(57)【要約】【課題】  浅海域での水温等のスパイクノイズの除去が可能なスパイクノイズ除去装置及びこのスパイクノイズ除去装置を用いたスパイクノイズ除去方法を提供する。【解決手段】  測定対象となる実海域の深度方向の水温プロファイルを水温測定データとして記憶する手段（１０１）と、測定対象以外の複数の深度方向の水温プロファイルを水温データセットとして記憶する手段（１０２）と、演算手段１２０とを備え、演算手段１２０は、水温測定データ及び水温データセットから水温データ行列を生成して、水温データ行列から水温データ偏差行列を生成した後に、水温データ偏差行列をＥＯＦ展開することによりＥＯＦモード及びその係数を算出して、ＥＯＦモード及びその係数の積を有限個足し合わせて水温測定データを再構築することにより、水温測定データのスパイクノイズを除去するものである。【選択図】        図１
2006084187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象となる実海域の深度方向の水温プロファイルを水温測定データとして記憶する手段と、
測定対象以外の複数の深度方向の水温プロファイルを水温データセットとして記憶する手段と、
演算手段とを備え、
該演算手段は、前記水温測定データ及び前記水温データセットから水温データ行列を生成して、該水温データ行列から水温データ偏差行列を生成した後に、該水温データ偏差行列をＥＯＦ展開することによりＥＯＦモード及びその係数を算出して、前記ＥＯＦモード及びその係数の積を有限個足し合わせて前記水温測定データを再構築することにより、前記水温測定データのスパイクノイズを除去することを特徴とする海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項２】
前記演算手段は、前記水温データ偏差行列を、前記水温データ行列の各列又は各行から、前記水温測定データ及び前記水温データセットの各深度方向の平均から算出されるベクトルを差し引いたものとして算出することを特徴とする請求項１記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項３】
前記演算手段は、前記水温データ行列の列又は行の１つを、前記水温測定データとすることを特徴とする請求項１又は２記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項４】
測定対象となる実海域の深度方向の塩分プロファイルを塩分測定データとして記憶する手段と、
測定対象以外の複数の深度方向の塩分プロファイルを塩分データセットとして記憶する手段と、
演算手段とを備え、
該演算手段は、前記塩分測定データ及び前記塩分データセットから塩分データ行列を生成して、該塩分データ行列から塩分データ偏差行列を生成した後に、該塩分データ偏差行列をＥＯＦ展開することによりＥＯＦモード及びその係数を算出して、前記ＥＯＦモード及びその係数の積を有限個足し合わせて前記塩分測定データを再構築することにより、前記塩分測定データのスパイクノイズを除去することを特徴とする海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項５】
前記演算手段は、前記塩分データ偏差行列を、前記塩分データ行列の各列又は各行から、前記塩分測定データ及び前記塩分データセットの各深度方向の平均から算出されるベクトルを差し引いたものとして算出することを特徴とする請求項４記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項６】
前記演算手段は、前記塩分データ行列の列又は行の１つを、前記塩分測定データとすることを特徴とする請求項４又は５記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項７】
測定対象となる実海域の深度方向の音速プロファイルを音速測定データとして記憶する手段と、
測定対象以外の複数の深度方向の音速プロファイルを音速データセットとして記憶する手段と、
演算手段とを備え、
該演算手段は、前記音速測定データ及び前記音速データセットから音速データ行列を生成して、該音速データ行列から音速データ偏差行列を生成した後に、該音速データ偏差行列をＥＯＦ展開することによりＥＯＦモード及びその係数を算出して、前記ＥＯＦモード及びその係数の積を有限個足し合わせて前記音速測定データを再構築することにより、前記音速測定データのスパイクノイズを除去することを特徴とする海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項８】
前記演算手段は、前記音速データ偏差行列を、前記音速データ行列の各列又は各行から、前記音速測定データ及び前記音速データセットの各深度方向の平均から算出されるベクトルを差し引いたものとして算出することを特徴とする請求項７記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項９】
前記演算手段は、前記音速データ行列の列又は行の１つを、前記音速測定データとすることを特徴とする請求項７又は８記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項１０】
前記演算手段は、前記音速測定データを、測定器で測定された実海域の深度方向の水温プロファイルとしての水温測定データ及び測定器で測定された実海域の深度方向の塩分プロファイルとしての塩分測定データから算出することを特徴とする請求項７〜９のいずれかに記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれかに記載の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置を用いて海洋データプロファイルのスパイクノイズを除去することを特徴とする海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置及び海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去方法に関し、特に浅海域での水温等のスパイクノイズの除去が可能なスパイクノイズ除去装置及びこのスパイクノイズ除去装置を用いたスパイクノイズ除去方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の海洋音響トモグラフィデータ解析装置では、海洋データベースから目的海域における深度方向の水温、塩分等のデータを読み込み、これらから音速プロファイルを算出していた。そして、基準音速値プロファイル、音速変動量等を算出して、音速プロファイルを再構成することにより、黒潮続流域のような亜熱帯水系と亜寒帯水系が混合する海域における水温躍層の変化に重点を置いた音速プロファイルを生成していた（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００１−５０８０９号公報（第１頁〜第２頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の海洋音響トモグラフィデータ解析装置において、音速プロファイルを算出するのに使用される深度方向の水温、塩分等のデータは、ＸＢＴ（ｅｘｐｅｎｄａｂｌｅ  ｂａｔｈｙｔｈｅｒｍｏｇｒａｐｈｙ、投棄式水温計）やＣＴＤ（Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ、Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ、ａｎｄ  ｄｅｐｔｈ  ｓｅｎｓｏｒ）で測定された状態のままでは、いわゆるスパイクノイズを含んでいる場合が多い。このスパイクノイズは、黒潮続流域のような亜熱帯水系と亜寒帯水系が混合する海域などにおいて顕著となる。このため、従来の深度方向の水温、塩分等のデータにおいては、一般的に、深度１ｍ毎に測定される水温プロファイルに対して、深度方向に十ｍから数十ｍ程度の移動平均を取ることによってスパイクノイズを除去していた。
【０００４】
しかし、深度方向に移動平均を取ることによってスパイクノイズを除去する方法では、浅海域等において移動平均を取ることができないため、スパイクノイズを除去することができず、正確な水温、塩分等のデータを得ることができなかった。特に、浅海域における音波の伝搬経路や伝搬損失量を求めるために、正確な水温、塩分等のデータ（プロファイル）を得ることが望まれていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置は、測定対象となる実海域の深度方向の水温プロファイルを水温測定データとして記憶する手段と、測定対象以外の複数の深度方向の水温プロファイルを水温データセットとして記憶する手段と、演算手段とを備え、演算手段は、水温測定データ及び水温データセットから水温データ行列を生成して、水温データ行列から水温データ偏差行列を生成した後に、水温データ偏差行列をＥＯＦ（Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、経験的直交関数）展開することによりＥＯＦモード及びその係数を算出して、ＥＯＦモード及びその係数の積を有限個足し合わせて水温測定データを再構築することにより、水温測定データのスパイクノイズを除去するものである。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置では、水温データ偏差行列をＥＯＦ展開することによりＥＯＦモード及びその係数を算出して、ＥＯＦモード及びその係数の積を有限個足し合わせて水温測定データを再構築することにより、水温測定データのスパイクノイズを除去するため、深度方向に移動平均する方法では不可能であった浅海域等でのスパイクノイズの除去が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
実施形態１．
図５は、本発明の実施形態１の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置でスパイクノイズを除去する実海域の深度方向の水温プロファイルの例を示した図である。なお、図５の縦軸は深度を表し、横軸は温度を表している。またスパイクノイズが顕著な部分を丸印で示している。
図５に示す水温プロファイルでは、この測定場所の深さが約４００ｍ以下の浅い領域には比較的暖かい海水があり、深さが約４００ｍ以上の深い領域では比較的冷たい海水があることを示している。この暖かい海水と冷たい海水の交わる深さ約４００ｍのところに、水温プロファイルの激しい変化が見られる。ここがスパイクノイズの顕著な部分であり、このようなスパイクノイズを除去することが本発明の目的である。
なお図５では、水温プロファイルについてのスパイクノイズの例を示したが、海水の塩分プロファイル等のスパイクノイズも同様のものである。
【０００８】
図１は、本発明の実施形態１に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置のシステム構成を示した図である。本実施形態１に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置では、データの書き込み及び読み出しを行うことのできる測定データメモリ１０１、計算用データメモリ１０２、平均値データメモリ１０３、モードデータメモリ１０４、偏差行列データメモリ１０５、係数データメモリ１０６、表示用データメモリ１０７と、演算部１２０、海洋データベース１３０、データ表示部１４０、そしてこのシステムの外部とデータをやり取りするためのデータ入出力部１１０がバス２１０に接続されている。
【０００９】
図２は、本発明の実施形態１に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置で、実海域の深度方向の水温プロファイルのスパイクノイズを除去する際の処理の流れを示したフローチャートである。以下、図２に示す処理の流れに従って、深度方向の水温プロファイルのスパイクノイズを除去する方法について説明する。
まず、データ入出力部１１０より、ＸＢＴやＣＴＤなどの測定器で測定された深度方向の水温プロファイルＴ（ｄ）と、その水温プロファイルの測定位置ｐと測定日時情報ｔからなるインデックスＩ（ｐ、ｔ）が入力される（ＳＴＥＰ１）。ここでｄは深度を表し、例えば水温プロファイルＴ（ｄ）は深度方向に１ｍ毎に測定されたものである。また測定位置ｐは、例えば水温プロファイルを測定した場所の緯度及び経度の情報である。
そして演算部１２０は、入力された水温プロファイルＴ（ｄ）を読み込み、水温プロファイルの最大深度ｄmaxを検出する。その後、演算部１２０は測定データメモリ１０１に入力された水温プロファイルＴ（ｄ）を水温測定データとして記憶させ、同時にインデックスＩ（ｐ、ｔ）及び最大深度ｄmaxを記憶させる。
【００１０】
次に演算部１２０は、測定データメモリ１０１に記憶されているインデックスＩ（ｐ、ｔ）と最大深度ｄmaxを読み込む。演算部１２０は、インデックスＩ（ｐ、ｔ）を用いて、海洋データベース１３０から、測定位置ｐと測定日時情報ｔに適合し、更に深度が０ｍからｄmaxまでデータの揃った複数の深度方向の水温プロファイルを抽出する（ＳＴＥＰ２）。ここで、測定位置ｐと測定日時情報ｔに適合した水温プロファイルとは、測定対象の水温プロファイルＴ（ｄ）以外のものであって、例えば測定位置ｐが同一で測定日時情報ｔの季節的な条件が近い過去の測定データや、測定位置ｐ及び測定日時情報ｔの条件が共に近いような測定データである。なお海洋データベース１３０として、インターネットのホームページに掲載されている過去に測定された世界の各海域の水温プロファイル等を用いることもできる。
そして演算部１２０は、海洋データベース１３０から抽出された複数の水温プロファイルを水温データセットＴＤ（ｄ）として、計算用データメモリ１０２に記憶させる。
【００１１】
それから演算部は、測定データメモリ１０１に記憶されている水温プロファイルＴ（ｄ）と、計算用データメモリ１０２に記憶されている水温データセットＴＤ（ｄ）を読み込み、以下のような形式の水温データ行列Ｔを作成する（ＳＴＥＰ３）。演算部１２０は、作成された水温データ行列Ｔを計算用データメモリ１０２に記憶させる。
【００１２】
【数１】
2006084187.tif 000003
【００１３】
数式１において、下添字ｉは水温データセットＴＤのデータ番号、下添字ｊは水温データセットＴＤのデータ個数を表している。また水温データ行列Ｔの行は深度を、列はデータ番号を示している。本実施形態１では、水温データ行列Ｔの第１列に、入力された水温プロファイルＴ（ｄ）が代入され、第２列から第ｊ＋１列には、水温データセットＴＤ（ｄ）が代入される。従って、水温データ行列Ｔは、ｄmax行×ｊ＋１列の行列となる。
【００１４】
次に演算部１２０は、計算用データメモリ１０２に記憶されている水温データ行列Ｔを読み込む。演算部１２０は、水温データ行列Ｔを深度毎に平均することによって平均水温プロファイルＴav（ｄ）（列ベクトル）を作成する。即ち平均水温プロファイルＴav（ｄ）は、以下のようなｄmax個の要素から構成される列ベクトルである。
【００１５】
【数２】
2006084187.tif 000004
【００１６】
そして演算部１２０は、水温データ行列Ｔの各列と平均水温プロファイルＴav（ｄ）の差を求め、水温データ偏差行列ΔＴ（ｄmax行×ｊ＋１列）を作成する（ＳＴＥＰ４）。このステップの最後に演算部１２０は、平均水温プロファイルＴav（ｄ）を平均データメモリ１０３に、水温偏差行列ΔＴを偏差行列データメモリ１０５に記憶させる。
【００１７】
その後演算部１２０は、偏差行列データメモリ１０５に記憶されている水温データ偏差行列ΔＴを読み込み、水温データ偏差行列ΔＴをＥＯＦ（Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ  Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ、経験的直交関数）展開する（ＳＴＥＰ５）。これは、数学的には水温データ偏差行列ΔＴを特異値分解（Ｓｉｎｇｕｌａｒ  Ｖａｌｕｅ  Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ、ＳＶＤ）することであり、水温データ偏差行列を３つの行列Ｕ、Ｖ、Ｗに分解する。ここで、３つの行列Ｕ、Ｖ、Ｗは以下の関係を満たす。なお以下の式において上添字のＴは、転置行列であることを示す。また行列Ｕは、以下の形で表される。
【００１８】
【数３】
2006084187.tif 000005
【数４】
2006084187.tif 000006
【００１９】
数式４においてモード行列Ｕは、ＥＯＦの鉛直モードＥ（列ベクトル）を次数順に並べたｄmax行×ｊ＋１列の行列である。Ｅの下添字ｋはモードの次数を表す。即ち、モード行列Ｕの行番号は深度情報を、列番号はＥＯＦモードの次数を表している。
ここで、上記のＥＯＦ展開における特異値分解について簡単に説明する。まず以下に示すような行列Ｂを作成し、その固有値を求める。
【００２０】
【数５】
2006084187.tif 000007
【００２１】
数式５において太字の０は、行列Ｂのその位置の要素をすべて０にしていることを示す。行列Ｂの固有値を大きい方から順に、λ1、λ2、λ3、…λi、…とすると、上記のＥＯＦの鉛直モードＥは以下の関係を満たす。また行列Ｖは、以下に示すようなｊ＋１行×ｊ＋１列の対角行列である。なお行列Ｖの対角成分は、負でないものとする。
【００２２】
【数６】
2006084187.tif 000008
【数７】
2006084187.tif 000009
【００２３】
また行列Ｗは以下の形で表されるｊ＋１行×ｊ＋１列の行列であり、その列ベクトルＦは以下の関係を満たしている。この特異値分解は、例えば市販の計算ソフト等を用いて行うことができる。なお特異値分解及びＥＯＦ展開の詳細については、次の文献を参照されたい。
参考文献１：Ｃａｒｌ  Ｗｕｎｓｃｈ著、ＴＨＥ  ＯＣＥＡＮ  ＣＩＲＣＵＬＡＴＩＯＮ  ＩＮＶＥＲＳＥ  ＰＲＯＢＬＥＭ、Ｃａｎｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、ｐ１４４〜１５３、ｐ３０６〜３１１．
【００２４】
【数８】
2006084187.tif 000010
【数９】
2006084187.tif 000011
【００２５】
そして演算手段１２０は、上記のようにして得られたモード行列Ｕをモードデータメモリ１０４に記憶させ、再び水温データ偏差行列ΔＴを偏差行列データメモリ１０５に記憶させる。
【００２６】
次に演算部１２０は、モードデータメモリ１０４に記憶されているモード行列Ｕと偏差行列データメモリ１０５に記憶されている水温データ偏差行列ΔＴを読み込む。演算部１２０は、水温データ偏差行列の第１列目、即ち、測定対象となる水温プロファイルＴ（ｄ）から平均水温プロファイルＴav（ｄ）を引いた列ベクトル（以下、この列ベクトルをΔＴve（ｄ）と表す）を切り出す。
それから演算部１２０は、ΔＴve（ｄ）に対する各ＥＯＦモードの係数を以下の式から算出する（ＳＴＥＰ６）。
【００２７】
【数１０】
2006084187.tif 000012
【００２８】
ここでαは、ＥＯＦ展開の第１モードから第ｊ＋１モードに対するΔＴve（ｄ）のｊ＋１個の係数（ここで、αの要素である係数をｃｏｆｆとする）で構成される行ベクトルとなる。そして演算部１２０は、このモード係数ベクトルαを係数データメモリ１０６に記憶させる。
【００２９】
次に演算部１２０は、平均値データメモリ１０３に記憶されている平均水温プロファイルＴav（ｄ）、モードデータメモリ１０４に記憶されているモード行列Ｕ、係数データメモリ１０６に記憶されているモード係数ベクトルαを読み込む。
なおＥＯＦ展開で得られたＥＯＦモードは、以下の関係を満たしている。
【００３０】
【数１１】
2006084187.tif 000013
【００３１】
従って、ＥＯＦ展開で得られるＥk（ｄ）と係数ｃｏｆｆkの積を足し合わせる際に、１次から有限次元ｌ（但しｌ＜ｊ＋１）で打ち切れば、高次モード成分であるスパイクノイズを除去することができる。
よって演算部１２０は、１次からｌ次のモードに対応するＥk（ｄ）及びｃｏｆｆkの積を加算したものと、平均水温プロファイルＴav（ｄ）の和を取ることにより、以下に示されるスパイクノイズを除去した水温プロファイルＴ’（ｄ）を算出する（ＳＴＥＰ７）。
【００３２】
【数１２】
2006084187.tif 000014
【００３３】
そして演算部１２０は、スパイクノイズを除去した水温プロファイルＴ’（ｄ）を表示用データメモリ１０７に記憶させる。
最後にデータ表示部１４０は、表示用データメモリ１０７に記憶されているスパイクノイズを除去した水温プロファイルＴ’（ｄ）を読み込み、データ表示部１４０に表示する（ＳＴＥＰ８）。
【００３４】
本実施形態１では、海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置によって、実海域で測定される水温プロファイルを海洋データベースと共にＥＯＦ展開し、その後ｊ＋１次より小さい有限次数ｌのＥＯＦモードで再構築することにより、スパイクノイズが除去された水温プロファイルを得ることができる。これにより、深度方向に移動平均する方法では不可能であった浅海域等でのスパイクノイズの除去が可能となる。
【００３５】
実施形態２．
図３は、本発明の実施形態２に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置で、実海域の深度方向の塩分プロファイルのスパイクノイズを除去する際の処理の流れを示したフローチャートである。以下、図３に示す処理の流れに従って、深度方向の塩分プロファイルのスパイクノイズを除去する方法について説明する。
なお本実施形態２に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置のシステム構成は、上記の実施形態１の図１に示す海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置と同様である。即ち、本実施形態２に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置は、データの書き込み及び読み出しを行うことのできる測定データメモリ１０１、計算用データメモリ１０２、平均値データメモリ１０３、モードデータメモリ１０４、偏差行列データメモリ１０５、係数データメモリ１０６、表示用データメモリ１０７と、演算部１２０、海洋データベース１３０、データ表示部１４０、そしてこのシステムの外部とデータをやり取りするためのデータ入出力部１１０がバス２１０に接続されている。
【００３６】
まず、データ入出力部１１０より、ＣＴＤなどの測定器で測定された深度方向の塩分プロファイルＳ（ｄ）と、その塩分プロファイルの測定位置ｐと測定日時情報ｔからなるインデックスＩ（ｐ、ｔ）が入力される（ＳＴＥＰ１１）。ここでｄは深度を表し、例えば塩分プロファイルＳ（ｄ）は深度方向に１ｍ毎に測定されたものである。また測定位置ｐは、例えば塩分プロファイルを測定した場所の緯度及び経度の情報である。なお、塩分プロファイルにおける塩分濃度は、例えばＣＴＤで測定された海水の電気伝導度から算出される。
そして演算部１２０は、入力された塩分プロファイルＳ（ｄ）を読み込み、塩分プロファイルの最大深度ｄmaxを検出する。その後、演算部１２０は測定データメモリ１０１に入力された塩分プロファイルＳ（ｄ）を塩分測定データとして記憶させ、同時にインデックスＩ（ｐ、ｔ）及び最大深度ｄmaxを記憶させる。
【００３７】
次に演算部１２０は、測定データメモリ１０１に記憶されているインデックスＩ（ｐ、ｔ）と最大深度ｄmaxを読み込む。演算部１２０は、インデックスＩ（ｐ、ｔ）を用いて、海洋データベース１３０から、測定位置ｐと測定日時情報ｔに適合し、更に深度が０ｍからｄmaxまでデータの揃った複数の深度方向の塩分プロファイルを抽出する（ＳＴＥＰ１２）。ここで、測定位置ｐと測定日時情報ｔに適合した塩分プロファイルとは、測定対象の塩分プロファイルＳ（ｄ）以外のものであって、例えば測定位置ｐが同一で測定日時情報ｔの季節的な条件が近い過去の測定データや、測定位置ｐ及び測定日時情報ｔの条件が共に近いような測定データである。なお海洋データベース１３０として、インターネットのホームページに掲載されている過去に測定された世界の各海域の塩分プロファイル等を用いることもできる。
そして演算部１２０は、海洋データベース１３０から抽出された複数の塩分プロファイルを塩分データセットＳＤ（ｄ）として、計算用データメモリ１０２に記憶させる。
【００３８】
それから演算部は、測定データメモリ１０１に記憶されている塩分プロファイルＳ（ｄ）と、計算用データメモリ１０２に記憶されている塩分データセットＳＤ（ｄ）を読み込み、以下のような形式の塩分データ行列Ｓを作成する（ＳＴＥＰ１３）。演算部１２０は、作成された塩分データ行列Ｓを計算用データメモリ１０２に記憶させる。
【００３９】
【数１３】
2006084187.tif 000015
【００４０】
数式１３において、下添字ｉは塩分データセットＳＤのデータ番号、下添字ｊは塩分データセットＳＤのデータ個数を表している。また塩分データ行列Ｓの行は深度を、列はデータ番号を示している。本実施形態２では、塩分データ行列Ｓの第１列に、入力された塩分プロファイルＳ（ｄ）が代入され、第２列から第ｊ＋１列には、塩分データセットＳＤ（ｄ）が代入される。従って、塩分データ行列Ｓは、ｄmax行×ｊ＋１列の行列となる。
【００４１】
次に演算部１２０は、計算用データメモリ１０２に記憶されている塩分データ行列Ｓを読み込む。演算部１２０は、塩分データ行列Ｓを深度毎に平均することによって平均塩分プロファイルＳav（ｄ）（列ベクトル）を作成する。即ち平均塩分プロファイルＳav（ｄ）は、以下のようなｄmax個の要素から構成される列ベクトルである。
【００４２】
【数１４】
2006084187.tif 000016
【００４３】
そして演算部１２０は、塩分データ行列Ｓの各列と平均塩分プロファイルＳav（ｄ）の差を求め、塩分データ偏差行列ΔＳ（ｄmax行×ｊ＋１列）を作成する（ＳＴＥＰ１４）。このステップの最後に演算部１２０は、平均塩分プロファイルＳav（ｄ）を平均データメモリ１０３に、塩分偏差行列ΔＳを偏差行列データメモリ１０５に記憶させる。
【００４４】
その後演算部１２０は、偏差行列データメモリ１０５に記憶されている塩分データ偏差行列ΔＳを読み込み、実施形態１と同様に塩分データ偏差行列ΔＳを、３つの行列Ｕ、Ｖ、ＷにＥＯＦ展開する（ＳＴＥＰ１５）。なおＥＯＦ展開及び特異値分解については、実施形態１を参照されたい。
このモード行列Ｕは、ＥＯＦの鉛直モードＥ（列ベクトル）を次数順に並べたｄmax行×ｊ＋１列の行列である。
そして演算手段１２０は、上記のようにして得られたモード行列Ｕをモードデータメモリ１０４に記憶させ、再び塩分データ偏差行列ΔＳを偏差行列データメモリ１０５に記憶させる。
【００４５】
次に演算部１２０は、モードデータメモリ１０４に記憶されているモード行列Ｕと偏差行列データメモリ１０５に記憶されている塩分データ偏差行列ΔＳを読み込む。演算部１２０は、塩分データ偏差行列の第１列目、即ち、測定対象となる塩分プロファイルＳ（ｄ）から平均塩分プロファイルＳav（ｄ）を引いた列ベクトル（以下、この列ベクトルをΔＳve（ｄ）と表す）を切り出す。
それから演算部１２０は、ΔＳve（ｄ）に対する各ＥＯＦモードの係数を以下の式から算出する（ＳＴＥＰ１６）。
【００４６】
【数１５】
2006084187.tif 000017
【００４７】
ここでαは、ＥＯＦ展開の第１モードから第ｊ＋１モードに対するΔＳve（ｄ）のｊ＋１個の係数（ここで、αの要素である係数をｃｏｆｆとする）で構成される行ベクトルとなる。そして演算部１２０は、このモード係数ベクトルαを係数データメモリ１０６に記憶させる。
【００４８】
次に演算部１２０は、平均値データメモリ１０３に記憶されている平均塩分プロファイルＳav（ｄ）、モードデータメモリ１０４に記憶されているモード行列Ｕ、係数データメモリ１０６に記憶されているモード係数ベクトルαを読み込む。
なおＥＯＦ展開で得られたＥＯＦモードは、実施形態１と同様に、以下の関係を満たしている。
【００４９】
【数１６】
2006084187.tif 000018
【００５０】
従って、ＥＯＦ展開で得られるＥk（ｄ）と係数ｃｏｆｆkの積を足し合わせる際に、１次から有限次元ｌ（但しｌ＜ｊ＋１）で打ち切れば、高次モード成分であるスパイクノイズを除去することができる。
よって演算部１２０は、１次からｌ次のモードに対応するＥk（ｄ）及びｃｏｆｆkの積を加算したものと、平均塩分プロファイルＳav（ｄ）の和を取ることにより、以下に示されるスパイクノイズを除去した塩分プロファイルＳ’（ｄ）を算出する（ＳＴＥＰ１７）。
【００５１】
【数１７】
2006084187.tif 000019
【００５２】
そして演算部１２０は、スパイクノイズを除去した塩分プロファイルＳ’（ｄ）を表示用データメモリ１０７に記憶させる。
最後にデータ表示部１４０は、表示用データメモリ１０７に記憶されているスパイクノイズを除去した塩分プロファイルＳ’（ｄ）を読み込み、データ表示部１４０に表示する（ＳＴＥＰ１８）。
【００５３】
本実施形態２では、海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置によって、実海域で測定される塩分プロファイルを海洋データベースと共にＥＯＦ展開し、その後ｊ＋１次より小さい有限次数ｌのＥＯＦモードで再構築することにより、スパイクノイズが除去された塩分プロファイルを得ることができる。これにより、深度方向に移動平均する方法では不可能であった浅海域等でのスパイクノイズの除去が可能となる。
【００５４】
実施形態３．
図４は、本発明の実施形態３に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置で、実海域の深度方向の音速プロファイルのスパイクノイズを除去する際の処理の流れを示したフローチャートである。以下、図４に示す処理の流れに従って、深度方向の音速プロファイルのスパイクノイズを除去する方法について説明する。
なお本実施形態３に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置のシステム構成は、上記の実施形態１の図１に示す海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置と同様である。即ち、本実施形態３に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置は、データの書き込み及び読み出しを行うことのできる測定データメモリ１０１、計算用データメモリ１０２、平均値データメモリ１０３、モードデータメモリ１０４、偏差行列データメモリ１０５、係数データメモリ１０６、表示用データメモリ１０７と、演算部１２０、海洋データベース１３０、データ表示部１４０、そしてこのシステムの外部とデータをやり取りするためのデータ入出力部１１０がバス２１０に接続されている。
【００５５】
まず、データ入出力部１１０より、ＣＴＤなどの測定器で測定された深度方向の水温プロファイルＴ（ｄ）及び塩分プロファイルＳ（ｄ）と、その水温プロファイル及び塩分プロファイルの測定位置ｐと測定日時情報ｔからなるインデックスＩ（ｐ、ｔ）が入力される（ＳＴＥＰ２１）。なお水温プロファイルＴ（ｄ）及び塩分プロファイルＳ（ｄ）は、同じ測定位置で同じ測定日時のものである。ここでｄは深度を表し、例えば水温プロファイルＴ（ｄ）及び塩分プロファイルＳ（ｄ）は深度方向に１ｍ毎に測定されたものである。また測定位置ｐは、例えば水温プロファイル及び塩分プロファイルを測定した場所の緯度及び経度の情報である。なお、塩分プロファイルにおける塩分濃度は、例えばＣＴＤで測定された海水の電気伝導度から算出される。
そして演算部１２０は、入力された水温プロファイルＴ（ｄ）及び塩分プロファイルＳ（ｄ）を読み込み、水温プロファイル及び塩分プロファイルの最大深度ｄmaxを検出する。その後、演算部１２０は測定データメモリ１０１に入力された水温プロファイルＴ（ｄ）を水温測定データとして、また塩分プロファイルＳ（ｄ）を塩分測定データとして記憶させ、同時にインデックスＩ（ｐ、ｔ）及び最大深度ｄmaxを記憶させる。
【００５６】
次に演算部１２０は、測定データメモリ１０１に記憶されているインデックスＩ（ｐ、ｔ）と最大深度ｄmaxを読み込む。演算部１２０は、インデックスＩ（ｐ、ｔ）を用いて、海洋データベース１３０から、測定位置ｐと測定日時情報ｔに適合し、更に深度が０ｍからｄmaxまでデータの揃った複数の深度方向の水温プロファイル及び塩分プロファイルを抽出する（ＳＴＥＰ２２）。ここで、測定位置ｐと測定日時情報ｔに適合した水温プロファイル及び塩分プロファイルとは、測定対象の水温プロファイル及び塩分プロファイル以外のものであって、例えば測定位置ｐが同一で測定日時情報ｔの季節的な条件が近い過去の測定データや、測定位置ｐ及び測定日時情報ｔの条件が共に近いような測定データである。なお海洋データベース１３０として、インターネットのホームページに掲載されている過去に測定された世界の各海域の水温プロファイル及び塩分プロファイル等を用いることもできる。
そして演算部１２０は、海洋データベース１３０から抽出された複数の水温プロファイル及び塩分プロファイルを水温データセットＴＤ（ｄ）及び塩分データセットＳＤ（ｄ）として、計算用データメモリ１０２に記憶させる。
【００５７】
その後、演算部１２０は測定データメモリ１０１に記憶されている水温プロファイルＴ（ｄ）及び塩分プロファイルＳ（ｄ）を読み込み、例えば、以下に示すような音速変換式を用いて音速プロファイルＣ（ｄ）を作成する。なお、この音速変換式は１つの例示であり、いくつかの音速変換式が知られている。
【００５８】
【数１８】
2006084187.tif 000020
【００５９】
ここで、測定器によっては水温プロファイルしか測定できないものもあるが、そのような場合には、塩分プロファイルを仮定して音速プロファイルを求めてもよい。
また演算部１２０は、計算用データメモリ１０２に記憶されている水温データセットＴＤ（ｄ）及び塩分データセットＳＤ（ｄ）を読み込み、上記のような音速変換式を用いて音速データセットＣＤ（ｄ）を作成する。
【００６０】
それから演算部は、以下のような形式の音速データ行列Ｃを作成する（ＳＴＥＰ２３）。演算部１２０は、作成された音速データ行列Ｃを計算用データメモリ１０２に記憶させる。
【００６１】
【数１９】
2006084187.tif 000021
【００６２】
数式１９において、下添字ｉは音速データセットＣＤのデータ番号、下添字ｊは音速データセットＣＤのデータ個数を表している。また音速データ行列Ｃの行は深度を、列はデータ番号を示している。本実施形態３では、音速データ行列Ｃの第１列に、入力された音速プロファイルＣ（ｄ）が代入され、第２列から第ｊ＋１列には、音速データセットＣＤ（ｄ）が代入される。従って、音速データ行列Ｃは、ｄmax行×ｊ＋１列の行列となる。
【００６３】
次に演算部１２０は、計算用データメモリ１０２に記憶されている音速データ行列Ｃを読み込む。演算部１２０は、音速データ行列Ｃを深度毎に平均することによって平均音速プロファイルＣav（ｄ）（列ベクトル）を作成する。即ち平均音速プロファイルＣav（ｄ）は、以下のようなｄmax個の要素から構成される列ベクトルである。
【００６４】
【数２０】
2006084187.tif 000022
【００６５】
そして演算部１２０は、音速データ行列Ｃの各列と平均音速プロファイルＣav（ｄ）の差を求め、音速データ偏差行列ΔＣ（ｄmax行×ｊ＋１列）を作成する（ＳＴＥＰ２４）。このステップの最後に演算部１２０は、平均音速プロファイルＣav（ｄ）を平均データメモリ１０３に、音速偏差行列ΔＣを偏差行列データメモリ１０５に記憶させる。
【００６６】
その後演算部１２０は、偏差行列データメモリ１０５に記憶されている音速データ偏差行列ΔＣを読み込み、実施形態１と同様に音速データ偏差行列ΔＣを、３つの行列Ｕ、Ｖ、ＷにＥＯＦ展開する（ＳＴＥＰ２５）。なおＥＯＦ展開及び特異値分解については、実施形態１を参照されたい。
このモード行列Ｕは、ＥＯＦの鉛直モードＥ（列ベクトル）を次数順に並べたｄmax行×ｊ＋１列の行列である。
そして演算手段１２０は、上記のようにして得られたモード行列Ｕをモードデータメモリ１０４に記憶させ、再び音速データ偏差行列ΔＣを偏差行列データメモリ１０５に記憶させる。
【００６７】
次に演算部１２０は、モードデータメモリ１０４に記憶されているモード行列Ｕと偏差行列データメモリ１０５に記憶されている音速データ偏差行列ΔＣを読み込む。演算部１２０は、音速データ偏差行列の第１列目、即ち、測定対象となる音速プロファイルＣ（ｄ）から平均音速プロファイルＣav（ｄ）を引いた列ベクトル（以下、この列ベクトルをΔＣve（ｄ）と表す）を切り出す。
それから演算部１２０は、ΔＣve（ｄ）に対する各ＥＯＦモードの係数を以下の式から算出する（ＳＴＥＰ１６）。
【００６８】
【数２１】
2006084187.tif 000023
【００６９】
ここでαは、ＥＯＦ展開の第１モードから第ｊ＋１モードに対するΔＣve（ｄ）のｊ＋１個の係数（ここで、αの要素である係数をｃｏｆｆとする）で構成される行ベクトルとなる。そして演算部１２０は、このモード係数ベクトルαを係数データメモリ１０６に記憶させる。
【００７０】
次に演算部１２０は、平均値データメモリ１０３に記憶されている平均音速プロファイルＣav（ｄ）、モードデータメモリ１０４に記憶されているモード行列Ｕ、係数データメモリ１０６に記憶されているモード係数ベクトルαを読み込む。
なおＥＯＦ展開で得られたＥＯＦモードは、実施形態１と同様に、以下の関係を満たしている。
【００７１】
【数２２】
2006084187.tif 000024
【００７２】
従って、ＥＯＦ展開で得られるＥk（ｄ）と係数ｃｏｆｆkの積を足し合わせる際に、１次から有限次元ｌ（但しｌ＜ｊ＋１）で打ち切れば、高次モード成分であるスパイクノイズを除去することができる。
よって演算部１２０は、１次からｌ次のモードに対応するＥk（ｄ）及びｃｏｆｆkの積を加算したものと、平均音速プロファイルＣav（ｄ）の和を取ることにより、以下に示されるスパイクノイズを除去した音速プロファイルＣ’（ｄ）を算出する（ＳＴＥＰ２７）。
【００７３】
【数２３】
2006084187.tif 000025
【００７４】
そして演算部１２０は、スパイクノイズを除去した音速プロファイルＣ’（ｄ）を表示用データメモリ１０７に記憶させる。
最後にデータ表示部１４０は、表示用データメモリ１０７に記憶されているスパイクノイズを除去した音速プロファイルＣ’（ｄ）を読み込み、データ表示部１４０に表示する（ＳＴＥＰ２８）。
【００７５】
本実施形態２では、海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置によって、実海域で測定される水温プロファイル及び塩分プロファイルを音速プロファイルに変換した後、海洋データベースと共にＥＯＦ展開し、その後ｊ＋１次より小さい有限次数ｌのＥＯＦモードで再構築することにより、スパイクノイズが除去された音速プロファイルを得ることができる。これにより、深度方向に移動平均する方法では不可能であった浅海域等でのスパイクノイズの除去が可能となる。
【００７６】
なお、実施形態１、実施形態２及び実施形態３において、水温データ行列Ｔ等を作成する際に、水温プロファイル等を列ベクトルとして並べているが、行ベクトルとして並べても良い。また水温データ行列Ｔ等で、第１列を入力された水温プロファイルＴ（ｄ）としているが、必ずしも第１列に並べる必要はない。
なおこのような水温データ行列Ｔ等を作成した場合の、ＥＯＦ展開及び特異値分解については、例えば参考文献１を参照されたい。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】実施形態１に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置のシステム構成を示した図。
【図２】実施形態１に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置で、実海域の深度方向の水温プロファイルのスパイクノイズを除去する際の処理の流れを示したフローチャート。
【図３】実施形態２に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置で、実海域の深度方向の塩分プロファイルのスパイクノイズを除去する際の処理の流れを示したフローチャート。
【図４】実施形態３に係る海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置で、実海域の深度方向の音速プロファイルのスパイクノイズを除去する際の処理の流れを示したフローチャート。
【図５】実施形態１の海洋データプロファイルのスパイクノイズ除去装置でスパイクノイズを除去する実海域の深度方向の水温プロファイルの例を示した図。
【符号の説明】
【００７８】
１０１  測定データメモリ、１０２  計算用データメモリ、１０３  平均値データメモリ、１０４  モードデータメモリ、１０５  偏差行列データメモリ、１０６  係数データメモリ、１０７  表示用データメモリ、１１０  入出力部、１２０  演算部、１３０  海洋データベース、１４０  データ表示部、２１０  バス。
【図１】
2006084187.tif 000026
【図２】
2006084187.tif 000027
【図３】
2006084187.tif 000028
【図４】
2006084187.tif 000029
【図５】
2006084187.tif 000030