Коротко — причины различий глубин до ~0,5 м могут быть и природными (реальные изменения дна), и инструментально‑методическими (смещение привязки по уровню моря, ошибки гидроакустики, обработка). Ниже — детальный разбор, как их разделить количественно и какие дополнительные данные/замеры потребуются для окончательной оценки.

1) Возможные естественные причины (физические изменения дна)

Накопление/эрозия наносов (осадконакопление, перенос донного материала токами, волнами, приливно‑отливными потоками).Локальная промывка/прорытие (scour) вокруг причалов, опор, трубопроводов, волнорезов.Дробление и смещение донных пород при шторме, проливах и интенсивном судоходстве.Деятельность человека: дноуглубление/засыпка, строительство, мелкая добыча грунта.Геодинамика: осадка или подъём участка (консолидирование грунта, выгрузка, подсадка основания).Биогенные изменения (бурящие организмы) — обычно малы по амплитуде, локальны.Долгосрочный уровень моря (средняя тенденция) — влияет на привязку к морскому уровню.

Признак в данных: пространственно ограниченные резкие изменения в динамических зонах и вокруг сооружений указывают на реальные изменения; большие устойчивые зоны накопления/эрозии в русле/у входа в порт тоже — естественно.

2) Методические / инструментальные причины

Привязка по уровню моря / вертикальные датумы:
Разные 기준ные уровни (chart datum, LAT, MSL) или неверно учтённые данные приливной поправки.Неточная синхронизация с приливной станцией; уклон/сдвиг уровня за счёт долгосрочного изменения моря.Звуковая скорость в воде (SVP) — ошибки рефракции:
Неправильные/отсутствующие профили звуковой скорости приводят к систематическим глубинным ошибкам, особенно по краям луча.Различия в оборудовании и конфигурации:
singlebeam vs multibeam, разные углы и число лучей, чувствительность детектора эха, глубина установки/транздукера.Неправильно выполненные patch‑test (boresight), неточные параметры монтажа (смещение трансдьюсера).Навигация и ориентация:
Точность GNSS (режим PPP/RTK), параметры локальной привязки, дрейф времени.Ошибки датчика движения (IMU): апитч/ролл/йо, несинхр. времени между навигацией и эхосигналом.Обработка данных:
Разные фильтры, пороги детекции эхосигнала, интерполяция, удаление выбросов, выбор сетки.Систематические полосы/«полипиповый» артефакт вдоль трасс (striping/line bias) из‑за конфигурации/обработки.Недостаточная плотность трасс/недосэмплинг — может «пропустить» локальные ямы/бугры.Погодные условия/волнение — ухудшают хив/картирование в 1 момент.

Признак в данных: линии/полосы вдоль трасс, корреляция ошибок с направлением линии/положением луча — методическая; случайные/локальные изменения — природные.

3) Как количественно разделить вклад (алгоритм оценки)
Предварительные шаги:

Собрать и стандартизировать всю метадату обеих кампаний: исходные эхозаписи (raw), навигация, SVP, IMU, времена, tide logs, описание оборудования и обработки.Привести оба набора данных к одной гео‑ и вертикальной привязке (одинаковый вертикальный датум).

Последовательность анализа:

Привязка по уровню / вертикальный оффсет
Вычислить пространственно‑усредненный оффсет в «стабильной» зоне (участок с твёрдым дном/скалой, где ожидать малых изменений). Если средняя разница близка к константе Δh по всей зоне — это, вероятно, оффсет привязки/приливной коррекции.Использовать ленты/контроли (benchmarks) и ливеллинг отчёты для проверки вертикальной привязки.Анализ полос/трасс (line‑by‑line)
Рассчитать среднюю разницу для каждой трассы/сегмента; построить карту различий и оттенить направление трасс.Если различия коррелируют с направлением трасс/индивидуальными линиями — подозрение на аппаратно‑обработочные артефакты.Кроссовер анализ (multibeam cross‑over)
Пересечения трасс: сравнить глубины при перекрёстках; средняя и RMS разница позволяют оценить систематические (смещение) и случайные ошибки.Patch‑test/boresight: если есть логи patch‑test — их использовать для корректировки.Зависимость от угла луча и отдаления от центра
Построить разницу как функцию угла луча и дальности: характерная зависимость укажет на ошибки SVP/рефракции или физические изменения по бортам.SVP/рефракция
Если сохранены SVP того и другого года — провести рэй‑трейсинг/переобработку с едиными профилями и оценить изменение глубин.Оценить максимально возможную ошибку по формуле приближённо: δh ≈ h * (δc / c), где c — скорость звука, δc — ошибка. Для косых лучей ошибка может быть увеличена.Пример: c≈1500 m/s, δc=5 m/s → относит. ошибка ≈0.33%, на глубине 10 m → ≈0.033 m. Для 0.5 m ошибки нужна либо большая δc либо глубина/угол увеличивают эффект.Статистический разложение
Разложить поле разностей на компоненты: постоянный оффсет (привязка), линейный тренд (градиент SVP/геометрическая ошибка), полосы вдоль трасс (line bias), локальные резкие изменения (морфология).Можно применить регрессию/EOF/разложение по базисам, либо простую модель: Δh(x,y) = B0 (bias) + B1(x,y) (градиент) + L(lines) + M(x,y) (морфологический сигнал) + ε.Оценка значимости
Составить бюджет погрешности обеих кампаний (включая позиционирование, глубинометание, корректировки по уровню моря и обработки) по IHO S‑44/ISO и сравнить наблюдаемые Δh с комбинированной неопределённостью. Если |Δh| > k·σ_comb (k=2 для 95% доверия) — изменение статистически значимо.

4) Какие дополнительные данные и измерения нужны

Полные «raw» данные обеих кампаний: time‑stamped эхозаписи, навигация (GNSS/RINEX), IMU, SVP профили, tide gauge raw, даты/времена, лог транздукера, patch‑test отчёты.Уточнённые сведения по вертикальным датумам и поэлектронные таблицы преобразований (равнозначно — как переводили в chart datum).Отчёты о дноуглублении, строительстве, ремонте причалов и прочих антропогенных работах в период между съёмками.Сезонные/гидрометеорологические данные: уровни воды (прилив/шторм), реки/сток, штормы (для оценки одномоментных изменений).Исторические (между 1990 и 2020) картографические данные, если есть промежуточные съемки.Боковая сонография / backscatter MBES и съемки высокого разрешения для картирования изменений донного материала.Геотехнические данные: керны, кронштейны, датчики оседания (если есть) для проверки компрессии/осадки.ADCP/течения и модели переноса осадков (для оценки теоретического темпа эрозии/аккумуляции).Точные уровневые привязки (benchmarks) и нивелирные журналы у причалов/на берегу для проверки вертикальной стыковки.

5) Практический пошаговый план для окончательной оценки

Сбор и стандартизация всех raw и метаданных.Приведение обеих съёмок к единому вертикальному датуму (переобработка tide corrections с использованием тех же базовых данных).Повторная обработка эхозаписей с едиными параметрами (SVP/рефракция, фильтрация) где это возможно.Выполнение cross‑over анализа и проверка patch‑test/IMU.Построение разницы DEM (одна сетка, одна интерполяция) и картирование паттернов (константный оффсет / полосы / локальные изменения).Выделение и количественная оценка составляющих (см. пункт 3).Сверка с внешними данными (дноуглубления, штормы, керны, backscatter).Составление бюджета погрешностей и вывод о статистической значимости изменений.

6) Примеры численных ориентиров

Если наблюдается равномерный сдвиг по всему району ≈0.3–0.5 m — сначала подозревать разницу вертикальных привязок/приливных корректировок.SVP‑ошибка δc=5–10 m/s при глубинах 5–20 m даст обычно ошибки несколько сантиметров — десятки сантиметров получаются либо при больших δc, больших углах луча, либо при ошибках в обработке.Полосы вдоль трасс величиной ~0.1–0.4 m часто говорят о смещениях монтажа/patch‑test или о различиях в калибровке систем и фильтрации.

7) Рекомендации

В первую очередь собрать raw, SVP, tide logs и привязки; провести повторную синхронную переобработку.Идентифицировать «стабильные» контрольные участки для оценки аппаратного оффсета.Провести целевую повторную MBES‑съёмку современных стандартов (многолучевой сонар, регулярные SVP, RTK/PPK GNSS, IMU patch‑test) для фиксации текущего состояния и подтверждения тренда.При необходимости — дополнить геотехническими замерами (керны) и мониторингом уровня/осадки.

Если нужно, могу:

Прислать пошаговый чек‑лист (какие конкретно файлы и логи собрать).Привести пример расчёта бюджетов погрешности и примеры обработки cross‑over для ваших данных (пришлите фрагменты raw/метадаты).Подготовить скрипт/алгоритм для сравнения DEM (в Python/Matlab) и автоматического разделения компонент (оффсет, полосы, локальные изменения).