在海洋实时测深过程中，为了保证勘测效率，又不可能经常停下船来进行声速剖面的采集，能否建立一个测深区域内的三维声速场，即给定地理坐标，就可以得到相应的声速剖面甚至得到任意水深点的声速值。如果建立起这样一个描述基于空间与时间的海洋三维声速场的数学模型，在实时测深时，调用某一段时间充足的声速剖面观测数据，只要求出数学模型的相关系数或参数，就能根据任意测深点的地理坐标求出该处的声速剖面甚至任意水深点的声速值，若能实现这样一个过程，将对海洋技术的研究与应用有着重大意义。　　本文主要探讨建立某测深区域海洋三维声速场的数学模型。在分析声速误差对测深精度的影响后，利用经验正交函数(Empirical Orthogonal Function，EOF)、误差反向传播(Back-Propagation)神经网络和广义回归神经网络(General Regression Neural Network，GRNN)三种模型分别建立了声速剖面场，并总结出建立声速场的步骤，最后进行实例分析。基于MATLAB2011b仿真平台，对该测深区域历史声速剖面数据进行整理，采用相应的插值及拟合方法，得到适合处理的矩阵数据，利用上述三种模型分别构建三维声速场，实现了声速剖面的拟合与预测，计算得到声速剖面误差值带给单波束测深和多波束测深的精度影响，对其是否满足我国海道测量规范进行评价，并对三种模型的性能特点进行分析研究。结果表明，三种模型构建的声速剖面场对声速剖面实现了较好的拟合和预测效果，得到的声速剖面误差带给单波束的测深误差满足精度要求，带给多波束的测深误差在波束角为70°范围内满足精度要求，说明了三种模型在构建声速场方面是可行的，对海洋测深的研究和应用具有一定的参考价值。