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潮流垂直结构的基本特征——理论和观测的比较 总被引:7,自引:0,他引:7
关于潮流垂直结构的研究历来为海洋学家们所重视。这不仅因为它是海洋潮汐动力学的基本课题之一,而且对于其它海洋动力过程,如海洋湍流、物质扩散特别是沉积物的运动都有密切的关系。同时从事于军事、航运和海洋工程等工作的人员对此也十分关心。 对于潮流垂直结构的研究除了直接的现场观测外,理论研究大致可分两个方面。一个方面研究的侧重点是为了了解其基本特征,从定性方面来解释海洋中实际观测到的潮流垂直变化,指出哪些变化是具有普通意义的,这些变化主要与哪些因素有关,并且预测在观测中未曾注意到的而 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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自从Taylor(1919)根据在河渠中的观测结果,论证了潮流的摩擦规律以来,摩擦力比例于流速平方这个规律已为潮汐工作者所承认和采用。而利用这个规律所作的计算,通常也都能得到与实际相符合的结果。因此我们可以认为这个规律是接近实际的。而这个平方关系必然会导至潮波运动的某种非线性效应;同时它对于非摩擦的非线性行为也会造成影响。然而长久以来,人们很少仔细研究过摩擦的非线性效应;同时,在考虑非摩 相似文献
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∣U∣U的Fourier展开和渤海海底拖曳系数CD 总被引:4,自引:0,他引:4
在潮波动力学中,底摩擦在潮波之间的相互作用中起着很大的作用。本文将与速度平方成正比的底摩擦项展成一个Fourier级数,并讨论了底摩擦引起的潮波之间的相互干扰。 由非线性动量方程,我们得到机械能方程。利用以上的 Fourier级数,本文由机械能方程给出一种求解某一区域上平均拖曳系数C_D的方法。将此方法应用于渤海,求得该海区的拖曳系数C_D=0.0013。 相似文献
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不完整逐时潮汐观测记录的分析 总被引:4,自引:2,他引:4
通常,只有当观测时段的长度不短于任意两个分潮的会合周期时,这些分潮才能彼此分离。因为属于不同亚群的分潮之间的会合周期最长为一个回归年,所以当观测时段的长度显著短于一年时,我们就认为记录是不完整的。此外,现有的方法通常要求记录是没有间断的。如果出现间断,我们也认为它是不完整的。本文提供一种方法,用以分析这种不完整的观测记录。 相似文献
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We compared nonlinear principal component analysis (NLPCA) with linear principal component analysis (LPCA) with the data of sea surface wind anomalies (SWA), surface height anomalies (SSHA), and sea surface temperature anomalies (SSTA), taken in the South China Sea (SCS) between 1993 and 2003. The SCS monthly data for SWA, SSHA and SSTA (i.e., the anomalies with climatological seasonal cycle removed) were pre-filtered by LPCA, with only three leading modes retained. The first three modes of SWA, SSHA, and SSTA of LPCA explained 86%, 71%, and 94% of the total variance in the original data, respectively. Thus, the three associated time coefficient functions (TCFs) were used as the input data for NLPCA network. The NLPCA was made based on feed-forward neural network models. Compared with classical linear PCA, the first NLPCA mode could explain more variance than linear PCA for the above data. The nonlinearity of SWA and SSHA were stronger in most areas of the SCS. The first mode of the NLPCA on the SWA and SSHA accounted for 67.26% of the variance versus 54.7%, and 60.24% versus 50.43%, respectively for the first LPCA mode. Conversely, the nonlinear SSTA, localized in the northern SCS and southern continental shelf region, resulted in little improvement in the explanation of the variance for the first NLPCA. 相似文献