J]. Geophysical Research Letters, 43(15): 8133-8142.

DOI

[128]
TODD R E, RUDNICK D L, DAVIS R E, 2009. Monitoring the greater San Pedro Bay region using autonomous underwater gliders during fall of 2006[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 114(C6): C06001.

[129]
TODD R E, RUDNICK D L, MAZLOFF M R, et al, 2011. Poleward flows in the southern California Current System: glider observations and numerical simulation[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 116(C2): C02026.

[130]
TODD R E, GAWARKIEWICZ G G, OWENS W B, 2013. Horizontal scales of variability over the middle Atlantic bight shelf break and continental rise from finescale observations[J]. Journal of Physical Oceanography, 43(1): 222-230.

DOI

[131]
TODD R E, OWENS W B, RUDNICK D L, 2016. Potential vorticity structure in the North Atlantic Western boundary current from underwater glider observations[J]. Journal of Physical Oceanography, 46(1): 327-348.

DOI

[132]
TODD R E, 2017. High-frequency internal waves and thick bottom mixed layers observed by gliders in the Gulf Stream[J]. Geophysical Research Letters, 44(12): 6316-6325.

DOI

[133]
TODD R E, ASHER T G, HEIDERICH J, et al, 2018. Transient response of the gulf stream to multiple hurricanes in 2017[J]. Geophysical Research Letters, 45(19): 10509-10519.

[134]
TODD R E, 2020a. Equatorial circulation in the western Indian ocean during onset of the 2018 summer monsoon and links to the bay of Bengal[J]. Geophysical Research Letters, 47(10): e2020GL087215.

[135]
TODD R E, 2020b. Export of middle Atlantic bight shelf waters near cape Hatteras from two years of underwater glider observations[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(4): e2019JC016006.

[136]
VINCENT A G, PASCAL R W, BEATON A D, et al, 2018. Nitrate drawdown during a shelf sea spring bloom revealed using a novel microfluidic in situ chemical sensor deployed within an autonomous underwater glider[J]. Marine Chemistry, 205: 29-36.

DOI

[137]
WAGAWA T, KAWAGUCHI Y, IGETA Y, et al, 2020. Observations of oceanic fronts and water-mass properties in the central Japan Sea: repeated surveys from an underwater glider[J]. Journal of Marine Systems, 201: 103242.

DOI

[138]
WALL C C, LEMBKE C, MANN D A, 2012. Shelf-scale mapping of sound production by fishes in the eastern Gulf of Mexico, using autonomous glider technology[J]. Marine Ecology Progress Series, 449: 55-64.

DOI

[139]
WANG S, LI H, WANG Y, et al, 2019. Dynamic modeling and motion analysis for a dual-buoyancy-driven full ocean depth glider[J]. Ocean Engineering, 187: 106163.

DOI

[140]
WANG SHUXIN, YANG MING, NIU WENDONG, et al, 2021. Multidisciplinary design optimization of underwater glider for improving endurance[J]. Structural and Multidisciplinary Optimization, 63(6): 2835-2851.

DOI

[141]
WANG YANHUI, SHEN XINRUI, YANG SHAOQIONG, et al, 2020a. Three-dimensional dynamic analysis of observed mesoscale eddy in the South China Sea based on complex network theory[J]. Europhysics Letters, 128(6): 60005.

DOI

[142]
WANG YANHUI, LUO CHENYI, YANG SHAOQIONG, et al, 2020b. Modified thermal lag correction of CTD data from underwater gliders[J]. Journal of Coastal Research, 99(S1): 137-143.

DOI

[143]
WIJESEKERA H W, WANG D W, JAROSZ E, 2020. Dynamics of the diurnal warm layer: surface jet, high-frequency internal waves, and Mixing[J]. Journal of Physical Oceanography, 50(7): 2053-2070.

DOI

[144]
WRIGHT-FAIRBANKS E K, MILES T N, CAI WEIJUN, et al, 2020. Autonomous observation of seasonal carbonate chemistry dynamics in the Mid-Atlantic Bight[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 125(11): e2020JC016505.

[145]
XU YI, CHANT R, GONG DONGLAI, et al, 2011. Seasonal variability of chlorophyll a in the Mid-Atlantic Bight[J]. Continental Shelf Research, 31(16): 1640-1650.

DOI

[146]
XU Y, CAHILL B, WILKIN J, et al, 2013. Role of wind in regulating phytoplankton blooms on the Mid-Atlantic Bight[J]. Continental Shelf Research, 63 Suppl: S26-S35.

[147]
YANG CANJUN, PENG SHILIN, FAN SHUANGSHUANG, 2014. Performance and stability analysis for ZJU glider[J]. Marine Technology Society Journal, 48(3): 88-103.

DOI

[148]
YANG MING, WANG YANHUI, WANG SHUXIN, et al, 2019. Motion parameter optimization for gliding strategy analysis of underwater gliders[J]. Ocean Engineering, 191: 106502.

DOI

[149]
YU LUSHA, BOSSE A, FER I, et al, 2017. The Lofoten Basin eddy: three years of evolution as observed by Seagliders[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 122(8): 6814-6834.

DOI

Options
文章导航

/

〈 〉