印度洋东部赤道南北地区环境噪声的统计及差异特性

《Ocean Engineering》：Statistical and differential characteristics of ambient noise in the equatorial northern and southern Eastern Indian Ocean

　　

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  首次对比分析了印度洋北部和南部赤道地区的噪音水平。
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  低频噪音：赤道以北的噪音水平高于南部；高频噪音则相反。
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  每日峰值噪音通常出现在早上5:00到6:00之间。
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  由于潮汐作用引起的周期性噪音变化，在O1点显示19.82小时和21.80小时的FFT峰值，在O2点显示20.95小时和9.22小时的FFT峰值，这些峰值与半日潮和全日潮有关。

引言

水下环境噪音是一个复杂的背景噪音场，它携带了大量关于海洋环境和各种噪音源的重要信息（Munson等人，2021年）。这种噪音主要受气象因素（如风速、波高和降雨产生的噪音）和人类活动（如航运和工业活动）的影响（Siderius和Gebbie，2019年）。

Knudsen将噪音水平与海况、风速和波高等参数相关联，建立了经典的风引发的水下环境噪音频谱曲线（Zhang等人，2021年）。Wenz（Wenz，1962年）基于大量的噪音观测数据，整合了噪音源和频谱特征，形成了经典的Wenz曲线。Knudsen和Wenz的研究共同为后续的水下环境噪音研究提供了基础参考框架。

随着全球人类活动的加剧，环境噪音的长期演变趋势受到了广泛关注。McDonald等人（2006年）将2003-2004年东北太平洋138个连续日子的环境噪音数据与1964-1966年在同一地点收集的数据进行了比较。结果显示，在30-50?Hz频率范围内，环境噪音水平增加了10-12?dB，平均每十年增加2.5-3?dB。在100-300?Hz频率范围内，环境噪音水平增加了1-3?dB。在300?Hz以上的频率范围内，环境噪音水平呈下降趋势。Miksis-Olds（Miksis-Olds等人，2013年；Miksis-Olds和Nichols，2016年）分析了2002年至2012年迪戈加西亚岛附近印度洋的环境噪音。结果表明，在过去十年中，特别是85-105?Hz范围内的水下环境噪音有所增加。同时，对南大西洋和赤道太平洋的低频噪音数据（5-115?Hz）的分析显示，在过去的5-6年（2007-2012年）中，这两个地区的环境噪音水平有所下降。这一趋势与同期航运量的变化和噪音源类型的转变密切相关。由于不同海域之间人为活动强度的差异，长期的环境噪音水平存在显著差异。这一现象表明，在当前复杂的航运条件下，经典的Wenz曲线迫切需要针对不同地区进行修订。

除了长期趋势分析外，最近的研究还进一步关注了不同海域环境噪音的时空分布、季节性和昼夜变化以及其背后的来源驱动机制。Gao等人（2026年）发现，在50-10000?Hz频率范围内，斜坡处的频谱功率水平始终高于深水区域。在100?Hz以上的频率范围内，更高的噪音水平通常伴随着更大的偏度和峰度。?irovi?等人（2013年）分析了来自中太平洋和西太平洋热带及亚热带七个地点的声学数据，发现那里的环境噪音水平比北太平洋大多数其他地点低10至20?dB；在200?Hz以上的频率范围内，冬季的噪音水平高于夏季。Farrokhrooz等人（Farrokhrooz等人，2017年）发现在2004年至2005年北太平洋进行的SPICEX实验期间，环境噪音表现出季节性模式。17-20?Hz频率范围内的噪音由于鲸类迁徙而在初秋增加，并在11月达到峰值；40-50?Hz频率范围内的长距离噪音由于高纬度地区的风速增加或航运路线的季节性变化而在12月至5月期间增加了2?dB。355-365?Hz频率范围内的局部风噪音与局部风速的季节性变化有显著相关性。Shi等人（2019年）基于中国南海东北部50-2000?Hz范围内的长期环境噪音数据，发现冬季1000?Hz的噪音谱水平比夏季高6-10?dB，而白天和夜晚之间的差异很小（不到1.6?dB）。Walters等人（2024年）发现，在800至1000?Hz及以上的频率范围内，日出前一小时和日落前两小时的环境噪音平均功率谱密度比周围时间段高2.9至4.6?dB，表明海洋动物对环境噪音有所贡献。Das（Das，2011年）分析了印度西海岸热带水域常见极浅水通道条件下10?Hz至1.6?kHz频率范围内频谱的昼夜变化特征。他们发现附近港口的小型船舶的密集活动导致沿海浅水区的环境噪音波动最大达到35?dB。Hildebrand等人（2021年）基于测量的噪音数据开发了一个风速对环境噪音依赖性的经验模型。他们的结果表明，在低频范围（10?Hz-100?Hz），风引发的噪音表现出相对较低的频率依赖性（每十年5?dB），而在高频范围（400?Hz-20?kHz）则表现出较高的频率依赖性（每十年15?dB）。Jiang等人（2020年）对黄海现代商船的水下噪音进行了实地测量。他们将测量值与经典的RANDI-3模型的结果进行了比较，以确定差异，然后使用测量数据重新拟合了两个适用于现代船舶的经验预测模型，其中船舶速度是关键变量。除了20?Hz外，这些模型的预测准确性优于RANDI-3模型。

在噪音场建模和理论方法方面，Liu等人（2024年）使用声功率通量密度分析了浅水噪音场与噪音源之间的确定性关系，该方法进一步扩展到了基于特征波理论的K/I海面噪音源模型的声场模型。Liu等人（2022年）基于射线理论建立了一个三维海洋环境噪音预测模型，并修改了风生成噪音源水平的公式，使其适用于东印度洋实验区域的深海环境，从而能够准确计算各种风速和降雨率条件下的环境噪音谱水平。

作为世界第三大海洋，印度洋主要受典型的季风气候影响。中国南海－北印度洋航线是全球最繁忙的海上贸易通道之一。然而，大多数之前的研究集中在太平洋、大西洋和中国周边海域，而对东印度洋深水区域的环境噪音特征的现场观测研究仍然很少。为了填补这一空白，本研究基于印度洋深水区域的现场环境噪音数据进行了噪音特征分析，预计这将为该地区未来的水下声学物理研究提供有价值的参考。

章节片段

实验介绍

研究团队在2021年1月以及2019年12月至2020年1月期间，在位于赤道南北两侧的O1站和O2站进行了深海噪音观测。这些站点的经度相似，但纬度跨度约为10°。图1显示了观测点附近的海底地形和船舶分布示意图。水深数据来自ETOPO1再分析。

处理环境噪音数据的方法

1/3-八度带功率谱分析方法提供了噪音频谱特征的详细表示。对于每个测量到的噪音数据样本，对存储的时间域信号进行功率谱估计，并计算1/3-八度带功率谱，具体步骤如下：

假设采样频率为$f_{\mathrm{s}}$，样本数量为$N$，我们从文件中提取时间域信号，用于计算：

首先，进行快速傅里叶变换（FFT）。

将NLs与Wenz曲线进行比较

20世纪60年代，Wenz基于深海噪音谱和来自五个深海站和五个浅海站的实际测量数据，对水下环境噪音进行了深入分析，并提出了1?Hz至100?kHz频率范围内最具代表性的环境噪音频谱特征曲线（Zhang等人，2021年）。

环境噪音的谱水平根据贝福特风力等级进行分类，中位数谱

结论

基于在东印度洋两个观测站收集的实际冬季水下环境噪音数据（这两个站点位于相似的经度但不同的纬度），本文分析了噪音水平的统计和差异特征。研究主要比较了噪音水平与经典的Wenz曲线，对噪音水平与环境参数进行了线性回归拟合，以及噪音水平的概率密度分布和更高阶

CRediT作者贡献声明

朱彦茹：撰写 – 原始草稿。杨秋龙：方法论。杨坤德：监督。王玉成：撰写 – 审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了中国国家自然科学基金（项目编号12204379, 52231013）中国国家自然科学基金（资助编号：12674552，首席研究员：杨秋龙）的支持。作者想向相关研究人员表示衷心的感谢。

朱彦茹|杨秋龙|杨坤德|王玉成