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 Ⅱ.短期观测的分析

目前,调和方法仍然是潮汐的分析和预报中的一种主要的基本方法,其关键在于求得尽可能准确的调和常数。在湖汐分析中,经常遇到的是对于中、长期(半个月以上)记录的处理,对于这样的资料,已有许多良好的分析方法可以采用。但是,有时我们也会遇到需要处理的短期观测资料,特别对于潮流,由于对它进行观测比水位观测要困难,常常不能获得较长期的记录,而需要从短期记录中分析出调和常数来。处理短期记录的方法也有不少,其中较为常用的是英国海军部的几种方法。这些方法只能处理一次或二次周日观测记录,当观测天数较多时,只能分组进行计算得到几组调和常数,然后再求平均值由于各组的天文条件的差別,调和常数的准确度常常有相当大的差异,而计算平均值时却没有加权,这就影响了结果的可靠性。本文建议的方法将可以直接分析任意多次周日观测记录,因而简化了计算并能得到更准确的结果。     

计算水位分布的标准差－偏度－峰度方法(BPF法)

海面水位各种高度的出现频率在海洋工程和航运中具有重要意义。为了得出其分布，最直接和可靠的方法当然是利用长期实测资料进行统计。但是在需要获得水位分布的地点往往没有足够长期的资料，这时就必须采用其他的方法来推算。 我国近海引起水位升降的主要因素是天文潮，故利用潮汐调和常数推算天文潮并考虑到到非天文因素的水位变化是一个比较可靠的办法。这个方法比较准确，但需要进行潮汐预报，计算量比较大。本文提出的方法所涉及的计算量很小，但仍能获得较好的效果。这个方法的基本出发点是：由于不同地点海面水位分布有一定的共性，水位分布和它的数字特征之间有密切的关系，而数字特征又决定于潮汐调和常数及非天文水位标准差，因而可利用潮汐调和常数及非天文水位标准差求得数字特征，然后进一步得出水位分布。这个方法所用到的数字特征为标准差、偏度和峰度，它们汉语拼音的第一个字母分别为B,P和F，故这个方法被称为BPF 法。 1977年我们提出 BPF 法时，主要应用于海图深度基准面，应用中的有关问题将另文讨论。     

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%。     

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。     

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。     

单站潮汐的谱分析预报

本文给出一种单站潮汐预报的方法,利用该方法对厦门和东山的潮位资料进行谱分析求出调和常数,并利用分析结果回报两港的潮位.把谱分析得出的调和常数与基于最小二乘法的调和分析结果及实测结果进行比较并分析潮汐回报的效果,证明该方法原理简单,简便实用,对潮汐的预报具有一定的应用价值.     

潮汐非调和常数的计算及应用

潮汐非调和常数对于港工建设、航运和军事活动等非常重要。基于模型法原理,实现了非调和常数的电算化,相对于手工来讲,提高了计算速度和精度,可应用于海道测量作业。     

潮汐“波面”分析法

一、引言 本文提出的潮汐分析方法是在半图解法基本原理的基础上发展起来的一种方法。它利用34天的潮汐资料,依据坐标公式在“潮汐波面”上计算出720个非整点的潮高值,对这些潮高值分族后再按照严格的最小二乘法求得75个分潮的调和常数,得到了比较好的结果。     

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。     

短期潮汐预报探索

以天文潮调和分析原理为基础,通过对余水位的分布特征统计分析,提出一种基于少量观测潮位数据实现短期潮汐预报的方法,并研究开发相关的预报软件。应用案例试验结果表明所提出的统计预报方法具有两项重要的应用价值:(1)在缺测数据修订方面具有较高的精度,平均绝对值误差优于5 cm;(2)在为期3天的短期潮汐预报中具有较好表现,平均绝对值误差小于13 cm。     

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。     

潮汐“波面”分析法

本文提出的潮汐分析方法是在半图解法基本原理的基础上发展起来的一种方法。它利用34天的潮汐资料，依据坐标公式在“潮汐波面”上计算出720个非整点的潮高值，对这些潮高值分族后再按照严格的最小二乘法求得75个分潮的调和常数，得到了比较好的结果。     

潮汐非调和常数的计算方法——Ⅱ.人工计算过程

在本文第Ⅰ部分,我们导出了日潮和半日潮平均振幅的计算式,其中包括半日潮振幅和位相的浅水校正。这些计算式经简化后已经只包含M_2,S_2,K_l,O_l,M_4,M_6这六个分潮的调和常数。第Ⅱ部分主要讨论利用日潮和半日潮平均振幅计算潮汐非调和常数的具体过     

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。     

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。     

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.     

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。     

潮汐调和分析方法的探讨

为实现对不等时距潮汐资料的分析, 基于Matlab 内部函数功能, 提出了一种调和分析方法。基于这种方法, 分别对大连、北海两个站位1985 年的全年等时间间距取样的资料和非等时间间距取样的资料进行了调和分析, 结果显示, 由等时间距资料和非等时间距资料计算的调和常数基本吻合。对大连、北海两个站位的全年资料进行多个不同时间间距取样分析, 发现当分潮频率大于取样频率的二分之一时, 分潮发生频率混淆。若分潮周期明显大于样品长度, 该分潮的分析结果产生很大误差。最后得出结论为: 此调和分析方法, 适合对非等时间间距、非连续潮汐潮流资料进行调和分析, 并且能够获得与传统方法精度相当的结果。