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Tipping point analysis of ocean acoustic noise

机译：海洋声噪声的临界点分析

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We apply tipping point analysis to a large record of ocean acoustic data to identify the main components of the acoustic dynamical system and study possible bifurcations and transitions of the system. The analysis is based on a statistical physics framework with stochastic modelling, where we represent the observed data as a composition of deterministic and stochastic components estimated from the data using time-series techniques. We analyse long-term and seasonal trends, system states and acoustic fluctuations to reconstruct a one-dimensional stochastic equation to approximate the acoustic dynamical system. We apply potential analysis to acoustic fluctuations and detect several changes in the system states in the past 14?years. These are most likely caused by climatic phenomena. We analyse trends in sound pressure level within different frequency bands and hypothesize a possible anthropogenic impact on the acoustic environment. The tipping point analysis framework provides insight into the structure of the acoustic data and helps identify its dynamic phenomena, correctly reproducing the probability distribution and scaling properties (power-law correlations) of the time series.
机译：我们将引爆点分析应用于大量海洋声数据记录，以识别声动力学系统的主要组成部分，并研究系统的可能分叉和过渡。该分析基于具有随机建模的统计物理框架，在该框架中，我们将观察到的数据表示为使用时间序列技术从数据估计的确定性和随机成分的组成。我们分析长期和季节性趋势，系统状态和声学波动，以重建一维随机方程来近似声学动力系统。我们对声波波动进行势能分析，并检测过去14年中系统状态的若干变化。这些很可能是由气候现象引起的。我们分析了不同频段内声压级的趋势，并假设了可能对声学环境的人为影响。引爆点分析框架可洞悉声学数据的结构，并帮助识别其动态现象，正确再现时间序列的概率分布和缩放特性（幂律相关性）。

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