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河口区斜压梯度对余水位的累积影响及其机制探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
余水位（即潮平均水位）是河口区径潮相互作用的典型结果，研究其形成演变机制对探讨河口区的水资源高效开发利用具有重要科学意义。本文基于不同径潮边界条件下的三维斜压水动力数值模拟及切比雪夫机制分解，初步探讨了概化地形条件下斜压梯度对余水位沿程变化的影响。数值模拟结果表明:河口区余水位的沿程变化明显受径流量、潮波振幅、辐聚地形及斜压梯度等因素的共同影响，斜压梯度对余水位的影响是一种累积效应且影响区域集中在回水区，同时其影响强度具有明显的大小潮变化、洪枯季变化。利用数值模型提供的水位及流速场信息，通过切比雪夫分解非线性摩擦项分离出控制余水位变化的3个主要因素，即径流、潮流和径潮相互作用因子，并与斜压梯度产生的余水位进行对比分析，结果表明:回水区域余水位主要以径潮相互作用因子为主导；斜压梯度对余水位影响主要体现在小潮期间，有可能成为影响余水位变化的主控因子。 相似文献
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珠江磨刀门河口径潮动力耦合条件下余水位的多时空尺度分析 总被引：3，自引：3，他引：0
本文通过构建径潮动力耦合条件下潮波传播的一维水动力解析模型，从理论机制上探讨珠江磨刀门河口径潮动力非线性作用下余水位的多时空尺度变化。结果表明:余水位变化呈现明显的大小潮和洪枯季变化，枯季余水位大小潮的变化幅度介于0~0.4 m，而洪季余水位与上游径流紧密相关，增幅大枯季一个量级（介于0~6 m）；解析模型可分离控制余水位变化的3个主要因素，即径流、潮流和径潮相互作用因子，计算结果表明河口不同区段余水位的主控因素有明显的洪枯季变化，上游段，枯季余水位受径潮相互作用因子控制，洪季受径流因子控制；枯季下游段余水位受潮流控制，而洪季余水位主要受径潮相互作用因子控制。 相似文献
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《海洋技术学报》2023,(2)
珠江口水文信息系统的水文观测站都是无人站， 采用的均是浮子式水位计， 且数量逐年增多， 发生故障后， 修复时间长， 造成数据缺测。为了解决这个问题， 本文提出使用浮子水位、雷达水位双备份观测方式， 数据中心可以通过人工干预或系统自动智能诊断方式分时间段分别从浮子水位、雷达水位中挑选数据作为该站点的实际连续观测数据。本文阐述浮子水位和雷达水位双备份观测的实时数据传输系统组成及工作原理， 并通过对浮子水位、雷达水位观测数据的对比分析， 验证数据中心通过这种分时间段组合挑选的数据具有连续性、有效性， 可作为观测站的实际观测数据， 浮子水位、雷达水位双备份观测系统可以应用在珠江口水文信息系统或类似观测领域。 相似文献
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文章以山东省警戒潮位核定为基础,对其沿岸验潮站的实测数据情况进行分类;根据不同类别,分别采用相关分析、数值模拟等方法补充实测数据,获得年极值水位序列,并采用极值Ⅰ型方法计算重现期高潮位。在警戒潮位核定中建立年极值水位序列所使用方法的顺序是,有实测数据优先采用实测数据、没有实测数据利用相关关系、没有相关关系再使用数值模拟和调和分析的方法进行。值得注意的是,在使用相关关系建立年极值水位序列中,计算重现期高潮位时一定要满足潮汐性质相同、所受风暴潮过程相似等条件;在使用数值模拟建立年极值水位序列中,须与其全年天文潮最大值进行对比。 相似文献
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The long-term variation and seasonal variation of sea level have a notable effect on the calculation of engineering water level. Such an effect is first analyzed in this paper. The maximal amplitude of inter-annual anomaly of monthly mean sea level along the China coast is larger than 60 cm. Both the storm surge disaster and cold wave disaster are seasonal disasters in various regions, so the water level corresponding to the 1% of the cumulative frequency in the cumulative frequency curve of hourly water level data for different seasons in various sea areas is different from design water level, for example, the difference between them reaches maximum in June, July and August for northern sea area, and maximum in September, October and November for Southern China Sea. The hourly water level data of 19 gauge stations along the China coast are analyzed. Firstly, the annual mean sea level for every station is obtained; secondly, linear chan ging rates of annual mean sea level are obtained with the stochasti 相似文献
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