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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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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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