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用T_TIDE潮汐分析工具对青岛港口2019年1—12月逐时潮高资料进行不同时段的调和分析,计算其调和常数,并总结该港口潮汐特征。从2019年全年的调和分析结果中选择不同分潮建立调和预报模型,对2019年1月的潮高进行预测,通过相对误差、判定系数结果分析,确定最优调和预报模型。结果表明:青岛港口为正规半日潮港,以太阴主要半日分潮M2分潮为主,其次为太阳主要半日分潮S2、太阴主要椭率半日分潮N2、太阴-太阳赤纬全日分潮K1和太阴赤纬全日分潮O1等分潮;对比不同时间长度的分潮振幅及平均海平面,可知其与用于调和分析的潮位资料长度几乎无关。分潮由5个增加至24个可明显改进预报效果,再增加几乎没有改进,故选用24个分潮为最优的调和预报模型。为验证模型具有良好的实用性,对五号码头的实测潮汐数据进行分析预报,进而可知建立的模型能够较好地预报青岛港附近海域的潮汐变化。 相似文献
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本文介绍了用大量分潮如何在仅有的16KB的微型计算机上作潮汐预报。另外这些分潮可以根据一定的条件作适当的选取,它们的调和常数以及其它有关常数均可记录在标准的小型盒式磁带上。 相似文献
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针对调和分析法预报潮汐精度不高的缺陷,论述了神经网络的BP(反向传播)模型用于潮汐预报的可行性和先进性,设计了潮汐预报的BP神经网络模型,论述了模型的算法改进和预报方法过程,用验潮站20多年的潮汐记录,验证了BP模型用于潮汐预报的可行性和精度. 相似文献
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在近100多年来,上海港是我国最早有精确潮汐预报的港口之一。据长江口和黄浦江水文报告记载,吴淞水位站始设于1860年;1912年设自记站,使用第一台自记潮位仪。当时利用绿华山、铜沙、吴淞、江阴潮位资料,分析出23个分潮,作出了精确的潮汐预报。据记载,黄浦江的水文测验始于1911年8月14日;其中1913年的那个测验方案,则是我国第一个完整的测验方案。 相似文献
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浅水港口潮汐预报的一个方法 总被引:3,自引:1,他引:3
我国沿海有许多重要浅水港口,如上海、广州等。这类港口由于航道较浅,对潮汐预报的准确度要求就比较高,而这些地区的潮汐预报误差一般较大。除了气象影响在这些地区表现得更激烈之外,从潮汐本身而言,主要是由于在浅水区域非线性效应不可忽视,潮波波形常常产生显著的畸变。要预报这样的潮汐过程,必须充分重视高频振动,特别对于高、低潮,由于它们发生的时间决定于潮高的一级微商,高频振动有着特殊重要的意义。 相似文献
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为了提高潮汐水位的实时预测精度,本文提出了一种基于灰色的数据处理群模块化(Grey-GMDH)潮汐水位实时预测模型。模块化将潮汐分解为两部分:由天体引潮力形成的天文潮部分和由各种天气以及环境因素引起非天文潮部分。使用Grey-GMDH模型和调和分析模型分别对潮汐的非天文潮和天文潮部分进行仿真预测,然后将两部分的预测结果综合形成最终的潮汐预测值。并选用San Diego港口的实测潮汐值数据进行实时预报的仿真实验,实验结果验证了该方法的可行性与有效性并取得了良好的仿真结果,验证了模型有着较高的预报精度。 相似文献
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采用二维非线性运动方程和连续方程组,以多个分潮同步输入,做耦合数值模拟,进行潮汐数值预报。结果表明,K1潮波等振幅线分布与历史潮波图明显不同,此线呈舌状向北伸展,特别在湾的南部海域,其中央区振幅很小,10cm等振幅线可以伸至北纬19°以北。O1分潮的分布与K1分潮类似;北部湾北部以全日潮为主,湾的南部潮汐性质指标数2.0的等值线呈舌状向湾内神,两侧为不正规日潮,中间为不正规半日潮。4.0等值线向北推移,在19°N以南中央海区预报结果与前人的结果不同;南部海区中央一带潮差很小,最大可能潮差不超过2m,这种分布与前人结果有较大差异。 相似文献
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《海洋湖沼通报》2020,(2)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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