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。     

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     

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。     

由卫星高度计数据确定南海长周期分潮及季节环流

应用1993～2002年的Topex／poseidon卫星高度计数据,经沿迹潮汐调和分析方法,提取Sa分潮调和常数。由调和常数内插得到南海及邻近海域分潮波模型。根据潮汐模型计算了各季节平均海面距平并进而计算了平均季节环流,初步分析了海面高变化和季节环流的特征。     

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。     

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。     

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。     

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。     

调和常数及深度基准面的变化与历元订正

分析和验证了黄海沿岸部分长期验潮站M2分潮振幅的线性变化趋势及深度基准面L值增大趋势,发现了长周期分潮调和常数不稳定性对深度基准面确定的影响。研究表明,在剥离了深度基准面变化趋势后,由年观测数据分析结果确定的深度基准面可达到厘米级的精度水平,而由月分析结果确定的深度基准面存在周期性变化,其深度基准面不宜直接计算确定。论证了对潮汐调和常数附加历元信息的必要性和基本方案。通过研究得出对统一深度基准建立的指导性结论。     

单点高频地波雷达资料估算潮能耗散的方法

使用嵊泗站所布设的地波雷达观测获取的径向流数据,以及嵊泗、芦潮港、岱山3个潮汐观测站水位资料,采用两点近似投影方法反演流场全矢量流速,并用T-Tide程序计算调和常数,分别计算O1、K1、M2、S2各分潮流速场及迟角场,并计算各点上的潮能通量及潮能耗散,得到嵊泗岛以西杭州湾口区域潮能耗散同地形存在良好对应关系,充分证明了采用地波雷达观测数据进行潮能耗散计算这一方法的可行性,供相关工作者作进一步研究和讨论.     

单点高频地波雷达资料估算潮能耗散的方法（英文）

使用嵊泗站所布设的地波雷达观测获取的径向流数据,以及嵊泗、芦潮港、岱山3个潮汐观测站水位资料,采用两点近似投影方法反演流场全矢量流速,并用T_tide程序计算调和常数,分别计算O1、K1、M2、S2各分潮流速场及迟角场,并计算各点上的潮能通量及潮能耗散,得到嵊泗岛以西杭州湾口区域潮能耗散同地形存在良好对应关系,充分证明了采用地波雷达观测数据进行潮能耗散计算这一方法的可行性,供相关工作者作进一步研究和讨论。     

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。     

基于余水位订正的海洋潮位推算关键技术研究

从分潮数目选择、调和常数稳定性优化两个关键环节入手,选择11个主要分潮用于潮位推算,并利用邻近长期站对中短期验潮站调和常数做差比订正,显著提高了中短期验潮站的潮位推算精度。     

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。     

山东半岛海洋牧场潮汐特征分析

利用山东半岛15个海洋牧场的水深观测数据,比较了不同资料长度下调和分析结果的差异,并分析了包括调和常数、潮汐类型、潮差和潮汐日不等现象在内的潮汐特征的空间变化。结果显示,主要分潮调和常数估计误差随资料长度的增加逐渐减小,调和常数估计的准确性不断提高。潮汐特征的分析表明:(1)各海洋牧场中M2分潮的振幅最为显著,平均振幅为0.87m。(2)各海洋牧场潮汐类型均为以M2分潮为主导的半日潮潮型,山东半岛东部沿海海洋牧场的潮汐类型为不规则半日潮,东南沿海海洋牧场的潮汐类型则为规则半日潮。(3)各海洋牧场平均潮差与最大可能潮差空间变化趋势相同。平均潮差和最大可能潮差的最大值均出现在日照国美投礁型海洋牧场,分别为3.48m和5.70m;平均潮差和最大可能潮差的最小值出现在荣成烟墩角游钓型海洋牧场,分别为0.82m和2.27m。(4)各海洋牧场潮高不等现象均不显著,威海瑜泰游钓型海洋牧场、威海西港游钓型海洋牧场、威海刘公岛游钓型海洋牧场、荣成成山鸿源投礁型海洋牧场、荣成东楮岛游钓型海洋牧场和荣成鸿泰游钓型海洋牧场的潮时不等现象不显著,其他海洋牧场落潮历时均大于涨潮历时,表现为涨潮主导的特征。     

Distribution of 9 Principal Tidal Constituents and Tide Prediction for the East China Sea

By use of the hydrodynamic model,the harmonic constants of 8 principal tidal constituents(Q_1,O_1,P_1,K_1,N_2,M_2,S_2andK_2)are obtained for the East China Sea,and the harmonic constant ofS_a is calculated by two-dimensional interpolation.The calculated results agree well with the observed dataaround the sea.The harmonic constants can be used to predict the tide in the East China Sea.The cotidalcharts of the 9 tidal constituents reveal their distribution.     

利用差分订正求取中期验潮站海图深度基准面的研究

针对中期验潮站因观测时间较短而导致所得调和常数不稳定的实际,对中期验潮站海图深度基准面的确定方法进行了理论研究。分析了海道测量规范中求取海图深度基准面的方法;提出了一种利用差分订正来求取中期验潮站海图深度基准面的方法;并与《海道测量规范》及最小二乘拟和传递法两种方法进行了理论和实例对比分析。研究结果表明,差分订正方法用于确定中期验潮站海图深度基准面,具有更高的精度。     

Evaluation of tidal error in altimetry data in the Asian marginal seas

The magnitude and geographical distribution of the error in the Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data (AVISO) altimetry data associated with tidal correction around Asian marginal seas has been revealed. The errors were evaluated by harmonic analysis of the AVISO corrected sea surface heights data (CorSSH). Errors of more than 15 cm of tidal correction were recognized in the western and northern parts of the Yellow Sea, Celebes Sea, Kuril Islands, and the northwestern part of the Okhotsk Sea. It was found that the CorSSH and sea level anomaly (SLA) data downloaded from the AVISO are not available for direct use in those marginal seas. To reduce the tidal correction error, the harmonic constants calculated from the latest tide model and regional tide model were applied as the tidal correction of the Altimetry data. The tidal errors in the Yellow Sea and the northwestern part of the Okhotsk Sea were reduced by approximately 20 cm and 10 cm, respectively. Root mean square differences between the harmonic constants derived from tide models and those derived from altimetry data were calculated. The root mean square differences were large in the Yellow and the Okhotsk Seas. Root sum squares for four principal tidal constituents in the Yellow and East China Seas and Okhotsk Sea were 7.72 cm and 8.36 cm, respectively.