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港口航道图测绘期间出于潮位控制的需要,除了利用长期验潮站外需要另设其他短期/临时验潮站。如何深入利用常设短期验潮站积累的历史水位资料以有效减少验潮工作量,已成为海洋测绘实践需解决的现实课题。基于港口长期验潮站与常设短期验潮站的历史同步实测水位资料,采用潮汐差分订正与余水位传递技术,实现了一种精度可靠的港外水域虚拟验潮站水位恢复方法。归纳了港口短期验潮站进行潮汐差分订正的适用条件,列出了采用该种虚拟水位技术恢复水位方法的计算步骤。实例验证及精度评估表明,经潮汐差分订正后的虚拟验潮站采用“天文潮位+邻近验潮站传递余水位法”恢复水位的推算精度,可以满足相关技术规范要求。 相似文献
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面对近年海图测量逐渐由近海向外延伸的发展现状,其对水位改正的要求越来越高,水位改正是海图测量中的一个尤为重要的技术环节,对保证测量精度起着极其重要作用。实际测量作业中,在一些潮汐性质变化复杂的海域,采用传统水位改正方法面临设站数量多、难度大、易丢失、精度难保证等难点。针对测区潮波分布的复杂性与特殊性,基于POM模式,采用"混合"同化法同化由T/P卫星测高数据反演的沿迹潮汐参数构建了高分辨率高精度的潮汐模型,利用余水位的空间相关性,称之为基于潮汐模型与余水位监控的水位改正法。通过海图测量实例中基于潮汐模型与余水位监控法的应用,对测量成果精度进行了分析和验证,为海图测量在水位改正方法的选择提供了技术支持,进而对保证测量精度有着重要的现实意义。 相似文献
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水位在忽略观测误差的前提下,可分解为潮位和余水位,后者具有较强的空间相关性以及非平稳特征,是影响水位预报精度的主要因素。港口工程、航运计划编制等方面对实时高精度水位预报具有重要需求,这对余水位预报模型构建提出了更高要求。另外,利用高精度余水位预报模型可减少验潮站布设数量。针对余水位短期预测模型精度不高的现状,本文对余水位进行集合经验模态(EEMD)分解,获得余水位在时间序列上的本征模函数(IMF);使用快速傅立叶变换(FFT)分析各本征模函数的频谱特征;再利用BP神经网络对各个本征模函数进行训练,预测了未来6 h、12 h、24 h的余水位值。对哥伦比亚河下游河口处的3组典型验潮站的余水位数据的预测结果表明,在未来6 h、12 h内的余水位的预测精度达到厘米级,在24 h内接近厘米级,证明了该组合模型在余水位短期预测方面的可行性。 相似文献
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利用东印度洋海域周边长期验潮站实测数据、TOPEX/Poseidon等系列卫星测高反演结果,评估了DTU10,EOT11a,FES2014,GOT4.8,OSU12和TPXO8六种全球潮汐模型精度,根据卫星测高结果给出了浅水分潮改正量和长周期分潮改正量的经验模型,又在此基础上分析并构建了研究区域精度最优的深度基准面模型。考虑到全球潮汐模型在近岸的影响因素及验潮站位置,将13个验潮站分成开阔海域与近海海域两类,与潮汐模型的对比,结果表明,DTU10和FES2014模型分别在开阔海域和近海海域精度最优。根据潮汐模型在不同分潮处的精度,如EOT11a模型在O1和K1分潮处精度较高,DTU10在N2,M2,S2和K2分潮处精度较高等,分别构建了开阔海域与近海海域的组合深度基准面模型,计算得知误差分别为11.33和20.95 cm,其精度显著提高。 相似文献