渤海M2分潮的伴随模式数值实验

根据渤海海域内M2潮汐调和常数的实测值,采用伴随方法来反演出开边界处的潮汐调和常数.为了取得较好的数值模拟结果,同时对给定的底摩擦系数进行了校正并对水深进行了微调.做了4个实验,并分别计算出调和常数的实测值与模拟值之差的绝对平均值:(1)只用19个验潮站的潮汐调和常数;振幅差为2.4cm,迟角差为5.0°.(2)只用37个观测点的高度计资料;振幅差为4.4cm,迟角差为5.7°.(3)同时利用19个验潮站的潮汐调和常数和37个观测点的高度计资料;振幅差为5.5cm,迟角差为8.5°.(4)同时利用19个验潮站的潮汐调和常数和14个观测点的高度计资料;振幅差为3.3cm,迟角差为5.6°.4个实验结果都较好地体现了渤海M₂潮波的特征.     

提取分潮调和常数的新方法——正交方法

给出了提取潮汐调和常数的一种新方法--正交方法,并应用1992～1997年的TOPEX/POSEIDON卫星高度计遥感资料,提取中国海M2分潮调和常数.同时,利用最小二乘法来提取中国海M2分潮调和常数,两种方法结果比较渤海、黄海、东海海域M2分潮振幅、迟角的均方差分别是3.3 cm,3.6°;南中国海海域M2分潮振幅、迟角均方差分别是1.1 cm,1.7°,结果表明正交方法是一种可信的具有实用性的方法.     

潮汐分析和推算的一种模型

关于潮汐分析和推算工作,上世纪后半叶达尔文等人作出了贡献,提出一种至今仍被采用的模型。以潮位为例式中,H,g是分潮18.6年的平均振幅和迟角,二者合称为分潮的调和常数;V是月、日平均黄经,月、日近地点的平均黄经和观测地点平太阳时的线性函数。它随时间均匀地增大,每平太阳时的增大率叫做该分潮的角速率σ(度/平太阳时,以下简写为度/时)。u是月球升交点黄经的函数,随升交点移动而变化;f是由于月球轨道倾角的变化,引进来对分潮振幅的订正因子。后者(f)是按分潮展开式中的系数与其平均值之比确定的。它是     

湛江近海M2分潮的数值模拟

利用潮汐模型,在高分辨率的自适应曲线网格下,采用潮汐调和常数作为控制模拟精度的方法,模拟了洪江附近海域M2分潮的运动特征。模拟所得的潮汐调和常数同实测值相比,误差较小。根据模拟结果绘制的M2分潮的同潮图,揭示了湛江附近海域M2分潮振幅和迟角的分布特征以及M2分潮的传播和发展规律。模拟得到的M2分潮分别在涨憩、落憩、涨急和落急几个典型时刻的流场,揭示了湛江附近海域M2分潮潮流的分布特征及其运动规律。     

北部湾潮汐潮流的三维数值模拟

基于二阶湍流闭合模型计算涡动粘性系数的POM三维水动力模式,采用细网格,考虑6个岛屿、海底摩擦系数进行划片取值,模拟北部湾潮汐潮流.所得潮汐调和常数与81个实测站比较,绝对平均误差:K₁分潮振幅为46cm,迟角为9°;O₁分潮振幅为56cm,迟角为7°;M₂分潮振幅为62cm,迟角为15°.由模拟结果分析出该海区潮汐、潮流、余水位和潮余流,以及水平速度垂直分布等特征.     

用于分析主要分潮振幅和迟角季节变化的“分步式”调和分析方法

近年来，研究表明全球部分海域的主要分潮存在季节变化。然而，由于使用传统调和分析方法时，分潮的选取受时间窗长度影响，因此难以准确分析潮汐的季节变化。本文结合长、短时间窗，提出“分步式”调和分析方法，通过理想实验和验潮站实际数据分析验证了该方法的准确性。将新方法与传统调和分析方法加以对比，发现无论潮汐是否存在季节变化，该方法都能更加准确地计算主要分潮各月的振幅和迟角。新方法不仅可用于分析验潮站水位数据，还可用于内潮平稳性和非平稳性特征的研究。     

浅水港口潮汐预报准调和方法的改进

文中提出了浅水港口潮汐预报准调和方法的两个改进方案.一个是在方国洪等(1981)《浅水港口潮汐预报的一个方法》基础上,增加14周/日、16周/日以及与前期潮汐状况有关的浅水准调和项共6项(方案Ⅰ);另一个在是王骥(2001)提出的方案基础上改进的方案,该方案与方案Ⅰ相比,增加了5个准调和项(方案Ⅱ).这两个方案选用相同的57个调和分潮,但分潮的组合及派生出的准调和项有所不同.方案Ⅰ用40项准调和项表示浅水效应,方案Ⅱ则包含长周期、全日、半日周期的准调和项18项.经过大量实测水位资料的分析和预报检验,表明改进后两个方案对浅水港口潮汐的预报精度均较改进前的准调和方法和传统调和法有明显提高,对第一类浅水港(以吴淞港为例),文中所列的8项预报指标都有显著提高,特别是低潮时均方差由26.8min降至15.1min;对第二类浅水港(以成山角为例),高潮时均方差显著减小,由39.6min减至26.7min.     

越南沿海若干验潮站长期观测资料的潮汐分析

为掌握越南沿海潮汐分布特征和变化规律,利用越南沿海HONDAU、HONNGU、DANANG、QUYNHON、VUNGTAU和RACHGIA共6个验潮站长期观测资料进行了调和分析,计算了主要分潮O1、P1、K1、Q1、M2、S2、N2、K2以及交点分潮Mn等长周期分潮的调和常数。计算结果表明,越南沿海地区潮汐特征复杂,极易受季节性海平面变化的影响。分析得到的18.61年交点分潮Mn空间分布不均匀,且明显高于其理论平衡潮振幅,可能与非潮汐低频海平面变化有关。     

Sa分潮与月平均海面

根据临时验潮站观测到的一个月潮位资料通常能够分析得到11个分潮的调和常数。如果用所分析得到的调和常数与邻近站的Sa和Ssa的调和常数以及年平均海面做出潮汐预报,则在这一个月当中的平均海面的日变化将会反映出来,因而,潮位预报精度应该比仅由11个分潮和月平均海面所预报的潮位要高。本文对上述的问题进行论述。     

卫星高度计数据样本大小对潮汐信息提取的影响

对3颗高度计卫星TOPEX/POSEIDON(TP),Jason-1(J1),Jason-2(J2)自1992—2011年683个重复周期,共18.6年的数据进行分析,得到全球海洋潮汐调和常数,并重点分析了采用不同样本大小的卫星高度计数据对潮汐信息提取的准度和精度所带来的影响。研究结果表明,参与分析的卫星高度计数据观测样本数的增加可以降低其反演潮汐各分潮振幅时的误差。观测时间为18.6年的高度计数据调和分析所得的主要半日分潮与实测比较,其振幅差相比于利用10年数据的计算结果减小约0.5cm;但是由于忽略了卫星更替过程所带来的观测时间差来进行调和分析,将会对计算分析过程中产生的迟角误差造成影响,主要全日分潮的迟角误差增加约2°,而半日潮迟角误差的改变则比较小。本文进一步用理想化实验解释了造成这种迟角计算误差变化的原因,比较了轨道交叉点上,由卫星在升轨和降轨2个轨道上各自的观测数据计算得到的调和常数,发现随着参与分析的高度计观测样本数的增加,调和分析计算潮汐调和常数时的内符精度也会显著提高。利用18.6年数据比利用10年数据进行调和分析时,主要半日潮调和常数的精度提高了约7%。     

渤海主要浅水分潮的模型研究

采用POM海洋模式模拟了渤海潮汐的主要特征。4个主要天文分潮的计算结果与实测吻合较好,在此基础上进一步探讨了渤海3个主要浅水分潮的基本特征。根据模式计算结果发现:渤海M_4和MS_4潮波传播特征类似,均存在5个潮波系统,其中4个为逆时针旋转,1个为顺时针旋转,与前人的研究成果比较一致。此外,根据浅水分潮和产生浅水分潮的源分潮的关系式推算得到MS_4分潮的振幅和迟角,与直接通过调和分析得到MS_4分潮的振幅和迟角进行对比,结果也是比较符合。针对M_6分潮在渤海传播特征进行分析,发现:本海域存在7个M_6分潮无潮点,其中4个为逆时针旋转,3个为顺时针旋转。计算结果还发现:3个浅水分潮都是在近岸浅水海域振幅相对较大,这显然与浅水分潮的产生机制密切相关。     

潮汐分析和推算的一种j、v模型

本交给出58个天文分潮的振幅和相角的j、v订正公式,并提出169个分潮的分析和推算模型.本文的潮汐分析和推算模型,理论上严谨,采用卡特莱特引潮势新的计算结果并进行二次分析.通过大量试算,求得的分潮调和常数更加稳定,推算结果精度可靠.     

潮汐分析和预报的准调和分潮方法 Ⅲ.潮流和潮汐分析的一个实际计算过程

在本文第Ⅰ部分我们曾经给出过潮汐准调和分潮的表达式及有关要素的计算方法，在第Ⅱ部分讨论过关于潮汐短期分析的基本原理，并且给出了手工计算的详细过程和格式。在这一部分中，我们将详细给出用于电子计算机的关于准调和分潮方法的完整过程。关于计算过程的基本原理已经包含在第Ⅰ和第Ⅱ部分中，这里只是稍作一些改变和补充。     

渤、黄、东海潮汐的一种验潮站资料同化数值模式

以往的研究表明,采用直接的数值计算所得渤、黄、东海潮汐分布与实测值存在一定偏差。为了改善数值计算结果,建立了一种同化数值模式。计算中,在连续方程中增加了一个松弛项,将模式结果向已有实测调和常数的控制点推算潮高值趋近。在数值模拟中,共选取40个沿岸和岛屿验潮站作为控制点,另外选取71个验潮站作为检验点。数值实验表明,随着松弛系数的增加,控制点的计算和实测调和常数之差逐渐减小,直至松弛系数太大时,计算溢出。与此同时,检验点的计算和实测调和常数之偏差开始时也同步地明显减小,但当松弛系数加大到一定数值后,偏差值基本上不再减小,表明通过松弛同化可以改善计算结果,但计算与实测的逼近程度仍有一定限度。对沿岸111个验潮站计算值与实测值的比较表明,对M2分潮,振幅和迟角偏差分别从同化前的6.9cm和5.6°减小至同化后的3.5cm和3.1°;对S2分潮,从2.5cm和6.5°减小至1.9cm和4.0°;对K1分潮,从3.0cm和7.8°减小至1.4cm和4.1°;对O1分潮,从2.0cm和7.5°减小至1.3cm和4.2°。     

全球大洋潮汐模式在北印度洋潮汐预报准确性的评估

为评估DTU10、TPXO8、GOT00.2和NAO.99b 4个全球大洋潮汐模式对北印度洋潮汐的预报能力,采用英国海洋资料中心提供的海区中部和沿岸站潮汐调和常数资料,检验了这些模式4个主要分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)的准确度。它们的各分潮调和常数资料准确度都比较高,振幅绝均差的最大值仅5.61 cm,迟角绝均差的最大值仅9.13°。这些模式的调和常数给出潮波传播特征差别不大。基于这些模式提供的调和常数,分别建立了北印度洋4、8和16分潮潮汐预报模型,将预报结果与中国海事服务网提供的沿岸24个站潮汐表资料进行对比。各模式的8分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1)潮汐预报模型均优于4分潮(M_2、S_2、K_1、O_1)潮汐预报模型,NAO.99b模式可以提供16分潮(M_2、S_2、N_2、K_2、K_1、O_1、P_1、Q_1、MU_2、NU_2、T_2、L_2、2N_2、J_1、M1、OO_1)潮汐预报模型,但是对预报结果改善不明显;在各模式中,GOT00.2模式的8分潮潮汐预报模型对北印度洋沿岸的预报效果最好,平均绝均差为14.97 cm。     

中国南海北部潮汐主要分潮的变化趋势分析

基于中国南海北部6个长期验潮站逐时水位资料,对该海域O1、K1、M2和S2的4个主要分潮的振幅和迟角变化趋势分别进行分析。结果表明:各验潮站的O1、K1和M2分潮振幅呈现显著的周期性变化,S2分潮振幅年变化量基本在毫米级,具有较高的稳定性。厦门站1954~1997年期间的M2分潮振幅存在18.98年的周期变化,与交点潮18.61年的变化周期相吻合。基于最小二乘原理,通过曲线拟合方式能够对主要分潮振幅在一定时间内进行比较准确的预报。     

潮汐分析和预报的误差分析

本文首先对潮汐研究和应用中常见的“误差”概念进行了分类和分析,从而消除了使用上的模糊性;其次较系统地分析了海洋扰动因素给潮汐调和常数的提取所造成的误差,并分析了振幅、振幅误差及迟角误差之间的关系;最后讨论了调和常数误差对潮汐预报的影响。     

基于数值模拟的强潮海湾潮汐预报模型精度分析：以三门湾为例

全球潮汐预报模型在深水大洋具有较高的精度, 但在近岸强潮海区由于地形岸线、模型分辨率等原因精度不一, 难以直接应用。三门湾海域多年平均潮差4 m, 最大潮差可达7 m,是典型的强潮海湾, 为了评估TPXO9.0、TPXO9.0-atlas TOPEX/POSEIDON TIDES）、NAO.99b（National Astronomical Observatory of Japan）与GTM（Global Tide Model） 4 种预报模型在三门湾海域的预报精度, 本文分别通过上述4 个潮汐预报模型提取水动力数学模型开边界进行对比,并利用提取的开边界潮位对二维水动力模型进行驱动。通过计算分析潮位站实测数据与数值模拟结果的误差, 研究4 种预报模型模拟的三门湾潮汐变化得出, NAO.99b 模型在三门湾海域整体预报精度最佳, 分潮振幅、迟角和实测数据误差最小, TPXO9.0-atlas 分潮振幅模拟较好, 但迟角误差较大。对湾内四大分潮进行潮汐调和分析发现, 三门湾海域以半日潮为主, M2、S2 和K1分潮振幅由湾顶向湾口递减, O1分潮相反。     

南海主要分潮振幅变化趋势再探

潮汐变化研究对于沿海地区海洋工程、洪涝灾害预防和海洋资源开发利用等各方面都有着非常重要的意义。之前的潮汐变化研究主要基于多年逐时验潮站观测,而验潮站数据无论是站点的个数还是站点的位置,都存在很大的局限性,这对我们研究海盆尺度的潮汐变化规律形成了一定程度的阻碍。前人基于25年的T/P-Jason卫星高度计数据发现南海中央深海海盆主要分潮振幅存在异常大的趋势,这是由于中尺度海洋运动对潮汐调和分析干扰导致的虚假结果。本文首次使用了X-TRACK软件处理过的长达27年的T/P-Jason卫星高度计观测来研究整个南海的主要分潮振幅的长期趋势。经过X-TRACK处理后的卫星观测数据在整个南海的准确性和完整性都有了显著的提升。同时,我们使用了权重最小二乘法来消除长周期采样导致的潮汐混淆的影响。我们发现在南海大部分海域,4大主要分潮的振幅都存在显著的变化趋势。振幅和迟角变化的极值主要分布在吕宋海峡西部、马六甲海峡和台湾海峡等水深和岸线变化剧烈的近海海域,振幅最大的上升趋势可达2.75 mm/a,振幅最大的下降趋势可达–2.16 mm/a。南海主要分潮振幅的长期趋势与河流径流以及人类活动密切相关。     

南海潮汐的伴随同化数值模拟

把利用正交潮响应方法对 2 4 8个周期超过 6年的南中国海的TOPEX/Poseidon卫星高度计资料进行潮波分析提取的沿轨分潮调和常数同化到二维非线性潮汐数值模式中去 ,优化模型中的开边界条件和底摩擦系数 ,模拟了南海m1 和M2 分潮的潮汐。所用的同化方法是伴随同化。根据计算结果给出了m1 和M2 分潮的同潮图。计算结果与 5 9个验潮站资料的比较结果是 :m1 分潮的振幅和迟角的平均绝对误差分别是 4.8cm和 8.7°;M2 分潮的振幅和迟角的平均绝对误差分别是 4.3cm和 1 1 .0°,表明计算结果与验潮站资料符合良好。研究结果表明 ,利用伴随同化方法把TOPEX/Poseidon资料同化到潮汐数值模式中去对模式进行校正是有效的