doi: 10.52899/24141437_2026_03_263
УДК: 534.87:551.463.2

Методы активной акустической томографии для освещения подводной обстановки и мониторинга рыбных ресурсов

Семенов Н. Н., Клюбина К. А.
Язык статьи: русский
Ссылка для цитирования: Клюбина К.А., Семёнов Н.Н. Методы активной акустической томографии для освещения подводной обстановки и мониторинга рыбных ресурсов // Труды Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. 2026. Т. 5, № 3. С. 263–272. DOI: 10.52899/24141437_2026_03_263 EDN: GLVQKN

Аннотация

Актуальность. Океан непрозрачен для электромагнитного излучения, поэтому освещение подводной обстановки на больших акваториях остаётся преимущественно акустической задачей. Традиционные средства освещения подводной обстановки - активные гидролокаторы, пассивные шумопеленгаторные и оптические системы - обеспечивают либо высокое разрешение при малой дальности, либо большую дальность при низком разрешении.  Цель. Систематизировать методы освещения подводной обстановки и их ограничения, изложить физические и вычислительные основы активной томографии, показать способы расчёта волновой картины в водоёме и обосновать возможность применения томографического подхода для слежения за морскими рыбами на больших акваториях.  Методы. Рассмотрены физические основы томографии на базе линеаризованного уравнения лучевого времени пробега и обратной задачи вида d=Gm+n; проанализированы четыре канонические модели расчёта волнового поля (лучевая, нормальных мод, параболического уравнения и интегрирования по волновым числам). Волновая картина рассчитана методом нормальных мод для мелководного волновода.  Результаты. Показано, что томографическая сеть источников и приёмников с пересекающимися трассами позволяет восстанавливать поля скорости звука, температуры и течений, а также поле плотности рыбных скоплений на акваториях масштаба десятков и сотен километров. Приведены оценки чувствительности и регуляризованное решение обратной задачи.  Заключение. Активная (и пассивная шумовая) томография дополняет точечные и лучевые методы освещения подводной обстановки, обеспечивая площадное непрерывное наблюдение; интеграция с методами машинного обучения повышает устойчивость инверсии. Ключевые слова: акустическая томография океана,освещение подводной обстановки,гидроакустика,скорость звука,волновое поле,нормальные моды,обратная задача,рыбопромысловая гидроакустика,мониторинг рыбных скоплений,параболическое уравнение

Список литературы

1. Munk W., Wunsch C. Ocean acoustic tomography: a scheme for large scale monitoring. Deep-Sea Research. Part A. 1979. Vol. 26, N 2. P. 123-161. doi: 10.1016/0198-0149(79)90073-6.
2. Howe B.M., Miksis-Olds J., Rehm E., et al. Observing the oceans acoustically. Frontiers in Marine Science. 2019. Vol. 6. ID. 426. doi: 10.3389/fmars.2019.00426 EDN: DJFNSL.
3. Munk W., Worcester P., Wunsch C. Ocean acoustic tomography. Cambridge: Cambridge University Press; 1995. 433 p. doi: 10.1017/CBO9780511666926.
4. Гончаров В.В., Зайцев В.Ю., Куртепов В.М., др. Акустическая томография океана. Нижний Новгород: ИПФ РАН; 1997. 253 с. ISBN 5-201-09299-3.
5. Kujawa P., Remondino F. A review of image- and LiDAR-based mapping of shallow water scenarios. Remote Sensing. 2025. Vol. 17, N 12. ID. 2086. doi: 10.3390/rs17122086 EDN: IWGZYL.
6. Taniguchi N., Mutsuda H., Arai M., et al. Reconstruction of horizontal tidal current fields in a shallow water with model-oriented coastal acoustic tomography. Frontiers in Marine Science. 2023. Vol. 10. ID. 1112592. doi: 10.3389/fmars.2023.1112592 EDN: NYFUYY.
7. Jensen F.B., Kuperman W.A., Porter M.B., Schmidt H. Computational ocean acoustics. 2nd ed. New York: Springer; 2011. 794 p. doi: 10.1007/978-1-4419-8678-8.
8. Dushaw B.D., Worcester P.F., Munk W.H., et al. A decade of acoustic thermometry in the North Pacific Ocean. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2009. Vol. 114. ID. C07021. doi: 10.1029/2008JC005124 EDN: PVCKDP.
9. Wu W., Zhan Z., Peng S., Ni S., Callies J. Seismic ocean thermometry. Science. 2020. Vol. 369, N 6510. P. 1510-1515. doi: 10.1126/science.abb9519 EDN: GCCQYO.
10. Ragland J., Abadi S., Sabra K. Using ocean ambient sound to measure local integrated deep ocean temperature. Geophysical Research Letters. 2024. Vol. 51, N 13. ID. e2024GL108943. doi: 10.1029/2024GL108943 EDN: YGZFND.
11. Huang W., Zhou J., Gao F., et al. Underwater sound speed profile construction: a review. arXiv preprint arXiv:2310.08251. 2023. doi: 10.48550/arXiv.2310.08251.
12. Feng X., Tian T., Zhou M., et al. Sound speed inversion based on multi-source ocean remote sensing observations and machine learning. Remote Sensing. 2024. Vol. 16, N 5. ID. 814. doi: 10.3390/rs16050814 EDN: FPZBNA.
13. Liao S., Xiao W., Wang Y. Dynamic hybrid parallel computing of the ray model for solving underwater acoustic fields in vast sea. Scientific Reports. 2024. Vol. 14. ID. 25385. doi: 10.1038/s41598-024-76564-x EDN: BYMBIB.
14. Tu H., Wang Y., Liu W., et al. A Chebyshev spectral method for normal mode and parabolic equation models in underwater acoustics. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020. ID. 7461314. doi: 10.1155/2020/7461314 EDN: ESTQIH.
15. Simmonds J., MacLennan D. Fisheries Acoustics: Theory and Practice. 2nd ed. Oxford: Blackwell Science; 2005. 437 p. doi: 10.1002/9780470995303 EDN: VGJQJX.
16. Matley J.K., Klinard N.V., Barbosa Martins A.P., et al. Global trends in aquatic animal tracking with acoustic telemetry. Trends in Ecology & Evolution. 2022. Vol. 37, N 1. P. 79-94. doi: 10.1016/j.tree.2021.09.001 EDN: LPAPPH.