林晓杰,黄佳鸿

本文研究参数化声速剖面集合中的EOF截断重构问题，并将实验过程实现为HarmonyOS交互原型。模型以温度、盐度和深度为输入：在0–2000 m、10 m间隔的深度网格上，用平滑温跃层和盐度指数函数生成温盐剖面，再由Mackenzie（1981）九项式计算声速。固定随机种子20260805生成1200条剖面，按840/180/180划分训练集、验证集和测试集。EOF模态只由训练集提取；含噪条件下在K=1–40中以验证集平均RMSE最小者为推荐阶数，无噪声时选择第一个使验证集RMSE不超过0.01 m/s的K。 无噪声测试中，前3个模态累计解释训练集94.68%的方差；K=3和K=10的测试集RMSE分别为2.361 m/s和0.153 m/s。加入标准差为0.5、1.0和2.0 m/s的独立高斯噪声后，验证集推荐K分别为15、12和10，对应测试集重构RMSE为0.140、0.258和0.469 m/s。结果显示，K增加可以降低当前模拟集合的截断误差，但噪声增强时保留过多高阶模态会削弱重构效果。HarmonyOS端读取Python离线提取的均值剖面和EOF模态，并使用ArkTS完成在线剖面计算、噪声模拟和截断重构，支持物理参数调节、噪声模拟、EOF重构和误差反馈。本文的结论限于给定参数范围、深度网格和噪声设定，不等同于真实海域声速剖面反演。

声速剖面；经验正交函数；截断重构；参数化模拟；HarmonyOS

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