海洋环境噪声是水声信道中的背景声场，一方面受到风浪、航船、降雨、海洋生物以及人类活动等噪声源的影响，另一方面受到海底地形、声速剖面、海底底质特性等传播信道特征的影响，往往具有非均匀性。一则表现为噪声随时间、空间位置的变化，二则表现为噪声时域统计上的非高斯特性。文章旨在分析海洋环境噪声时空分布差异的产生机理，从非高斯噪声生成方法、建模方法研究噪声的时域非高斯特性，为声纳等水下系统的设计和信号处理工作提供理论支撑。　　针对海洋环境噪声的时空分布特性，利用数理统计方法，分析窄带平稳高斯噪声的特性，发现当样本足够大时，噪声平均声能量服从卡方分布，且方差趋于无限小。由此得出，统计平均条件下，噪声谱级趋向于稳定值。与此对应，长时间分段平均下的航船数量代表了区域内航船的平均水平，小范围内多船对远场的影响可以简化为局部单一声源。利用噪声源简化方法，分析港口海域不同空间位置的噪声谱级差异，推导得出了噪声谱级差与传播损失差的线性关系，据此可以反推航船密度和数量的差异。试验结果显示，在不同航船密度下，测量站位噪声谱级相差十几分贝。借助抛物方法计算传播损失，分析不同空间位置的噪声谱级差值和传播损失差值，发现在50Hz～500Hz频段，二者具有较强相关性。证明了海洋环境噪声的时空差异与港口航船密切相关，也验证了港口航船单源处理法的有效性。同时反推得出的航船噪声源差异与休渔期、非休渔期试验背景相符。　　传统海洋环境噪声仿真一般是以噪声谱特性为目标，在此基础上本文结合海洋环境噪声的非高斯特性，探索基于峰度的非高斯海洋环境噪声仿真模型。借助R.J.Webster的理论，通过对衰减正弦信号均匀采样得到峰度值确定的白噪声序列。然后设计滤波器，以满足目标噪声的谱特性。利用滤波器系数与采样频率、滤波器阶数之间的关系，通过降低采样频率、降低滤波器阶数的方法，解决了R.J.Webster方法对于峰度值小于3.0时的局限性。改进的方法可以生成峰度值高于1.5、谱特性满足目标要求的非高斯噪声。在仿真实验中，该方法对于理想谱特性下的低峰度值、高峰度值目标条件，均取得了良好的效果。在实测试验数据验证中，对于无干扰环境噪声、气枪干扰噪声、航船干扰噪声和冲击性干扰噪声四类不同试验环境，利用完善后的非高斯环境噪声生成模型，均可以生成非高斯海洋环境噪声时域序列，使其在谱特性和峰度统计特性上与目标保持一致。　　针对非高斯海洋环境噪声建模问题，首先将干扰条件下的噪声建模为高斯背景与干扰的加性和，推导得出了峰度的数学表达式，得出了峰度随干扰强弱的变化关系。然后将α稳定分布应用到噪声时域统计建模中，从物理意义出发，建立了α稳定分布四参数与样本均值、标准差、偏度和峰度的一一对应关系。最后，通过仿真实验分析α稳定分布对非高斯环境噪声建模的适应性。在白噪声和单频信号两类干扰情况下，分为高斯态、尖峰态、低峰态分别建模，并利用样本分位数法和特征函数法联合估计了模型的参数，仿真结果显示:高斯态时，α稳定分布与正态分布等效，低峰态时均失去适应性，高峰态时，α稳定分布远远优于正态分布，表明α稳定分布对冲击性噪声建模具有很大优势。试验研究选取高斯态的无干扰环境噪声、尖峰态的气枪干扰噪声以及弱高斯态的航船干扰噪声三类样本。一方面分析航船干扰噪声的峰度值，噪声峰度随航速增大、作用距离减小而增大，与理论相符。另一方面，针对三类噪声进行α稳定分布验模分析，结果发现，在三种情况下模型均表现出良好的适应性和准确度，尤其对具有尖峰特性的气枪干扰噪声，效果远远优于正态分布。