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为满足当前港口工程对精细化潮流预报的需求,通过比较准调和分析、流体动力——数学模型、最小二乘法三种潮流预报方法,认为最小二乘法的调和分析方法最为适用于小尺度水域的潮流预报。该方法选择以定点及漂流观测获取码头前沿水域的实测流况资料,通过分析实测资料,了解所在水域的潮流特征,再结合最小二乘法调和分析,对前沿水域进行定点的潮流预报。 相似文献
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基于2011年兴化湾及周边海域的流速、流向的观测资料,应用短期资料的潮流准调和分析方法,对海流周日连续观测数据进行分析,探讨海域潮流特征.最后,针对兴化湾岸线复杂、岛屿众多的特点,基于FVCOM数值模式,采用非结构三角形网格,建立兴化湾及周边海域潮流动力数值模型,经实测站潮汐、潮流数据对模拟结果验证,模型能够较好的刻画各测站潮汐、潮流过程特点,反映研究海域流场特征规律,可为该海域海洋环境保护和海洋开发利用提供科学论证依据. 相似文献
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成山头外潮流能初步估算 总被引：1，自引：0，他引：1
应用短期潮流调和分析方法,对成山头外一定点连续观测站的潮流数据进行分析,计算了O1,K1,M2,S2,M4,MS4 6个主要分潮潮流调和常数及椭圆要素,分析了成山头外海区潮流的变化特征,通过潮流预报计算了该海域的潮流功率密度。结果表明:基于调和分析的潮流预报流速与实测流速吻合良好;成山头外海域表层、中层、底层的潮流平均功率密度分别为327 W/m2,219 W/m2,115 W/m2,垂向平均的平均功率密度为225 W/m2,该海域的潮流能理论蕴藏量为1.77×107 W。 相似文献
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东海三定点周日海流观测的准调和分析 总被引：1，自引：0，他引：1
应用短期资料的潮流准调和分析方法，对东海三定点测站获得的表、中、底3层的25h连续海流资料进行了分析，计算了3测站O1，K1，M2，S2，M4，MS4 6个主要分潮的北、东分量潮流调和常数，并给出了各测站在各层的潮流椭圆要素。计算结果表明：该海区潮流属于正规半日潮流性质，半日分潮流的北分量大于东分量，呈现旋转流的性质，按顺时针向旋转。分析结果也反映出表层、中层的浅水分潮在观测海流中所占的份额高于底层的浅水分潮。结果有助于了解该海区的潮流性质并为潮流数值模拟提供校验实测数据。通过与同期获得的悬浮物浓度剖面数据的比对，将有助于研究潮流与该地区悬浮泥沙浓度分布之间的关系。 相似文献
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目前,调和方法仍然是潮汐的分析和预报中的一种主要的基本方法,其关键在于求得尽可能准确的调和常数。在湖汐分析中,经常遇到的是对于中、长期(半个月以上)记录的处理,对于这样的资料,已有许多良好的分析方法可以采用。但是,有时我们也会遇到需要处理的短期观测资料,特别对于潮流,由于对它进行观测比水位观测要困难,常常不能获得较长期的记录,而需要从短期记录中分析出调和常数来。处理短期记录的方法也有不少,其中较为常用的是英国海军部的几种方法。这些方法只能处理一次或二次周日观测记录,当观测天数较多时,只能分组进行计算得到几组调和常数,然后再求平均值由于各组的天文条件的差別,调和常数的准确度常常有相当大的差异,而计算平均值时却没有加权,这就影响了结果的可靠性。本文建议的方法将可以直接分析任意多次周日观测记录,因而简化了计算并能得到更准确的结果。 相似文献
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潮汐分析和预报的准调和分潮方法 Ⅰ.准调和分潮 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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介绍了一种新的海洋潮汐分析方法--VAV分析方法.该方法通过带通滤波将原始时间域数据转换为频率域数据,再对该频率域数据应用最小二乘法求解得到各分潮调和常数.VAV方法可分析受有色噪音"污染"的数据,允许缺测,并能检测、剔除异常数据,通过多次迭代提高调和常数估算精度,该方法亦可进行浅水分潮分析、潮位预报和海平面变化分析等.利用VAV方法对闸坡验潮站潮位资料进行分析,得到的各主要分潮调和常数、预报潮位及多年平均海平面和多年海平面平均上升速率结果与传统调和分析结果对比基本一致.同时,VAV方法分析得到闸坡站1975-1997年海平面总体呈先降后升趋势,其中1975-1979年为下降期,1980-1997年为上升期. 相似文献
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渤海潮汐和潮流数值计算 总被引：5，自引：0，他引：5
本文采用交替方向隐式方法积分二维非线性潮汐方程组，在开边界给定潮汐调和常数，计算渤海域最有代表性的半日分潮Ｍ２和全日分潮Ｋ１，利用准调和分析方法给出了两个分潮的同潮图和潮流椭圆图，与实测结果比较，计算结果是令人满意，基本上反映了渤海半日潮和全日潮波运动。本文也计算和讨论了潮汐能量平衡和耗散及潮流分布。利用潮汐和风暴潮耦合模式模拟了潮汐和风暴潮的相互作用。 相似文献
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广东流沙湾4个测站2个周日潮流观测的准调和分析 总被引：2，自引：0，他引：2
采用短期资料的潮流准调和分析方法,对水深为4.4～17.0 m的流沙湾4个测站2个周日潮流观测获得的表、中、底层的潮流资料进行了分析,分别计算了4个测站O1、K1、M2、S2、M4、MS4共6个主要分潮的潮流调和常数,并给出了各观测站位在各层的潮流椭圆要素.计算结果表明：流沙湾主要为日潮流海区,其中湾外为规则日潮流,湾内为不规则日潮流;湾外主要分潮流的北分量一般大于东分量,而湾内主要分潮流的北分量一般小于东分量.观测期间余流的流向主要呈西北向,最大余流流速出现在湾内地形突然收窄处,且在湾内中层余流流速要大于表、底层余流流速.整个海区潮流的可能最大流速表层在57～107 cm/s之间,中层在53～106 cm/s之间,底层在34～98 cm/s之间.流沙湾湾外潮流主要为顺时针的旋转流运动,湾内为带有旋转流的往复流运动. 相似文献
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利用2012年4月份进行水文调查得到的实测海流数据,依据多周日观测的准调和分析原理,对大小门岛海域表层潮流进行调和分析。基于调和分析结果对大小门岛海域潮流和余流特征进行精细化研究。结果表明:大小门岛海域潮流类型为不正规半日浅海潮流,大小门岛西部海域受浅水分潮影响最大。整个海域潮流运动形式以往复流为主,由于受到多股往复流的干涉作用,大门岛西侧旋转流较强;实测落潮流要强于涨潮流,流速在瓯江口外侧达到最大。余流走向存在区域性差异,小门岛西北、瓯江口内部及黄大峡海域余流方向与涨潮流一致,其它区域与落潮流一致,余流流速大小与最大流速分布基本一致。 相似文献
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基于红沿河核电站取水口周边海域3个不同断面的船载ADCP短期重复走航观测资料,采用传统调和分析方法和L曲线方法对该资料进行潮流–余流分离计算,并通过对比潮流特征、分析水团运动和余流流向的关系,以及对分离后的潮流与余流进行回报,验证L曲线方法对观测时间较短、重复次数不多的走航ADCP资料进行潮流分离的合理性与有效性。结果表明:(1)应用L曲线方法分离的潮流特征与以往的观测结果较为一致,该方法可有效分离半日潮流与全日潮流,但本文采用的数据长度小于1个典型全日潮周期长度,故整个全日潮族以及区内流场动力方面的分析结果尚存不合理之处,还需采用观测时间较长、重复次数较多的走航观测资料改进;(2)分离后的余流近岸向南、离岸向北的分布,符合观测海域的温盐要素分布,余流结果具有合理性;(3) L曲线方法的回归值与实测瞬时流速线性拟合的相关程度较高,均方根误差为6 cm/s左右,相对误差百分比约为10%。该方法可拓展并推广到近海其他关键断面走航流速观测的潮流分离中,以获得流速特征与物质输运通量等重要信息。 相似文献
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海洋观测预报业务多源异构数据与信息集成分析 总被引：2，自引：0，他引：2
海洋观测预报数据信息是地方经济建设和社会发展重要基础数据之一,由于其数据源与信息源分布于多个不同网络中,且存储与展示形式各异,一直难以被统一集成和很好地应用。从分析海洋观测预报业务数据源与信息源入手,应用目前成熟的网络技术和数据库技术,对海洋观测预报数据信息集成中的若干问题进行深入研究,从而提出并实践了从网络集成、数据集成、知识集成到应用集成的一整套海洋观测预报数据集成的技术框架和方法体系,继而开展基于多源异构数据与信息集成的海洋观测预报服务系统研究,为海洋观测预报数据信息集成的实践过程提供方法支持。 相似文献
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浅水港口潮汐预报准调和方法的改进 总被引：3，自引：1，他引：3
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. 相似文献
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《海洋湖沼通报》2020,(2)
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。 相似文献
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海洋事件离不开各要素环境数据的共同作用,获取要素之间的关联关系从而进行海洋事件的预报预测,是一个亟待解决的问题。为此,本文提出一种多视图协同的关联关系分析方法来度量海洋各要素数据间的关联关系。首先,在传统平行坐标技术的基础上增加刷技术、轴排序等功能对海洋多要素数据进行初步探索,同时引入散点矩阵图展示各要素的分布;其次,以平行坐标中数据线间的角度、面积以及散点图中要素分布的距离为差异度量方式,对计算得到的差异构建相似性矩阵;再次,采用多维标度法得到原始多要素数据在低维空间中的表达;最后,使用K-means算法对降维后的低维度数据进行聚类分析。本文提出的方法从视觉角度对数据进行分析和特征挖掘,并得到高维数据在低维空间上的可视化展示,实现了有效量化海洋数据不同要素间的相关关系。 相似文献