黄浦江严重风暴潮汐准周期性与趋势预测

据黄浦江吴淞站长系列潮位资料，采用功率普法、可公度性法和太阳黑子周期的位相法等分析，推得严重风暴潮的准周期有：2.5年、8年、34年和60年的多重周期特性，且都有它们各自宏观背景，从而综合绘制了黄浦江严重风暴潮趋势预测图，供研究参考。     

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。     

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。     

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.     

风暴潮预报及预报技术讲座——第二讲 资料的获取

潮汐和气象等资料,是风暴潮预报及科研工作的必备资料。 一、潮汐资料 1.实测潮汐资料 潮汐和风暴潮的观测,通常是在沿岸、海湾以及感潮河川等地方的固定验潮仪上进行。我国多采用仿瓦尔代自记验潮仪验潮。 实时潮位报可分为三级:一级每6小时发一次报;二级每3小时发一次报;三级每个时发一次报。其报文内容包括:逐时潮位、风速、风向和气压、以及最高、最低潮位和潮时,但在某些潮位站尚未进行气象观测。     

吴淞站潮位数据的小波检验和调整

上海吴淞站是我国沿海地区记录最长的验潮站之一。通过对吴淞站和黄浦公园站的潮位数据的对比分析,揭示出1952年之前数据存在着系统偏差。并通过小波分析方法获得了序列变化的突变点在1929年和1951年,进而对吴淞月均潮位数据分3个时段进行了调整。在此基础上,对吴淞站1937年9月~1943年12月间缺失数据采用回归模型进行了插补。这一检验定位和调整的思路可供吴淞站和其他存在数据瑕疵的长序列潮位数据分析利用研究借鉴。     

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。     

吴淞水位站简介

吴淞水位站,亦称吴淞炮台湾潮汐指示仪,位于黄浦江口。测站初建于1918年4月,1933年2月安装潮位指示圆盘,初期,夜间有白色霓虹灯指示,是一个记录与显示双重功能的水位站。由于测站年久失修,加之地壳沉陷,测亭严重破损,1981年8月31日受8114号强台风袭击,门窗全部打坏,测站内     

人工神经网络在潮汐数值预报中的应用

潮汐数值预报经过了几十年的发展,但是其预报精度并不能让人十分满意,本文试图将传统的潮汐数值预报模式与近年来发展迅速的人工神经网络相结合并改进潮汐数值预报的精度。文章建立了一个神经网络系统,采用潮汐数值模式的输出结果作为网络输入,潮位观测资料作为输出,用建立的神经网络进行训练,结果表明人工神经网络可以明显地改进潮汐数值预报的精度。     

渤海风暴减水特征及其对深水航路影响的数值模拟

利用环渤海9个沿岸站近10a潮位资料分析渤海海域的风暴减水特征,结果表明:渤海年均出现50cm和100cm风暴减水分别超过30d和6d,每年的9月至翌年4月份风暴减水最为频繁;建立了一套精细化天文潮-风暴潮耦合模型用于渤海深水航路的潮位预报,各站天文潮模拟验证的平均均方根误差为18.5cm,由此计算得到航路代表点的潮汐特征值并作潮汐预报;后报模拟了近10a重大风暴减水过程,模拟与实测吻合较好,说明该耦合模型可为该航路的潮位预报提供有益参考。     

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。     

便携式潮汐预报仪的开发与研究

讨论了一种便携式潮汐预报仪的开发与实现。其内部集成嵌入式μC/OS-Ⅱ实时操作系统以及潮汐预报软件,能够根据用户需要实时计算待测港口的潮位信息。将预测数据与实测数据进行比对,说明本系统与传统纸质潮汐表及微机版电子潮汐预报仪相比,具有便携、使用方便、预测精度高等优点。     

Sa分潮与月平均海面

根据临时验潮站观测到的一个月潮位资料通常能够分析得到11个分潮的调和常数。如果用所分析得到的调和常数与邻近站的Sa和Ssa的调和常数以及年平均海面做出潮汐预报,则在这一个月当中的平均海面的日变化将会反映出来,因而,潮位预报精度应该比仅由11个分潮和月平均海面所预报的潮位要高。本文对上述的问题进行论述。     

黄浦江航道多波束测深数据处理研究

针对上海世博会对黄浦江航道核心水域高精度海底地形的需求,采用SeaBat8125多波束测深系统对该区域进行了全覆盖测量.通过潮汐基准面归算、潮汐改正精度内符合检验、原始数据各项改正、除噪处理及测深误差分析等几个步骤,得到基于吴淞零点的最终水深成果.各项检验表明,此次多波束测深成果质量满足实际需求.     

江苏近岸高、低潮位变化规律探讨

利用MForeman改进的G·Godin潮汐调和分析及预报程序对江苏省辐射沙洲海域的16个验潮站潮位资料进行了调和分析和潮汐预报。根据各测潮站高、低潮位预报结果,对各站高低潮潮时差、低潮每日延迟时间、高潮每日延迟时间进行了统计计算,并对辐射沙洲海域高低潮潮时差特征值的分布进行了分析。利用潮汐表预报结果探讨了江苏沿岸6站的高潮位、低潮位、高低潮潮时差、高潮每日延迟时间、低潮每日延迟时间之间的对应关系,并分析给出了各量的变化周期。     

Java语言在实时观测潮位网络平台开发中的应用

为了客观、真实地反映潮汐的运行规律,要求运行在实时观测潮位网络平台上的结果必须是动态生成的。本文介绍了利用Java语言生成动态实时和预报潮位的网络平台的过程和采用的技术方法,列出了天津沿海实时潮位监测系统运行的实际效果。     

用混沌理论提高潮汐预报的准确度

为提高潮位预报的准确性,在具有较长潮汐观测数据的站点,基于混沌理论,对观测值与潮汐模型预测值之差所构成的余水位序列(即误差序列),采用局域线性模型的分析方法,给出可能误差预测,修正模型的预报结果,提高潮汐预报的准确性。所给例子,对预测跨度T=2 h,经局域法修正后,崇武站2007年12月份1个月预测水位统计的RMSE值减少74.7%,厦门站减少60.5%;对T=24 h,崇武、厦门两站RMSE值减小都在50%左右。     

渤黄海潮汐潮流精细化数值模拟及可视化预报系统

利用有限元海洋模式ADCIRC (Advanced Circulation Model),建立了高分辨率的渤黄海二维潮汐潮流数值模型,该模型以M2,S2,K1,O1等8个分潮的水位作为驱动,模拟出了该8个分潮的潮汐潮流调和常数;利用该调和常数预报的潮位和二维平均潮流与实测资料相比,符合较好;利用模拟得到的潮汐潮流调和常...     

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。     

长江口外潮汐精细化模型研究与精度分析

长江口外海上测量除受风浪影响较大外,最重要的问题是潮位控制非常困难。文中简要阐述了开展长江口外潮汐精细化模型研究的方法,介绍了利用潮汐精细化模型对长江口外航路任意点进行潮汐预报的方法,并通过实测数据进行了精度分析,提出了建议。