Argo计划推出的目的是快速获得大范围海域内的海洋实时观测数据,不断完善海洋数据资料,为海洋研究提供数据支持。但Argo浮标的投放比较稀疏,并且在不同海域内分布不均匀,现有的观测数据不能保证实际工程和研究的需要。因此研究海水中的声速,预测不同位置处的声速剖面,探索建立海域内的三维声速场的方法,对海洋领域的研究有着重大意义。现阶段实现区域内任意处声速剖面的预测研究还是处于初期。建设“21世纪海上丝绸之路”,是新时期我国深化改革开放的重大举措,本文选取阿拉伯海域内的Argo浮标数据,研究该海域内的三维声速场预测模型。论文的主要研究内容和结论如下:(1)归纳总结了声速剖面稀疏表示和建立三维声速场的国内外研究现状,介绍了海水声速剖面的获取方式和深海声速剖面的特性,并分析声速测量误差的来源,以及误差评定的方法。(2)由于获取的Argo数据在深度维上长度和采样点不一致,因此基于MATLAB平台,对观测数据进行插值、拟合、外延,生成深度相同,间隔一致的标准化数据。(3)本文利用经验正交函数法和字典学习法,稀疏表示阿拉伯海域的声速剖面,经实验对比分析得到:两种方法均能够较好的表示声速剖面,但字典学习法与经验正交函数法相比,可以用更少的原子精确的表示声速剖面。(4)基于上述两种稀疏表示声速剖面的方法,结合空间反距离加权平均法和克里金空间插值法,获取预测点的系数参数,构建三维声速场模型,实现了声速剖面的三维预测。本文选取实验海域内部分数据作为验证点,结果表明:当验证点周围历史样本数据较小的情况下,预测的声速剖面效果较差;当验证点周围的样本数据点足够多时,能够较好的预测声速剖面,声速预测精度优于1 m/s。两种方法降低了两种模型的复杂性,大大提高运行效率。