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1.
利用2004、2007、2010年在福建中南部沿海长期验潮站和临时验潮站获取的实测逐时潮位资料,采用基于最小二乘原理的潮汐调和分析方法,分析了福建中南部沿岸海域18个验潮站的潮汐调和常数,并根据调和常数分析了沿岸海域潮汐特征.结果表明:福建中南部沿岸海域以向南传播的半日分潮为主,传播至浮头湾以南海域后衰减明显,对应平潭至浮头湾海域的潮汐性质为半日潮,古雷半岛以南海域为不规则半日潮混合潮;福建中南部沿岸海域自北部平潭向南至诏安,平均海平面升高约25 cm,潮差减小超过3 m,平均大潮差与平均小潮差之差也减小2 m左右,理论高潮位降低约1.5m,而理论低潮位升高约2 m,潮时推迟约2h. 相似文献
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联合利用中国沿岸长期验潮站实测资料和全球海潮模型NAO.99b在中国海域的结果,进行潮汐非调和常数的计算.分别对渤海、黄海、东海和南海进行分析,结果表明,中国海域潮汐类型复杂,渤海、黄海、东海以半日潮性质为主,南海以日潮性质为主;渤海、南海平均大潮差多分布在0.42～2.09 m,平均小潮差分布在0.27～1.33 m,东海、黄海平均大潮差多分布在1.12～4.44 m,平均小潮差多分布在0.41～2.41 m;渤海、黄海平均大潮高潮位分布在0.48～1.77 m,东海在0.42～2.41 m,南海在0.21～1.35 m;渤海、东海以及南海北部浅海海域潮高日不等现象显著. 相似文献
3.
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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江苏近岸高、低潮位变化规律探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
5.
运用调和分析方法分离卫星高度计资料中的潮汐信息 总被引：10，自引：0，他引：10
针对TOPEX／POSEIDON卫星高度计资料中的潮汐高频混淆现象，采用潮汐调和分析方法，通过比较卫星上、下行轨道交叉点两组资料分析的分潮振幅和分离潮汐后的海面高度；同时比较潮位站实测资料与遥感资料分析的分潮振幅，结果表明：采用潮汐调和分析可以有效地分离高度计资料中的潮汐信息。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
为实现对不等时距潮汐资料的分析, 基于Matlab 内部函数功能, 提出了一种调和分析方法。基于这种方法, 分别对大连、北海两个站位1985 年的全年等时间间距取样的资料和非等时间间距取样的资料进行了调和分析, 结果显示, 由等时间距资料和非等时间距资料计算的调和常数基本吻合。对大连、北海两个站位的全年资料进行多个不同时间间距取样分析, 发现当分潮频率大于取样频率的二分之一时, 分潮发生频率混淆。若分潮周期明显大于样品长度, 该分潮的分析结果产生很大误差。最后得出结论为: 此调和分析方法, 适合对非等时间间距、非连续潮汐潮流资料进行调和分析, 并且能够获得与传统方法精度相当的结果。 相似文献
8.
利用T/P 卫星高度计资料调和分析南海潮汐信息 总被引：3，自引：0，他引：3
利用j,v模型调和分析1992～2002年共10 a的TOPEX/Poseidon(T/P)海面高度距平资料,提取了南海K1,O1,P1,Q1,M2,S2,N2和K2等8个主要分潮的潮汐调和常数。分析比较了卫星上下行轨道的19个交叉点的振幅和迟角,其中M2,S2,K1和O1的平均向量均方根偏差分别是1.5,1.1,2.5和1.4 cm;将交叉点的调和常数与TPXO7.2模式的结果进行了比较,结果表明M2,S2,K1和O1分潮振幅的绝对平均误差均小于3 cm,迟角的最大绝对平均误差为7.8°。选取了与卫星轨道较近的8个验潮站,对验潮站的实测数据调和常数和本文所得调和常数进行了比较,结果显示K1分潮的向量均方根偏差为4.7 cm,M2分潮的向量均方根偏差为3.7 cm。论文结果表明利用j,v模型调和分析方法对南海海域卫星高度计资料进行潮汐信息提取是可靠的,并可为局部重力场的研究提供海洋潮汐改正数据,有一定的参考价值。 相似文献
9.
基于18.6年卫星高度计资料对南海潮汐的分析与研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用TOPEX/Poseidon,Jason-1/2共18.6年卫星高度计资料(含变轨后资料),采用最小二乘调和分析法,提取南海12个分潮(Sa,Ssa,Mm,Mf,Q1,O1,P1,K1,N2,M2,S2和K2)调和常数,与沿岸及岛屿58个验潮站数据拟合较好。结果表明,采用更长时间序列的卫星高度计数据,尤其是增加变轨后的资料,分析所得结果得到明显改善。结合沿岸及岛屿264个验潮站数据,绘制4个主要分潮(M2,S2,K1和O1)的等振幅线和同潮时线,较好的展现了南海潮汐分布特征。 相似文献
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采用南海海域60个验潮站和22个TOPEX/Poseidon卫星高度计轨道交叉点的调和常数资料,对比了TPXO7.2、GOT00.2、NAO.99b和DTU10四种全球大洋潮汐模式M2、S2、K1、O1四个主要分潮调和常数在南海的准确度。为了准确评估这四种大洋潮汐模式在南海不同区域的准确度,本研究将南海分成了8个区分别进行了对比。结果表明,南海北部和东部区域,4个分潮都是DTU10准确度最高;南部区域,M2和O1分潮GOT00.2的偏差最小,S2和K1分潮DTU10的偏差最小。总体而言,在进行南海潮汐数值模拟选择开边界条件时,建议以DTU10模式为主,并利用GOT00.2模式作适当调整。还简单分析了南海M2、S2、K1、O1四个主要分潮的潮汐分布特征。 相似文献
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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。 相似文献
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The Barents Sea ecosystem has been associated with large biomass fluctuations. If there is a hidden deterministic process behind the Barents Sea ecosystem, we may forecast the biomass in order to control it. This presentation concludes, for the first time, investigations of a long data series from North Atlantic water and the Barents Sea ecosystem. The analysis is based on a wavelet spectrum analysis from the data series of annual mean Atlantic sea level, North Atlantic water temperature, the Kola section water temperature, and species from the Barents Sea ecosystem.The investigation has identified dominant fluctuations correlated with the 9.3-yr phase tide, the 18.6-yr amplitude tide, and a 74-yr superharmonic cycle in the North Atlantic water, Barents Sea water, and Arctic data series. The correlation between the tidal cycles and dominant Barents Sea ecosystem cycles is estimated to be R=0.6 or better. The long-term mean fluctuations correlate with the 74-yr superharmonic cycle. The wavelets analysis shows that the long-term 74-yr cycle may introduce a phase reversal in the identified 18-yr periods of temperature and salinity. The present analysis suggests that forced vertical and horizontal nodal tides influence the ocean's thermohaline circulation, and that they behave as a coupled non-linear oscillation system.The Barents Sea ecosystem analysis shows that the biomass life cycle and the long-term fluctuations correlate better than R=0.5 to the lunar nodal tide spectrum. Barents Sea capelin has a life cycle related to a third harmonic of the 9.3-yr tide. The life cycles of shrimp, cod, herring, and haddock are related to a third harmonic of the 18.6-yr tide. Biomass growth was synchronized to the lunar nodal tide. The biomass growth of zooplankton and shrimp correlates with the current aspect of lunar nodal tidal inflow to the Barents Sea. The long-term biomass fluctuation of cod and herring is correlated with a cycle period of about 3×18.6=55.8 yr. This analysis suggests that we may understand the Barents Sea ecosystem dynamic as a free-coupled oscillating system to the forced lunar nodal tides. This free-coupled oscillating system has a resonance related to the oscillating long tides and the third harmonic and superharmonic cycles. 相似文献
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为验证一个东海潮汐数值模式结果的精度并了解我国东海区域的潮汐特征。该文使用T_TIDE对东海大桥南和洋山站的潮汐资料进行调和分析, 并针对所研究区域最主要的8个分潮: M2、S2、K1、O1、N2、K2、P1、Q1分别对比两站实测数据与模式结果的调和分析结果。结果表明: 两站点的模式结果和观测海表高度的均方误差D与潮汐产生的海表高度变化V的比值为25.99%和25.29%, 模式结果计算所绘制的M2和K1分潮的同潮图与前人研究结果在无潮点的位置、同潮时线、等振幅线的分布和趋势上相似。这说明了使用时间长度相同但年份不同的实测数据验证潮汐数值模式结果的可行性, 并能够帮助了解我国东海区域的潮汐特征。 相似文献
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基于非结构三角形网格的FVCOM(finite-volume coastal ocean model )数值模型, 对南海北部海域的潮汐、潮流进行了精细化数值模拟研究, 并根据模拟结果详细分析了M2, S2, K1, O1 分潮的潮汐和潮流特征。研究结果表明: 神泉港到甲子港海域表现为正规全日潮性质, 珠江口附近海区潮汐以不正规半日潮为主, 其他海域主要表现为不规则全日潮; 陆架海域和深水海域主要表现为往复流, 陆架坡折区存在较强的旋转流, 陆架坡折区为不规则半日潮流和不规则全日潮流的分界线; 东沙群岛附近海域以不规则全日潮流为主, 旋转方向为顺时针; 整个海域的最大流速分布与等深线基本平行, 东沙群岛附近速度明显变大, 最大值出现在台湾浅滩附近, 最大值超过70 cm/s; 南海潮波系统以巴士海峡传入的大洋潮波为主, 分为三支潮流, 以不同的形式进出南海北部海域; 余流在台湾浅滩附近达到最大, 超过6 cm/s, 自南向北进入台湾海峡, 近岸余流自东向西沿岸流动。本研究在东沙群岛周边的模拟结果与前人基于实测资料的分析吻合较好, 并且由于采用了高精度的三角网格, 本文对东沙群岛周边海域的潮汐潮流结构和性质的刻画和分析是迄今为止较为精细的, 同时本研究还提高了对沿岸验潮站调和常数的模拟精度。 相似文献
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天津近海潮汐特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对塘沽海洋环境监测站从1950年-2008年,59年的潮汐资料进行调和分析,分析了其分潮调和常数的变化曲线,并利用FFT谱分析方法对其调和常数的变化周期和原因进行了分析;之后应用FFT谱分析方法对去除天文潮后的余水位进行分解,分析了近50多年来年平均余水位的多层次周期分布,进而利用最小二乘法进行线性分析,分析了天津近海... 相似文献
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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 总被引：1，自引：0，他引：1
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. 相似文献
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Long (>30 years) monthly records of relative sea-level heights from tide gauges in the Baltic sea are analyzed. Time series clustering based on forecast densities is applied in order to describe regional sea-level variability in the Baltic Sea in terms of future relative heights. The tide gauge records are clustered on the basis of forecasts at 3-month and 6-month horizons. For the 3-month horizon, the results of the cluster analysis show a fairly spatial coherency in terms of grouping together locations from the same sub-basin, with the northern records in the Bothnian Sea and Gulf of Finland clustering together, followed by the tide gauges in the Baltic Proper and lastly the southernmost stations in the western Baltic. For the 6-month horizon, the results show a higher degree of homogeneity between different locations, but a clear separation between the stations at the Baltic entrance and the tide gauges inside the Baltic basin. Moreover, when considering detrended records, reflecting mainly the seasonal cycle, the clustering results are more homogeneous and suggest a distinct response of coastal sea-level in spring and in summer. 相似文献