潮汐预报研究迈出新步伐——上海研制成调和浅水分潮预报软件

上海市自然科学基金项目──提高潮汐预报精度方法与应用软件研究,是对潮汐学中实用预报技术的更高层次的探索 已由上海计算技术研究所全面完成,并于1991年4月1日在泸通过技术鉴定。 在浅海河口地区,由于曲折的岸线、海底摩擦作用,以及与浅海分潮有关的不同分潮之间相助作用的影响,使以往潮汐分析和预告模式在实际应用中存在一定误差,尤其对于高低潮位和潮时预告,往往与实际测量数据偏差较大。此项研究工作较好地解决了这一问题,提高了潮汐预告的精度。其取得的重要成果有:     

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。     

BP模型用于潮汐预报研究

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.     

基于神经网络的潮汐预报方法初探

运用非调和法,直接从引起潮汐现象的天文因素入手,以2002年香港验潮站实测资料为例,用神经网络对潮汐知识进行了学习仿真,对未知结果进行了预报.将预报结果和潮汐表比较,结果表明,此方法可行,预报精度比潮汐表略有提高.     

基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型及其模拟预报效果

潮汐表是利用长期潮汐观测结果经调和分析实现的主要港湾潮汐预报结果,具有较高的预报精度,而通常的天文潮数值预报目前还难以达到潮汐表的预报精度.本研究在建立常规天文潮数值预报模型的基础上,建立了基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型,并分别采用这2种模型预报福建沿岸海域的天文潮.其结果表明同化模型的预报结果无论是在潮时还是在潮高均明显优于常规模型;同化模型能显著地改善所研究的沿岸海域90个水位点中至少45个水位点的潮汐预报结果,而其他水位点的预报结果也有不同程度地改善.     

一种建立南海浅海海域高精度潮汐模型方法的研究

针对应用高度计数据建立的海潮模型在浅海海域精度较低的现状,提出采用移去-恢复技术联合利用19a T/P、Jason-1卫星原始轨道、变轨轨道高度计数据建立南海浅海海域高精度潮汐模型的方法。处理卫星高度计数据时以平均海平面为基准面,按纬差0.1°间隔采用沿迹分析提取南海海域原始轨道2 184个正常点和变轨轨道1 626个正常点;分别对原始轨道、变轨轨道正常点进行调和分析以及响应分析,得到潮汐主要分潮调和常数;进一步建立网格潮汐模型,讨论了不同分辨率潮汐模型的精度差异。基于验潮站数据集结果运用移去-恢复技术对所建潮汐模型进行改进,改进后潮汐模型4个最主要分潮O_1,K_1,M_2和S_2的RMS分别提高至7.76,9.40,13.86和8.51cm,RSS达到20.32cm,表明移去-恢复技术能够明显改善潮汐模型在浅海海域的精度。     

基于神经网络的潮汐预报方法初探

文章运用非调和法,直接从引起潮汐现象的天文因素入手,以2002年香港验潮站实测资料为例,用神经网络对潮汐知识进行了学习仿真,对未知结果进行了预报。将预报结果和潮汐表比较,结果表明,此方法可行,预报精度比潮汐表略有提高。     

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。     

潮汐调和分析与应用研究

基于长江口外鸡骨礁、绿华山潮位站多年实测潮汐资料,开展潮汐调和分析与应用研究。采用最小二乘法计算调和常数,研究不同分潮组合及不同资料长度对调和分析结果的影响。采用规范法及直接预报法计算深度基准面,并分析计算结果。采用余水位订正方法推算潮位,并进行精度验证。结果表明:调和分析精度随分潮个数的增加而提高;采用年实测潮汐资料调和分析的精度总体高于采用多年实测潮汐资料调和分析的精度;采用预报年份相邻的年实测潮汐资料进行潮汐预报精度较高;理论最低潮面计算值,规范法较直接预报法偏小。基于绿华山站与鸡骨礁站实测资料进行余水位推算验证,精度基本满足实用要求。     

青岛港潮汐的调和分析与预报

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。     

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.     

港珠澳大桥岛隧工程施工海域潮汐调和分析与预报

对港珠澳大桥岛隧工程施工海域2013年的潮汐观测资料进行调和分析,发现该海域潮汐特征为不正规半日潮,以M2分潮为主,其次为K1、O1、S2和P1等分潮;利用调和常数做预报时,分潮个数的选择会在一定程度上影响预报精度。结果表明:分潮由5个增加至25个可以明显改进预报效果,再增加几乎没有改进。选用25个分潮建立调和预报模型预报2014—2016年的潮位,同时对2012年的潮位做了回报,并与实测潮位进行对比。检验结果表明预报潮位与实测潮位趋势一致,大小基本吻合,3 a平均的均方根误差为0.16 m,可以作为施工潮位窗口的选择依据。对调和预报误差的进一步分析表明,误差主要来源于径流和风的影响,台风带来的风暴增水可以达到1.33 m。     

风暴潮预报知识讲座

第九讲 潮汐与潮汐预报 潮汐(tide)系指海水在天体引潮力作用下所产生的周期性运动。它包括海面周期性的垂直涨落与海水周期性的水平流动,通常将前者称为潮汐,亦即天文潮(astronamicaltide),后者称为潮流。风暴潮预报海区的潮波特性和各预报验潮站的潮汐预报是风暴潮     

黄海、东海潮汐余差谱的初步分析

目前世界各国出版的潮汐表和潮流表几乎全是采用调和方法推算的,对于用这种方法进行的潮汐预报的误差已有许多人做过研究;我国也曾有人从调和常数准确度和分潮选取方面进行了研究,并研究了浅水港口的潮汐预报方法。我所与国家海洋局情报研究所潮流组的同志在这方面做了一些工作:在一定程度上提高了潮汐预报的准确度;满足了实践的需要。然而,潮汐预报余差(即实测水位与预报潮高之差)减小的量值与余差本身相比仍是微小。例如在浅水港口吴淞,用1963年实测水位资料的分析结果预报1970年的潮位,采用 Doodson的方法预报,低潮时间的误差在半小时以上者占49%,而采用浅水准调和分潮方法预报,则仅占9%。前者余差的标准差是20.6厘米,后者约为19.7厘米,两者只相差0.9厘米,对余差总体来说,所减少的量值还是很小的。 验潮站测得的每小时一次的水位值,实际上可以认为是周期性和非周期性水位之和。其中,周期部分是潮汐诸分潮振动的迭加结果;在实测水位中扣除预报的潮高后得到的余差基本上可看作是非周期性的。从谱结构来看,实测水位不仅是一系列以线谱为特征的分潮的迭加,而且还有本底噪声以及介于两者之间的非线性相互作用所导致的一些随机起伏。所以,用调和方法预报潮汐,其准确度必有某些限制。为了进一步研究潮汐预报误差,国外曾有人对特定地点的潮汐预报余差进行谱分析,从而得到了一些有意义的结果。本文即拟通过潮汐预报余差功率谱研究潮汐预报的准确度和误差的性质。     

数据融合下的短期潮位预报测试及分析

针对短期验潮数据分析难度大、预报精度低的问题,设计了一种基于数据融合技术的短期潮位预报方法,利用扩展卡尔曼滤波(EKF),将通用的潮汐模型计算水位融合到调和预报模型之中,生成精度更高的融合预报值.数据测试表明,对于3天的验潮数据,EKF方法至少对向后5天的预报有效,融合值较两种源数据的平均优化度分别为33％和60％;对...     

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。     

WLR_5型水位计在浅海水深测量中的应用

前言水位保证是浅海水深测量的重要环节,因此,凡是从事浅海水深测量业务的工作者,都在水位保证问题上化费了很大的人力、物力。这与浅海区潮汐较复杂有关;另一方面与目前验潮方法落后有关。本文提出WLR5型水位计在浅海水深测量中的应用,主要是改进验潮工作的手段,提高定点验潮的精度。     

上海开发出第二代海洋水文潮流应用软件包

上海计算所在完成了“七五”国家重点科技攻关项目海洋水文潮流应用软件之后,根据我国的实际需要,又继续开发出第二代的海洋水文应用软件包。与以前的潮流分析软件不同之处,在于该软件包不仅在潮汐、潮流分析阶段可根据用户要求任意选择分潮进行分析,而且在潮汐、潮流预报阶段也能任选分潮,同时还增加了逐时预报的功能。这一改进,有效地提高了原应用软件的分析精度、灵活性和通用性,为海洋水文、水上交通、水利、环保、海洋工程、军事等部门提供了科学的分析预报手段。     

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。     

用微型计算机作潮汐预报

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。