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前言

　　我們希望瞭解海洋環境和利用海洋資源，蒐集海洋環境資料是第一步。面對廣大的海洋，探測資料有其限制與困難性，直到近年來電子儀器和遙測技術的發展，對於海洋環境資料的蒐集才有了較大幅度的進展。但是經由電子儀器或人造衛星蒐集得到的資料，卻又常是集中而大量的資料，在實際的分析使用上，必定得先經過適當的處理才能成能有意義的資料，否則徒然得到一大堆電子訊號罷了。本文僅就目前常見的一些海洋環境資料之探測方式，以及先置處理的方法做一概念式的簡要介紹。 

海洋環境資料之探測方式

　　一般來說，海洋環境資料，包含了下面幾個值：經緯度、深度、探測時間及探測值，也就是 x,y,z,t和探測值。除了水深資料，深度本身為探測值外，其他常探測取得的資料包含了：海水溫度、鹽度（目前多採探測導電度再進行換算的方式）、海流流向流速、透光度、螢光度、葉綠素濃度、微量元素之含量、海底底質和沈積物等。不同的儀器及探測方式，便是針對不同的 (x, y,z,t)的範圍和組合，以得到較符合需求的海洋環境資料。以下便舉一些例子，來說明各種探測儀器及方式的不同特性：

　　1.較早期的探測方式：如測深桿、採水瓶，僅能對特定位置、特定深度及特定時間，做單點單一時間的測量。浮標或浮球追蹤則可記錄一時間段內的流徑（或流徑上的一些其他資訊）。目前的浮標和浮球多配合衛星定位 （GPS）和無線電或衛星通訊，施放後已無需利用船隻或飛機於後追蹤，而於陸地上之站台接收訊號即可。

　　2.電子儀器：目前一般的電子儀器，多半設計為即時記錄儀器（或探針、感應器）所在位置之海洋環境資訊，並可做長時間記錄或透過電纜、通信衛星將資料即時傳輸以供利用。針對電子儀器的特性，較常見的探測方式包含了錨定、由船隻下放回收或拖曳等方式。錨定是利用重物及浮球，將儀器固定在特定位置及深度，以便做長時間的資料探測，也就是延伸探測時 t的範圍。下放回收的方式，則是將船隻開至定點，將儀器利用鋼纜下放至一定深度再回收，儀器於下放回收的過程中，可蒐集到不同深度的資訊，亦即延伸探測時 z 的範圍。拖曳的方式則是將儀器固定於船體下方或利用鋼纜拖曳於船隻後方，類似浮標追蹤，可蒐集到航行路線中，即特定的 (x,y,t) 組合下的海洋環境資訊。

　　3.人造衛星、雷達或音響式儀器：運用人造衛星的高空偵測或雷達的來回掃瞄，可使探測的平面擴大，可做到長時間大範圍的海洋環境資料探測。但由於電磁波信號在海水中消逝的很快，因此人衛造星和地面雷達都僅能侷限於海面附近的資料探測。音響式儀器或聲納和雷達的基本原理類似（收集反射波信號），唯利用聲波，在海水中可傳遞相當遠的距離，如再配合來回掃瞄或多頻道的設計，便可以快速而大範圍地蒐集海洋環境資料。但聲波之反射深傳回來的資訊僅有時間（與反射物間之距離）和都卜勒效應的強度等，因此此類儀器僅限於特定資訊之蒐集，如海流、水深等項目上。

　　由上面的說明不難發現，從早期的單點單一時間的資料蒐集，進步到可長時間或做線性延伸的電子儀器，再到各式各樣的遙測技術等等，不斷地在擴展海洋環境資訊的蒐集範圍及能力，但仍有其限制，甚至有些資訊，如微量元素含量，目前幾乎仍都是用傳統做苦工，採水後現場進行化學實驗分析的方式在取得。真正的海洋是三度空間，並且不斷隨著時間變化的大環境，因此我們努力蒐集回來的資訊，相對於整個海洋來說，總是不足的。

原始資料之處理

　　不論使用任何儀器取得資料，事先都應該要確定做好校正和設定的工作，取回資料後亦要作初步的資料篩選。特別是可做長時間資料量測的自記計電子儀器，錨定佈放後，可能三個月或六個月後才會將資料取回，若設定有誤，造成全部的資料都無法使用，十分可惜。

　　由於海洋的變化萬千，而我們多半只是針對其中某一些項目進行研究，此時其他我們不需要的現象，通通都構成了雜訊，必須適當地過濾和處理讓真正需要的資訊顯現出來。以海流為例，在海洋中主要的海水流動形態包含了：紊流、潮流、區域性海流和洋流。這幾種海水流動，各自有各自的特性：紊流的隨機性、潮流的週期往復特性、區域性的風吹流或地衡流，反應了區域性短期的氣象或海洋的變化，以及長期而穩定的大洋環流（但可能也有季節性的變化）。可是這些海水流動，在流動尺度的大小範圍上，卻沒有什麼明顯的規則。我們量測到的海流流速，是這些影響因子累加或相互抵消後的結果，必須運用不同的技巧來分析。

　　目前的自記式測流儀，都可以透過設定取樣頻率和記錄時間，進行最基本的過濾紊流。將一定時間長度的資料平均後，隨機的部份便會相互抵消。由於紊流是隨機的，因此若設定成每 10 秒取樣一次，一分鐘記錄一筆資料，儀器便是採用過去一分鐘內取樣六次的數值作平均後再存入其記憶體，減低紊流影響的部份。但若平均的時間段太長，也會讓週期性和短期的資訊便模糊，所以針對不同需求的資料，在測量之前時便應規畫好取樣頻率等等的規畫。其他的部份則多依賴取得資料後的分析，如潮流是已知主要週期的往復運動，要將潮流的部份分析出來，簡單的方法是以據主要週期長度作時間上的平均，再將各測量值扣除平均流的部份，便是潮流的部份。另外相關的方法還有如潮流橢圓、頻譜分析和相位平均法等，都是作潮汐分析或濾潮的方法。

　　取得任何原始資料後，第一步則是先檢視資料的可靠度，並且將不值得信賴的資料在進一步分析前，便剔除不用。特別是音響式的儀器，很容易受魚群和再反射波干擾，接收到的信號與實際值的誤差可能非常的大。從電子儀器取回的資料，常見的麻煩是資料過多，必須依賴一個固定的判斷標準，利用程式來進行篩選。一般是利用數學上的統計方法，認定海洋中的變化不會過於劇烈，將偏離總平均值一定距離的資料直接予以剔除（一般可容許的偏移值以標準差的倍數為原則）。而這樣的濾除動作，最直接的缺點便是將真實世界中仍可能會發生的劇烈海況排除在外，因此針對不同的研究，原始資料的篩選方式不應相同，其中並仍常依賴研究者或操作者的經驗來進行一部份人工的篩選。

網格化處理

　　除了時間序列和頻譜分析等針對時間變化的分析外，對於海洋環境的空間變化，如溫度分佈、海域整體流況等，多半會經過網格化的步驟。簡言之，網格化是受限於分析方法，無法在空間上作連續的處理，而將整個海洋切割成若干個格子，並把同一個格子中的海水都視為同樣的海洋環境，有著同樣的參數和特性。而將分佈在海洋四處的測量資料，轉換成各個格子的參數和特性，便是網格化的動作。

　　在網格化的過程中，有個問題幾乎總是存在：某些格子的資料太多，而有些格子卻一點資料都沒有。資料太多一般仍是採取平均的方式，但由於實際海洋探測時，測點在空間上的分佈多半是不均勻的，並不似資料在時間上的分佈是固定間隔或連續的，因此平均的時候，是否要將空間位置視為一個有意義的權重，作適當的調整，也是在考慮之列。對於缺乏實測資料的網格，必須利用附近的資料來推算。一般常見的方法有：直接選取最接近的資料值、計算最小曲率曲面推估等。

　　在完成網格化作業後，便可有效率地處理等值線圖和數值模式的推算。在計算平均和網格化的過程中，會面臨到的最大問題在：陸地邊界的處理。由於網格的密度不會太高，無法有效地描述出海岸，實際上只能用一些鋸齒狀曲線或直線來模擬實際的海岸線，如此在處理到近岸資料時，有時會因該網格包含了一部份陸地，資料集中於網格的一邊，或是為了網格的規畫方便，將一部份沿海區域排除在網格化區域之外，而造成在近岸處誤差明顯增加的情況。

結語

　　綜合前面的簡要介紹，不難體會海洋環境的研究，在實際的資料取得和處理上，都不是十分簡單的工作。特別是在開始採用電子儀器之後，我們同時面臨資料過多和過少的問題：在測點或測線附近，我們擁有非常多的資料，多到不得不小心排除可能是雜訊的資料，甚至再用平均等方式產生幾個代表性的數值；但一離開測點和測線，我們什麼都沒有。而在資料處理的過程中，亦皆有其限制和缺點，必須對海洋環境已有一些概念或長期經驗，來幫助我們決定如何篩選及處理原始資料。

　　因此雖然目前在海洋環境資料的探測和處理上，都已經儘量將程序標準化，以便不同的人也能快速進入情況來協助實測資料的蒐集和處理。但是面對浩瀚的大海，每一筆原始資料的背後，都蘊含了海洋中的微妙變化，如果僅止於操作平均、網格化的動作，而不深入體會和研究海洋的特性，便是浪費了許多不易測得的原始資料了。 http://1000.b81.org/237.html