潮汐非调和常数的计算方法——Ⅰ.原理

潮汐非调和常数是一组用来描述港口潮汐特征的数据,应当从长期观测的高、低潮时间及高度中统计得出。然而在只有短期记录的情况下,由于潮汐存在着长周期的变化,直接统计得出的结果会出现相当大的误差。因此,在只有短期验潮的港口,人们常常利用潮汐的调和常数间接计算非调和常数;而调和常数则可利用短期记录求得,不会带来严重的误差。各国使用的潮汐非调和常数计算方法不尽相同。在我国,郑交振同志编著的《实用潮汐学》一书中全面地介绍了     

潮汐调和常数的变化趋势研究

潮汐调和常数具有随时间变化的特性,以某一长期验潮站44年的观测数据为样本,研究分析了在短期、中期和长期观测时段下潮汐调和常数的变化规律,计算出各分潮调和常数的平均值、最大互差及中误差的变化量级。研究表明,较短时间的观测资料得出的各分潮调和常数存在着较大的变动误差,但随着观测时间的增长,其误差量级呈逐渐减小并且逐步稳定的变化趋势。建议采用调和常数计算理论最低潮面时,宜选定19年作为观测周期,以消除分潮调和常数的误差影响,满足高精度海洋测深基准面的稳定和统一。     

潮汐分析和预报的准调和分潮方法 Ⅰ.准调和分潮

潮汐的调和分析和预报方法,一般是准确可靠的。但是由于调和分潮的数目非常多,使用起来有时有着许多不便之处。为了能够由一次或几次周日观测计算出调和常数和为了能够使航海人员迅速地由调和常数推算出即时的潮汐情况,Doodson建议将众多的潮汐分潮合并为O1、K1、M2和S2四个分潮。合并所得分潮的振幅和角速率不再是常数,亦即分潮不再是调和的,我们称之为“准调和分潮”。严格地说,Darwin引进的分潮也不是调和的,但是由于其交点系数f和天文相角中与交点有关的订正量u在一个很长的期间(例如一年)之内可视为不变,我们将仍按一般习惯,称之为“调和分潮”。至于Doodson得出的严格的调和分潮,可以叫做“纯调和分潮”。Doodson给出的计算准调和分潮的振幅系数B C和迟角订正b+c的公式是相当粗略的,误差主要来自两个方面。一个是,如他已经指出的,用月亮中天时刻表示黄经,另一个是没有考虑视差潮令。本文将给出计算准调和分潮的振幅系数和迟角订正的更准确的公式,同时引进了浅水准调和分潮。由于准调和分潮的个数很少,将给某些情况下的潮汐的分析和预报带来好处,同时使实际的潮汐表现和它的调和常数之间的联系获得更加清晰的图景。     

中国沿岸验潮站潮汐调和常数的精度评估

论证了验潮站潮汐调和常数的精度指标与精度评估方法,对中国沿岸有代表性的长期验潮站分别按年、月调和分析结果序列进行了调和常数的精度统计计算。结果表明,对于面向开阔海域的验潮站,由年观测资料分析的主要分潮振幅具有毫米级精度,月分析结果具有厘米级精度。而分布于黄海、东海沿岸和北部湾的验潮站,由年、月观测序列求得的调和常数均存在较大量级的趋势性或周期性变化成分。为海图深度基准面计算和潮汐模型精度评价的需要,对调和常数实施修正和规定参考历元是必要的。     

潮流准调和分析方法探讨

潮汐和潮流的调和分析是海洋水文资料分析的基础方法,通常采用最小二乘法处理调和分析过程产生的矛盾方程,但以往受到计算能力和程序语言的限制,导致矛盾方程的求解方法较为复杂,不利于海洋科技工作者掌握和使用。本文以短周期观测潮流数据的准调和分析方法为例,探讨了潮流准调和分析方法中矛盾方程的解法,对以往的正规方程解法进行了推导和说明,同时,提出了更为简洁的矩阵表示方法,对2种方法的优劣及特点进行了分析,认为矩阵方法更适合程序化在计算机上进行分析计算;在此基础上采用江苏大丰附近海域观测的三周日潮流数据作为实例进行计算,运用矩阵解法求出其调和常数、椭圆要素以及余流,并对同时期潮流数据进行了预报,预报结果能很好地吻合原数据。     

利用长期验潮信息订正中期验潮站的调和常数

发现了由一个月逐时潮位观测资料调和分析求得的调和常数与年资料观测序列分析结果存在的明显偏差,而且这种偏差在同步观测的邻近验潮站之间具有一定的相关性。设计并实现了由长期验潮站观测资料或分析结果订正月观测资料调和常数的三种算法,实例验证了订正效果。     

海洋潮位推算在水深测量中的应用

研究了用于海洋水深测量的天文潮加余潮水位订正方法，在沿岸测量中得到验证，数值精度符合测量标准要求。研究的主要内容包括：利用已有潮波的数值计算结果，分析网格点主要分潮的调和常数；利用相关的长期验潮站资料，分析所有分潮的调和常数，修正测量海域的数值计算结果，确定各网格点内的理论最低潮面；内插计算并扩展任意点主要分潮调和常数，推算该点的瞬时天文潮位，并利用长期验潮站观测数据推算任意点余水位，二者相加得出给定时刻的潮位。     

多年潮汐资料的分析

一、引言 随着科学技术不断发展,人们对海洋的探索亦逐渐深入。例如,研究海平面的变化,不可忽视长周期分潮(M_N,M_(SN),S_a,S_(aa),S_(a~3),MS_m,M_m,MS_f,M_(fN),M_(tm)等)的影响;为提高潮汐预报精度,需要更多分潮的调和常数,等等。 为此,除对短期、中期潮汐资料进行分析以外,尚必须进行长期(年、多年)潮汐资料分析,以便求得长周期分潮和更多分潮的调和常数。如今,电子计算机的广泛应用及计算技术的发展,已为长期潮汐资料分析提供了可靠保障。本文提供的方法、实例,是在IBM-PC/XT286计算机上实现的。     

使用MATLAB拟合工具箱进行潮汐调和分析

应用一个月潮汐资料分析的理论方法,将一个月潮汐资料调和分析和预测结果与实测情况进行比对,并进行决定系数和方差计算等分析,验证了MATLAB的曲线拟合工具箱可以非常简单地实现调和常数计算.建立的短期预报模式,预报结果与实测资料匹配较好,但也发现了因为意外天气系统干扰而造成实测潮位相对于天文潮位的较大偏离,是预报模型无法避开的缺陷.初步认为,该方法可以作为一种实用方法应用于短期潮汐资料的分析和预报,对于中远期的预报应用具有一定的参考价值.     

山东沿海潮汐的时空特征分析

综合利用山东沿海长期验潮站和短期验潮站获取的逐时观测潮位资料,采用最小二乘原理的调和分析方法得到山东沿海验潮站的潮汐调和常数。根据调和常数计算沿岸海域潮汐特征值,分析山东沿海潮汐的时空特征。结果表明:山东沿海潮汐类型以规则半日潮和不规则半日潮为主;山东沿海平均潮差在0.35~3.06 m范围内,平均大潮差、平均小潮差、最大可能潮差与平均潮差变化基本一致;在山东沿海的黄河口及莱州湾附近海域呈现出明显的潮高日不等现象;涨、落潮历时日不等存在区域性分布;平均高潮间隙在1.7~11.7 h之间变化。     

30天记录的潮汐谱分析

目前,存在着不断增长数目的短期(例如30天)潮汐观测记录,特别是越来越多的潮流观测记录已从自动记录仪器获得。这些资料需要人们去分析、研究和利用。多年来,人们通常用经典的调和分析方法来分析短期潮汐记录,而这些方法仅仅提供人们一些预先确定了的分潮的信息。事实上,在不同的地区存在着不同的浅水分潮,而这些浅水     

基于T/P和Jason-1/2卫星高度计海面高度数据获取南海同潮图的研究

随着卫星高度计资料的不断丰富,通过对卫星高度计所得潮汐调和常数进行插值或拟合得到潮汐同潮图成为可能。本文拟对T/P(TOPEX/POSEIDON)、Jason-1和Jason-2卫星高度计数据进行分析,得到南海区域星下观测点处四个主要分潮(M2、S2、K1和O1分潮)的调和常数,进而利用双调和样条插值方法对其进行插值,获取南海同潮图。首先,以1992～2016年T/P和Jason卫星高度计所得海面高度数据为基础,利用调和分析方法计算了南海星下观测点处M2、S2、K1和O1四个主要分潮的调和常数,并与40个验潮站数据进行了对比,最大矢量均差为4.99cm,说明分析所得调和常数与利用验潮站资料提取的调和常数的误差较小。进而采用双调和样条插值方法对星下点调和常数进行插值,得到了南海四个主要分潮的同潮图,所得结果与全球潮汐模型TPXO7.2模式结果的矢量均差分别为4.69、2.46、3.13和2.42 cm,与141个验潮站处观测结果的矢量均差分别为22.59、10.26、10.24和8.51 cm。此外,插值所得四个主要分潮的无潮点位置与前人研究结果相近。上述实验结果表明:利用双调和样条插值方法对卫星高度计所得调和常数进行插值能够获取较为准确的同潮图。     

30天记录的潮汐谱分析

一、引言 目前，存在着不断增长数目的短期(例如30天)潮汐观测记录，特别是越来越多的潮流观测记录已从自动记录仪器获得。这些资料需要人们去分析、研究和利用。多年来，人们通常用经典的调和分析方法来分析短期潮汐记录，而这些方法仅仅提供人们一些预先确定了的分潮的信息。事实上，在不同的地区存在着不同的浅水分潮，而这些浅水分潮则是地区特征的表现。     

黄河海港海域的潮汐分析和预报

黄河海港位于渤海南部M_2分潮无潮点周围,潮汐变化复杂。长期以来,由于潮位实测资料稀少,给该海域的潮汐分析和予报带来许多困难。为适应黄河海港建设的需要,我们在1986年4月11日至今,于海港引堤主轴线上5米水深沉船处进行水位观测,首次获得了黄河海港较长时间的水位观测资料。水位观测所用的仪器为安德拉水位计。在两年多的观测中,1986年4月至1987年3月,观测资料较好,因此我们选用此期间的水位观测资料进行分析。并用分析所得调和常数进行潮汐预报,其效果较满意。另外,     

基于高、低潮的潮汐调和常数提取及潮汐预报

针对短、中期高、低潮数据情况下的潮汐调和分析问题,采用埃尔米特三次插值方法对高、低潮数据进行插值得到近似的逐时潮位,再使用最小二乘法求解调和常数,进而利用得到的调和常数进行潮汐预报;同时在此基础上利用MATLAB设计并开发了一个潮汐预报系统。本文分别对位于近海、河口、内河感潮河段等3种区域的验潮站的预报结果与潮位数据进行了对比分析,结果表明文中方法能够很好地对近海和内河感潮河段区域的潮汐进行预报,而对于水动力环境复杂的河口区域预报结果相对较差;对于进行调和常数计算的实测数据所对应较近时间段的预报结果优于较远时间段的预报结果;对比验证结果表明本文方法提取的调和常数和利用T_tide计算得到的结果基本一致。开发的潮汐预报系统可以方便地利用高、低潮潮位或更小时间间隔的潮位数据进行潮汐调和分析和预报。     

高、低潮数据的调和分析

本文给出了由高、低潮数据计算潮汐调和常数和由最大流速及转流数据计算潮流调和常数的方法。文章还讨论了不同频率分潮间的混淆效应,指出本方法用于混合型和全日型潮汐可获得比半日型潮汐好的效果。对两个港口实测高、低潮数据分析表明,所得调和常数与由逐时潮高分析所得的数值一般较接近,但对长周期分潮较差。本方法所得调和常数用于预报高、低潮或最大流速和转流时可得到很好的结果。     

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%。     

潮汐日不等显著区域深度基准面的确定研究

由于利用定义法独立求算验潮站的深度基准面对潮位观测资料、计算工具有较高的要求,并且由于潮汐调和常数存在季节变化,导致利用中、短期验潮资料求算的深度基准面稳定性不高。利用邻近验潮站传算验潮站深度基准面在海洋测绘中经常涉及,对各种传算方法的数学模型进行了分析,认为其实质均为"潮差比法"传算深度基准面,并对"潮差比法"确定深度基准面提出了改进的建议。     

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。     

广东流沙湾4个测站2个周日潮流观测的准调和分析

采用短期资料的潮流准调和分析方法,对水深为4.4～17.0 m的流沙湾4个测站2个周日潮流观测获得的表、中、底层的潮流资料进行了分析,分别计算了4个测站O1、K1、M2、S2、M4、MS4共6个主要分潮的潮流调和常数,并给出了各观测站位在各层的潮流椭圆要素.计算结果表明：流沙湾主要为日潮流海区,其中湾外为规则日潮流,湾内为不规则日潮流;湾外主要分潮流的北分量一般大于东分量,而湾内主要分潮流的北分量一般小于东分量.观测期间余流的流向主要呈西北向,最大余流流速出现在湾内地形突然收窄处,且在湾内中层余流流速要大于表、底层余流流速.整个海区潮流的可能最大流速表层在57～107 cm/s之间,中层在53～106 cm/s之间,底层在34～98 cm/s之间.流沙湾湾外潮流主要为顺时针的旋转流运动,湾内为带有旋转流的往复流运动.