潮汐调和分析

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基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型

基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型

基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型随着海洋资源的开发利用和海洋环境保护的不断深入,潮汐预测模型越来越受到关注。

在实际生产和科学研究中,正确预测潮汐变化对于航海、渔业、海洋能源等方面有着重要意义。

为了提高潮汐预测的准确性,本文将基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型进行研究和探讨。

我们知道潮汐的变化是具有一定的规律性的,通常可以用调和分析来描述。

调和分析是对周期性信号的一种处理方法,可以分析出信号的周期性变化规律,并据此进行预测。

在潮汐预测中,可以通过对潮汐观测数据进行调和分析,得到潮汐的基本频率和振幅,从而建立潮汐模型。

调和分析模型可以较准确地描述潮汐的周期性变化,但对于非周期性的随机性变化则不能很好地进行预测。

我们知道ARIMA(自回归移动平均模型)和SVR(支持向量回归)是用来处理非周期性随机变化的。

ARIMA模型可以对时间序列数据进行建模,从中提取出趋势和季节性成分,并据此进行预测。

SVR模型则可以对非线性关系进行建模,具有较好的非线性拟合能力。

将两者结合在一起,可以较好地处理非周期性随机变化,提高预测的准确性。

对潮汐观测数据进行调和分析,得到潮汐的基本频率和振幅。

然后,对于潮汐的非周期性随机变化部分,我们利用ARIMA模型进行建模和预测。

通过ARIMA模型的预测,可以提取出潮汐的长期趋势和季节性成分。

将调和分析模型、ARIMA模型和SVR模型的预测结果相结合,得到最终的潮汐预测结果。

通过组合三种模型,我们可以充分利用它们各自的优势,提高潮汐预测的准确性和稳定性。

在实际应用中,我们可以利用历史的潮汐观测数据,建立基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型。

通过对模型的参数进行优化和调整,可以得到较为准确的潮汐预测结果。

我们还可以利用模型对不同时间段的潮汐进行预测,从而为航海、渔业、海洋能源等相关行业提供及时准确的潮汐信息,帮助它们进行决策和规划。

基于调和分析和ARIMA-SVR的组合潮汐预测模型可以有效提高潮汐预测的准确性和稳定性。

潮汐调和分析的算法

潮汐调和分析的算法

潮汐调和分析的算法的报告,600字
潮汐调和分析(Tidal Harmonic Analysis)是一种分析水潮变
化的方法,用于对不同时间段内水潮高度变化进行分析。

潮汐调和分析技术可以帮助渔业、航海、灾害预测等行业理解水潮的演变。

潮汐调和分析的基本原理是,根据一定时间段内的水潮数据,从中提取出水潮变化的周期性变化。

通过统计学方法,把水潮变化的周期性变化表示为一系列的正弦函数相加的方式。

计算这些正弦函数的振幅、相位和频率就可以得到水潮变化的谐和非谐和分析结果。

潮汐调和分析一般采用Armadillo或Matlab来进行计算。

首先,将水潮数据转换为TXT文件格式,然后输入到Armadillo和Matlab软件中,使用潮汐调和分析的相关功能,对水潮数据
进行允许的处理。

主要的计算步骤是首先找到数据的频率,然后计算频率对应的振幅、相位和幅度分解值及其相关值,最后进行谐和非谐和分析,从而得出水潮变化的周期性特征。

潮汐调和分析有助于在一定时间段内对水潮变化情况进行分析,可以有效应用于渔业、航海和灾害预测等行业,有助于提高企业和行业的生产经营效率和绩效。

但是,由于潮汐调和分析的数据处理技术较为复杂,容易出现误差,因此在实际应用中应当备份数据、加强数据处理能力,以确保最终结果的准确性和可靠性。

7.5_潮汐调和分析

7.5_潮汐调和分析
圆体的形成; 海洋深浅不一,海底崎岖不平海水受较
大摩擦力; 海水粘滞性、惯性影响。
潮差及潮汐的改变 沿岸海区水深变化大、海底地形复杂、岸
形曲折,尤其是浅滩、狭窄海湾的存在。
7.5 潮汐调和分析
潮汐分析
根据潮汐静力学理论,海洋潮汐是许多 分潮迭加的,实际观测记录是各分潮迭加的 结果;
潮汐调和分析的目的,是依据实测潮汐 资料求得各地点各分潮实际的平均振幅以及 各分潮实际与理论相角的差值(它们称之为 调和常数),从而达到掌握特定地区的潮汐 特征状况幵达到潮汐预报的目的。
ij
(i j)

sin( i j ) T 2 ( i j ) T 2
sin( i j ) T 2 ( i j ) T 2
7.5 潮汐调和分析
潮汐最小二乘法分析




11B1 21B1
12B2 22B2

7.5 潮汐调和分析
分潮的调和常数
由平衡潮理论导出的分潮表达式为:
式中 表示分潮潮高,f为分潮的交点因数,H’为分潮
的平均系数,V0 u 表示理论分潮表达式的初相。
7.5 潮汐调和分析
式中的H为分潮的实际平均振幅,如果t 是区时, (V0+u)是区栺林威治时的理
论初相,那么g是区时迟角。
7.5 潮汐调和分析
潮汐最小二乘法分析
D
A0

2
T/2
T
/
2


(t
)

A0

m
( Aj
j 1
cos
jt
Bj

sin jt)dt

调和分析方法简介

调和分析方法简介

调和分析方法简介实际潮汐的分潮从其来源看可分为以下四种:天文分潮、气象分潮、天文-气象分潮和浅水分潮。

从分潮的频率分布来看,分潮在频率上的分布是极不均匀的,而是分成族、群和亚群。

在Doodson 展开中,按Doodson 数1μ区分潮族,按2μ区分群,按3μ区分亚群。

在潮族中一般分为长周期分潮族)0(1=μ、全日分潮族)1(1=μ、半日分潮族)2(1=μ、三分日分潮族)3(1=μ直到十二分日分潮族)12(1=μ,共13个潮族。

在每一个潮族中,具有不同数量的群和亚群。

在亚群中的各个分潮的角速度是非常接近的,彼此之间只有微小的差异。

因此,在资料长度有限的情况下,亚群中的各个分潮是无法区分的。

因此,在实际的潮汐分析中,往往将一个亚群合成一个分潮,此时这一分潮的振幅和迟角不再是常数,而是随着升交点的黄经十分缓慢地变化,一般在较短的时间内可近似看作不变。

这样的分潮实质上是准调和的,但习惯上仍叫做调和分潮。

实际水位可以看作是很多个调和分潮迭加的结果,但是在实际分析中只能选取其中有限个较主要的分潮。

假设我们选取了J 个分潮,对于任一点的潮位表达式为:∑∑==-+++=-++=Jj j j j j j j Jj j j j j j g u v t h f S g u v h f S h 10010)cos()cos(σ,其中,0S 为余水位,j f 为交点因子,j u 为交点订正角,j j g h ,为分潮的调和常数(振幅和迟角)。

1 分潮角速度的计算••••••'+'++'++=p N p h s 654321μμμμμτμσ其中:σ为分潮的角速度,654321,,,,,μμμμμμ为Doodson 数,⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧='='=='==••••••00000196.000220641.000464183.004106864.054901653.049205211.14p N p h s τ (单位:度/平太阳时) 2 分潮初相位的计算Y 年M 月D 日t 时刻(实际计算中是观测数据的起始时间)的天文初相角:9006543210μμμμμμτμ+'+'++'++=p N p h s v其中:6543210,,,,,,μμμμμμμ为Doodson 数,⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧'+-=+++-+='+++-+='+++-+=+++--='+++-+=h s t t i n Y p t i n Y N t i n Y p t i n Y h t i n Y s 15)24(00005.0)1900(0172.022.281)24(0530.0)1900(3282.1984.100)24(1114.0)1900(6625.4039.334)24(9857.0)1900(2387.019.280)24(1764.13)1900(3848.12902.277τ式中i 为1900年至Y 年的闰年数,)41901int(-=Y i ;n 为从Y 年1月1日开始计算的累积日期序数,1月1日的日期序数为0,t 为时间(单位:小时)。

潮汐调和分析

潮汐调和分析

潮汐调和常数计算方式及其应用梁国亭李文学张晨霞(黄委员黄河水利科学研究院郑州450003)(黄委会黄河水利技术学院475001)摘要在潮位预测中最大体的工作,第一就是计算潮汐调和常数。

本文在前人研究的基础上,开发了短时刻观测资料和30天观测资料的潮汐调和常数计算及潮汐预测模型,为深切研究黄河口的治理计划提供重要工具。

关键词潮汐分潮调和常数潮位预测1前言潮汐是河口最重要的海洋动力之一。

由于它周而复始的作用于河口、海岸的冲淤转变和入海泥沙等物质的扩散运移,直接影响着河口防洪安全、河口航运事业进展和人们的日常生活。

关于定点潮汐现象的预测研究,主如果按如实测资料通过调和分析,把复杂的潮汐曲线分解成许多调和项,即许多分潮,然后再按照调和常数和天文要素的转变推算潮汐。

所以调和常数是潮汐推算和进行潮波散布数值计算不可缺少的数据[1][2]。

河口泥沙数学模型除具有一般泥沙数学模型的特点外,还必需解决数学模型的下边界条件,即河口开边界的潮位进程线。

因此,研究潮汐调和常数的计算方式是研制河口泥沙数学模型的一项基础性研究工作。

2潮汐调和常数潮汐转变取决于地球、月球和太阳相对位置的转变。

按照万有引力定律,潮高的表达式,通过度解可取得月球平衡潮如下形式:ζ月=34(ME) (aD)3 a [(12-32Sin2ϕ) (23-2Sin2δ)+Sin2ϕSin2δCosT1+Cos2ϕCos2δCos2T1 ](1) 式中,M、E别离为月球和地球的质量,a~地球平均半径,D~地、月中心距,ϕ~地理纬度,δ~月球赤纬,T1~月球时角。

对(1)式中的变量,赤纬用经度、月球时角用太阳时替换,并引进辅助春分点,展开后略去4次方项,取得许多主要的调和项,即称分潮。

由于系数决定着潮差,相角决定着分潮周期。

在实际的海洋中,由于水流运动存在惯性、摩擦等缘故,天体在天顶时刻潮位并非发生最高,往往要掉队一段时刻才出现高潮,因此,通过对式(1)进行简化,可得:ζ=fHCos(σt+v0+u-K) (2) 式中的H为平均振幅,K为地方迟角。

中期水位资料对潮汐进行调和分析

中期水位资料对潮汐进行调和分析

!利用1996年7月厦门站的潮汐观测数据计算调和常数,并利用主要分潮和浅水分潮进行潮汐预报program workimplicit nonecharacter*80::a1character(len=5),dimension(62,16)::aainteger::bb(62,12),c(62,2),caita(-371:371),i,i1,i2,j,t1real::N0,n(13,6),a(0:13,0:13),b(1:13,1:13),s,s0,s1,s2,s3,sa,hh !n代表Doodson代码;a,b为系数矩阵real::xiaoa(0:13),xiaob(13),gg1,gg2,pjchaocha,t,ma,mi!计算法方程所需的参数real,dimension(1:13)::w,u,f,V0,f1(0:13),f2!f1和f2为法方程右边系数real,dimension(13)::sita,h,g,r,h0(13),g0(13),h1(13),g1(13)!调和常数参数real,dimension(-371:371)::caita1,caita3,caita4,caita8,caita9,caita5,caita11 !主分潮、浅水分潮的潮高数值real,dimension(:),allocatable::hightide,lowtide,chaocha!高低潮数值integer,dimension(:),allocatable::hightrq,lowtrq,hight,hightt,lowt,lowtt!读取数据,把潮位数据赋值给bb,把年月份数据赋值给copen(unit=2,file='XM_July1996.dat')read(2,'(a)')a1print*,'数据文件的第一行信息:',a1do i=1,62read(2,'(16a5)')aa(i,:)end dodo i=1,62read(aa(i,5:16),*)bb(i,:)read(aa(i,3:4),*)c(i,:)end dodo i=1,62c(i,2)=int(real(c(i,2))/10.0)end doclose(2)!计算分潮角速率ww=(/0.002822,0.037219,0.038731,0.041781,0.163845,0.241534,0.078999 ,&&0.080511,0.083333,0.122292,0.161023,0.041553,0.083561/)w=360*wprint*print*,'角速率w:',w!计算N0 (middle time:1996-7-16 ; data sum:744, middle number:372 ) N0=259.157-19.32818*(1996-1900)-0.05295*(31*3+30*2+29+15+int((9 5.0)/4.0)) !初始升交点平均黄经N0=-(0.00220641*3+N0)print*!转换成格林威治时间print*,'N0:',N0!数字序号对应选取的分潮,但将5、6(P1、K2)分别与12、13(MS4、M6)对调,其中P1、K2为随从分潮!计算交点订正角uu(3)=10.8*sind(N0)-1.34*sind(2*N0)+0.19*sind(3*N0)u(4)=-8.86*sind(N0)+0.68*sind(2*N0)-0.07*sind(3*N0)u(8)=-2.14*sind(N0)u(13)=-17.74*sind(N0)+0.68*sind(2*N0)-0.04*sind(3*N0)u(1)=-u(8)u(2)=u(3)u(7)=u(8)u(9)=0u(10)=u(8)+u(4)u(11)=2*u(8)u(5)=u(8)u(6)=3*u(8)u(12)=0 !print*print*,'交点订正角u:',u!计算交点因子ff(3)=1.0089+0.1871*cosd(N0)-0.147*cosd(2*N0)+0.0014*cosd(3*N0) f(4)=1.006+0.115*cosd(N0)-0.0088*cosd(2*N0)+0.0006*cosd(3*N0) f(8)=1.0004-0.0373*cosd(N0)+0.0003*cosd(2*N0)f(13)=1.0241+0.2863*cosd(N0)+0.0083*cosd(2*N0)-0.0015*cosd(3*N0 )f(1)=f(8)f(2)=f(3)f(7)=f(8)f(9)=1f(10)=f(8)*f(4)f(11)=f(8)**2f(5)=f(8)**2f(6)=f(8)**3f(12)=1 !print*print*,'交点因子f:',f!查表得到的Doodson代码n(1,:)=(/0,2,-2,0,0,0/)n(2,:)=(/1,-2,0,1,0,0/)n(3,:)=(/1,-1,0,0,0,0/)n(4,:)=(/1,1,0,0,0,0/)n(5,:)=(/4,2,-2,0,0,0/)n(6,:)=(/6,0,0,0,0,0/)n(7,:)=(/2,-1,0,1,0,0/)n(8,:)=(/2,0,0,0,0,0/)n(9,:)=(/2,2,-2,0,0,0/)n(10,:)=(/3,1,0,0,0,0/)n(11,:)=(/4,0,0,0,0,0/)n(12,:)=(/1,1,-2,0,0,0/)n(13,:)=(/2,2,0,0,0,0/)!计算V0do i=1,13V0(i)=(14.49205212*3+180)*n(i,1)+(0.54901653*3+277.025+129.3848 *96+13.1764*(220))*n(i,2)+&&(0.04106864*3+280.190-0.23872*96+0.98565*(220))*n(i,3)+(0.00464 183*3+334.385+40.66249*96+&&0.11140*(220))*n(i,4)-(0.00220641*3+259.157-19.32818*96-0.05295* (220))*n(i,5)+&&(0.00000196*3+281.221+0.01718*96+0.000047*(220))*n(i,6) end doprint*print*,'初始幅角V0:',V0!设caita为潮高数据do i=1,61j=-371+(i-1)*12caita(j:j+11)=bb(i,:)end docaita(361:371)=bb(62,1:11)!计算法方程等式右边的数据,相邻数据时间间隔为1小时f1(0)=sum(caita)!f1为A阵中除第一行外的等式右边一维数据f1(1:13)=0do i=1,13do j=-371,371f1(i)=f1(i)+caita(j)*cosd(j*w(i))end doend do!f2为B阵中等式右边的一维数据f2=0do i=1,13do j=-371,371f2(i)=f2(i)+caita(j)*sind(j*w(i))end doend do!计算A阵中的系数矩阵Aa(0,0)=743do j=1,13a(0,j)=sind(743.0/2*w(j))/sind(0.5*w(j))a(j,0)=a(0,j)end dodo j=1,13a(j,j)=0.5*(743+sind(743.0*w(j))/sind(w(j)))end dodo i=1,13do j=i+1,13a(i,j)=0.5*(sind(743.0/2*(w(i)-w(j)))/sind(0.5*(w(i)-w(j)))+& & sind(743.0/2*(w(i)+w(j)))/sind(0.5*(w(i)+w(j)))) a(j,i)=a(i,j)end doend doprint*print*,'系数矩阵A:',a!计算B阵中的系数矩阵Bdo j=1,13b(j,j)=0.5*(743-sind(743.0*w(j))/sind(w(j)))end dodo i=1,13do j=i+1,13b(i,j)=0.5*((sind(743.0/2*(w(i)-w(j)))/sind(0.5*(w(i)-w(j)))-&& sind(743.0/2*(w(i)+w(j)))/sind(0.5*(w(i)+w(j))))) b(j,i)=b(i,j)end doend doprint*print*,'系数矩阵B:',b!Guass-Seidel迭代法求解方程组h=0;g=0;i1=0doh0=hg0=g!A阵do i=0,11s1=0do j=0,11s1=s1+xiaoa(j)*a(i,j)end doxiaoa(i)=-s1/a(i,i)+f1(i)/a(i,i)+xiaoa(i)-xiaoa(12)*a(i,12)/a(i,i)-xiaoa(13)* a(i,13)/a(i,i)end do!B阵do i=1,11s1=0do j=1,11s1=s1+xiaob(j)*b(i,j)end doxiaob(i)=-s1/b(i,i)+f2(i)/b(i,i)+xiaob(i)-xiaob(12)*b(i,12)/b(i,i)-xiaob(13) *b(i,13)/b(i,i)end do!计算调和常数h,gdo j=1,11sita(j)=atand(xiaob(j)/xiaoa(j))+180r(j)=sqrt(xiaoa(j)**2+xiaob(j)**2)g(j)=V0(j)+u(j)+sita(j)h(j)=r(j)/f(j)end dodo i=1,11do while(g(i)>360.or.g(i)<0)if(g(i)>360)thendog(i)=g(i)-360if(g(i)>0.and.g(i)<360)exitend doelseend ifif(g(i)<0)thendog(i)=g(i)+360if(g(i)>0.and.g(i)<360)exitend doelseend ifend doend dogg1=g(4)-g(3)gg2=g(9)-g(8)do while(gg1>230.or.gg1<-130)if(gg1>230)thendogg1=gg1-360if(gg1<230.and.gg1>-130)exitend doelseend ifif(gg1<-130)thendogg1=gg1+360if(gg1>-130.and.gg1<230)exitend doelseend ifend dodo while(gg2>230.or.gg2<-130)if(gg2>230)thendogg2=gg2-360if(gg2<230.and.gg2>-130)exitend doelseend ifif(gg2<-130)thendogg2=gg2+360if(gg2>-130.and.gg2<230)exitend doelseend ifend dog(12)=g(4)-0.075*(g(4)-g(3))g(13)=g(9)+0.081*(g(9)-g(8)) sita(12)=-(u(12)+V0(12)-g(12)) sita(13)=-(u(13)+V0(13)-g(13)) h(12)=h(4)*0.324h(13)=h(9)*0.282do j=12,13r(j)=h(j)*f(j)xiaoa(j)=r(j)*cosd(sita(j))xiaob(j)=r(j)*sind(sita(j)) end dog1=g-g0h1=h-h0i1=i1+1if(all(abs(h1)<10.0).and.all(abs(g1)<2.0))exit !退出循环条件end doprint*print*,'系数a:',xiaoaprint*print*,'系数b:',xiaobprint*print*,'迭代循环次数:',i1print*print*,'调和常数h:',hprint*print*,'调和常数g:',g!计算平均水位s0=xiaoa(0)print*print*,'平均水位s0:',s0!向文件中输入数据!将各分潮的调和常数写入'hg.txt'open(unit=2,file='hg.txt')do i=1,13write(2,*)h(i),g(i)end doclose(2)!将所有潮汐数据写入'tides.txt'open(unit=2,file='tides.txt')do i=1,62write(2,'(12i5)')bb(i,:)end doclose(2)!将所有主要分潮(3,4,8,9)、浅水分潮(5,11)数据按随时间的变化情况写入向量中do j=-371,371caita3(j)=s0+f(3)*h(3)*cosd(w(3)*j-sita(3))caita4(j)=s0+f(4)*h(4)*cosd(w(4)*j-sita(4))caita8(j)=s0+f(8)*h(8)*cosd(w(8)*j-sita(8))caita9(j)=s0+f(9)*h(9)*cosd(w(9)*j-sita(9))caita5(j)=s0+f(5)*h(5)*cosd(w(5)*j-sita(5))caita11(j)=s0+f(11)*h(11)*cosd(w(11)*j-sita(11))caita1(j)=caita3(j)+caita4(j)+caita8(j)+caita9(j)+caita5(j)+caita11(j)-5*s0 end do!计算高低潮个数i1=0;i2=0do j=-370,370if(caita(j)>caita(j-1).and.caita(j)>caita(j+1))theni1=i1+1 !高潮个数end ifif(caita(j)<caita(j-1).and.caita(j)<caita(j+1))theni2=i2+1 !低潮个数end ifend doprint*print*,'高潮个数:',i1print*,'低潮个数:',i2if(allocated(hightide))deallocate(hightide)if(allocated(lowtide))deallocate(lowtide)if(allocated(hight))deallocate(hight)allocate(hightide(1:i1),lowtide(1:i2))!将观测时的高潮写入文件open(unit=2,file='realh.txt')do i=1,size(hightide)write(2,*)hightide(i)end doclose(2)!将观测时的低潮写入文件open(unit=2,file='reall.txt')do i=1,size(lowtide)write(2,*)lowtide(i)end doclose(2)!潮汐预报部分!计算高低潮对应的潮位及时刻if(allocated(hightide))deallocate(hightide) if(allocated(lowtide))deallocate(lowtide) if(allocated(hight))deallocate(hight)if(allocated(lowtrq))deallocate(lowtrq)if(allocated(hightrq))deallocate(hightrq)i=min(i1,i2)allocate(hightide(1:i1),lowtide(1:i2),hightrq(i1),lowtrq(i2),hight(i1),hightt (i1),lowtt(i2),lowt(i2),chaocha(i))i1=0;i2=0do j=-370,370!高潮潮位及时刻if(caita1(j)>caita1(j-1).and.caita1(j)>caita1(j+1))theni1=i1+1do t=j-1,j+1,0.01s=s0+f(3)*h(3)*cosd(w(3)*(t)+V0(3)+u(3)-g(3))+&f(4)*h(4)*cosd(w(4)*(t)+V0(4)+u(4)-g(4))+&f(5)*h(5)*cosd(w(5)*(t)+V0(5)+u(5)-g(5))+&f(8)*h(8)*cosd(w(8)*(t)+V0(8)+u(8)-g(8))+&f(9)*h(9)*cosd(w(9)*(t)+V0(9)+u(9)-g(9))+&f(11)*h(11)*cosd(w(11)*(t)+V0(11)+u(11)-g(11)) sa=s0+f(3)*h(3)*cosd(w(3)*((t+1/60.0))+V0(3)+u(3)-g(3))+& f(4)*h(4)*cosd(w(4)*((t+1/60.0))+V0(4)+u(4)-g(4))+&f(5)*h(5)*cosd(w(5)*((t+1/60.0))+V0(5)+u(5)-g(5))+&f(8)*h(8)*cosd(w(8)*((t+1/60.0))+V0(8)+u(8)-g(8))+&f(9)*h(9)*cosd(w(9)*((t+1/60.0))+V0(9)+u(9)-g(9))+&f(11)*h(11)*cosd(w(11)*((t+1/60.0))+V0(11)+u(11)-g(11)) if(s<sa)thenma=sahightt(i1)=int((t-floor(t))*60)hight(i1)=floor(t)+371end ifend dohightide(i1)=maelseend if!低潮潮位及时刻if(caita1(j)<caita1(j-1).and.caita1(j)<caita1(j+1))theni2=i2+1do t=j-1,j+1,0.01s=s0+f(3)*h(3)*cosd(w(3)*(t)+V0(3)+u(3)-g(3))+&f(4)*h(4)*cosd(w(4)*(t)+V0(4)+u(4)-g(4))+&f(5)*h(5)*cosd(w(5)*(t)+V0(5)+u(5)-g(5))+&f(8)*h(8)*cosd(w(8)*(t)+V0(8)+u(8)-g(8))+&f(9)*h(9)*cosd(w(9)*(t)+V0(9)+u(9)-g(9))+&f(11)*h(11)*cosd(w(11)*(t)+V0(11)+u(11)-g(11)) sa=s0+f(3)*h(3)*cosd(w(3)*((t+1/60.0))+V0(3)+u(3)-g(3))+& f(4)*h(4)*cosd(w(4)*((t+1/60.0))+V0(4)+u(4)-g(4))+&f(5)*h(5)*cosd(w(5)*((t+1/60.0))+V0(5)+u(5)-g(5))+&f(8)*h(8)*cosd(w(8)*((t+1/60.0))+V0(8)+u(8)-g(8))+&f(9)*h(9)*cosd(w(9)*((t+1/60.0))+V0(9)+u(9)-g(9))+&f(11)*h(11)*cosd(w(11)*((t+1/60.0))+V0(11)+u(11)-g(11)) if(s>sa)thenmi=salowtt(i2)=int((t-floor(t))*60)lowt(i2)=floor(t)+371end ifend dolowtide(i2)=mielseend ifend do!将高潮位写入'hightide.txt',第1列为潮位,第2、3列为时刻open(unit=2,file='hightide.txt')do i=1,i1write(2,*)hightide(i),hight(i),hightt(i)end doclose(2)do i=1,i1j=1if(hight(i)<=23)thenhightrq(i)=1end ifdo while(hight(i)>23)hight(i)=hight(i)-24j=j+1hightrq(i)=jend doend doopen(unit=2,file='hightidexiu.xls')do i=1,i1hightide(i)=int(hightide(i)+0.5)*1.0write(2,*)hightide(i),hightrq(i),hight(i),hightt(i) !将高潮位及时刻写入'hightidexiu.xls',第1列为潮位,第2、3、4列为天数、小时、分钟end doclose(2)!将低潮位写入'lowtide.txt',第1列为潮位,第2、3列为时刻open(unit=2,file='lowtide.txt')do i=1,i2write(2,*)lowtide(i),lowt(i),lowtt(i)end doclose(2)do i=1,i2j=1if(lowt(i)<=23)thenlowtrq(i)=1endifdo while(lowt(i)>23)lowt(i)=lowt(i)-24j=j+1lowtrq(i)=jend doend doopen(unit=2,file='lowtidexiu.xls')do i=1,i2write(2,*)lowtide(i),lowtrq(i),lowt(i),lowtt(i) !将低潮位及时刻写入'lowtidexiu.xls',第1列为潮位,第2、3、4列为天数、小时、分钟end do!将四大主分潮潮位数据写入'zhuyaotides.txt'中,第1列为O1,第2列为K1,第3列为M2,第4列为S2open(unit=2,file='zhuyaotides.txt')do i=-371,371write(2,'(4f7.1)')caita3(i),caita4(i),caita8(i),caita9(i)end doclose(2)!将浅水分潮潮位数据写入'qianshuitides.txt'中,第1列为MS4,第2列为M4open(unit=2,file='qianshuitides.txt')do i=-371,371write(2,'(2f7.1)')caita5(i),caita11(i)end doclose(2)!计算平均潮差s=0do i=1,size(chaocha)s=s+(hightide(i)-lowtide(i))pjchaocha=s/size(chaocha)print*print*,'平均潮差:',pjchaochaprint*deallocate(hightide,lowtide,hight,lowt,chaocha,hightrq,lowtrq) !释放掉潮位数据!判断XM站潮汐类型hh=(h(3)+h(4))/h(8)if(hh<0.5)thenprint*,'潮型数:',hh,'所以XM站潮汐类型为半日潮'else if(hh>=0.5.and.hh<2.0)thenprint*,'潮型数:',hh,'所以XM站潮汐类型为不规则半日潮混合潮' else if(hh>=2.0.and.hh<=4.0)thenprint*,'潮型数:',hh,'所以XM站潮汐类型为不规则日潮混合潮' else if(hh>=4.0)thenprint*,'潮型数:',hh,'所以XM站潮汐类型为全日潮'elseprint*,'error'end ifend program work。

重力固体潮调和分析

重力固体潮调和分析

2008年四川汶川8.0级地震前重力变化
2002~2005
1998~2005
2003年民乐6.1级地震

2002年起对青藏高原东北缘 重力资料进行整体分析与预测研 究. 于2003年9月在北京召开的中 期预报中指出:2000~2003年, 青藏高原东北缘测区的西北地域 重力变化由西南向东北逐渐增加 的变化过程中,于祁连主构造断 裂带出现重力变化梯度带,在兰 州以西出现重力变化较大的重力 增减差异运动,重力变化剧烈程 度大于东南部和其它地区。兰州 以西的祁连山构造带附近发生强 震的可能性大于东南部,有发生6 级以上地震的可能 .

维尼迪柯夫调和分析: 数字滤波与最小二乘法相结合的一种处理方法, 具体利用实测48小时的时间间隔建立滤波器, 分离各潮汐分波(如日波、半日波等),求各 潮汐分波的潮汐因子、相位滞后。
n 重力固体潮的维尼迪科夫调和分析简介 i 1
dg Ai cos( i i )

调和分析 重力潮汐因子
2.计算步骤
r / a 0.998327 0.00167 cos 2B
(2)计算观测时刻的儒略世纪数:T (3)计算6个天文参数 s p N h p ε参考43页计算公式 (4)计算:cm/ dm、 cs/ ds、βm 、βs , 参考45页公式 (5)计算地方恒星时θ θ =(t-8)*15°+h+L-180° 其中 L为计算点的经度,t是北京时间 cosZm=sinΦ(sinεcosβsinλ+cosεsinβ)+ cos Φ (cosλcos β cosθ +sin θ (sinλ cos β cosε-sin ε sin β)) Φ=B-0.192396sin2B Φ地心纬度 B地理纬度 coszs=sin Φ sin ε sin λs +cos Φ(cos λs cos θ +sin θ cos ε sin λs ) 将上面值代入基本公式即得重力固体潮理论值

潮汐调和分析-实验报告

潮汐调和分析-实验报告

中期水位观测资料的最小二乘分析报告摘要:本次实验中采用了KM站(28.05N,121.17E)1997年8月的逐时潮位数据,运用中期水位观测资料的最小二乘分析方法,通过奇异值剔除、调和分析、逐时潮位回报、高低潮及余水位计算等工作,对此验潮站的数据进行了初步分析,并了解了中期水位资料分析的基本流程。

报告主要内容:(1)11个主要分潮(MSf Q1 O1 K1 N2 M2 S2 MK3 M4 MS4)及两个随从分潮(P1 K2)的调和常数H和g(2)图像和数据文件的基本信息(3)平均潮差和潮汐类型(4)余水位特征分析(5)误差分析(6)程序的相关说明(1)潮汐的调和常数:利用最小二乘原理,通过引入差比关系的方法,我们可以成功得到11个主要分潮和2个随从分潮的调和常数如下:分潮名称调和常数H 调和常数gMSf 121.2222 -32.38747Q1 62.95736 233.5120O1 225.5294 238.7111K1 266.1612 113.2537N2 420.5689 167.2492M2 1922.772 174.8581S2 679.3940 197.3759MK3 33.19594 252.1002M4 32.43390 121.7806MS4 33.60584 198.8826M6 3.762754 94.29744P1 73.46050 109.5160K2 192.9479 201.4156程序运行结果如图:其中H关系到分潮的振幅,g关系到分潮的相位。

从表中可以看出,M2分潮的振幅最强,对当地潮位的贡献最大,这与实际情况相符,但K1分潮的调和常数H仅有266.1412,结果偏小。

(2)图像和数据文件的基本信息:本次报告中包含以下数据文件:1. KM9708new.dat数据原始文件。

2. KM9708new_02.dat经过奇异值订正的数据文件,为方便画图时读取,没有输入数据质量信息。

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潮汐调和常数计算方式及其应用梁国亭李文学张晨霞(黄委员黄河水利科学研究院郑州450003)(黄委会黄河水利技术学院475001)摘要在潮位预测中最大体的工作,第一就是计算潮汐调和常数。

本文在前人研究的基础上,开发了短时刻观测资料和30天观测资料的潮汐调和常数计算及潮汐预测模型,为深切研究黄河口的治理计划提供重要工具。

关键词潮汐分潮调和常数潮位预测1前言潮汐是河口最重要的海洋动力之一。

由于它周而复始的作用于河口、海岸的冲淤转变和入海泥沙等物质的扩散运移,直接影响着河口防洪安全、河口航运事业进展和人们的日常生活。

关于定点潮汐现象的预测研究,主如果按如实测资料通过调和分析,把复杂的潮汐曲线分解成许多调和项,即许多分潮,然后再按照调和常数和天文要素的转变推算潮汐。

所以调和常数是潮汐推算和进行潮波散布数值计算不可缺少的数据[1][2]。

河口泥沙数学模型除具有一般泥沙数学模型的特点外,还必需解决数学模型的下边界条件,即河口开边界的潮位进程线。

因此,研究潮汐调和常数的计算方式是研制河口泥沙数学模型的一项基础性研究工作。

2潮汐调和常数潮汐转变取决于地球、月球和太阳相对位置的转变。

按照万有引力定律,潮高的表达式,通过度解可取得月球平衡潮如下形式:ζ月=34(ME) (aD)3 a [(12-32Sin2ϕ) (23-2Sin2δ)+Sin2ϕSin2δCosT1+Cos2ϕCos2δCos2T1 ](1) 式中,M、E别离为月球和地球的质量,a~地球平均半径,D~地、月中心距,ϕ~地理纬度,δ~月球赤纬,T1~月球时角。

对(1)式中的变量,赤纬用经度、月球时角用太阳时替换,并引进辅助春分点,展开后略去4次方项,取得许多主要的调和项,即称分潮。

由于系数决定着潮差,相角决定着分潮周期。

在实际的海洋中,由于水流运动存在惯性、摩擦等缘故,天体在天顶时刻潮位并非发生最高,往往要掉队一段时刻才出现高潮,因此,通过对式(1)进行简化,可得:ζ=fHCos(σt+v0+u-K) (2) 式中的H为平均振幅,K为地方迟角。

由于H、K是由地理位置决定的,对固定的地址近似为恒量,因此称为分潮的调和常数。

3潮汐调和常数的计算分潮一般表达式,ζ=Acos σt+Bsin σt (3)由于A=Rcos θ0 ,B=Rsin θ0 ,R=A B 22+, tg θ0=BA,所以,H=R f ,K= tg -1(v 0+u-θ0),能够看出,求分潮调和常数,转换成主如果按照天文变量求A ,B 系数。

鉴于在海边取得长序列潮位资料很困难,除上述潮汐调和分析方式外,还研究了短时刻资料准调和分析方式。

不过潮汐观测资料长度一般不该小于两天,不然需借助周围口岸调和常数进行类比计算。

此类方式,主如果对半日潮和全日潮进行计算。

如M 2, S 2,K 1,O 1 ,4个主要分潮的潮高表达式能够写成:h t = (HD)M2Cos[σM2t – (d + g)M2] + (HD)S2C OS [σS2 t – (d + g)S2] + (HD)K1Cos [σK1t – (d + g)K1] + (HD)O1 Cos [σO1t – (d + g)O1]=∑HDCos [σt-(d+g)] (4)由(4)式可见,求潮汐调和常数,变成计算潮位观测开始日期天文变量D ,d 和潮汐推算专用(相对于格林威治时刻)迟角g 。

30(或15)天观测资料法若是能搜集到一个月逐时潮位观测资料。

潮汐调和常数计算的大体方式,对同一分潮系瞬时潮位表达式:Y t = A 0 +R p Cos(p σt - θp ) (5)式中,A 0~海水面与基准面间的距离;R p ~分潮振幅;p=1,2,---n 是一个分潮日内的分潮周期数;σ~分潮角速度;θp ~分潮位相;t ~时刻。

将(5)式展开,通过三角函数变换取得:R 1 =B 1Csc θ1 , R 2=B 2Csc θ2 ,---R n =B n Csc θn (6) θ1= tg -1B A 11, θ2= tg -1B A 22,--- θn =tg -1B A n n(7)A 0 =124(Y 0 + Y 1 + ---+Y 23 ) (8)式中θ1,θ2,---θn 所在的象限按照A 、B 的正、负符号肯定。

对A 、B 计算是,按照(5)式可取得24个方程,从而取得12A p =23∑Y t Cos p σt ,12B p =∑230Y t Sin p σt (9)由式(9)可知,对于某一个分潮,p 、σ值是肯定的,按照时刻t 就可以够计算出12A 和12B ,由(7)式取得初位相θ0和振幅R=()12120A f sec θ'(10)式中f '是补正系数,对于半日潮f '=,对太阳分潮系f '=1。

按照天文变量计算出格林威治初位相v 0+u和观测中间日期的交点因数f,然后,可求得分潮调和常数:平均振幅H=R f和迟角K=(v0+u)+θ0。

分潮的振幅,对固定地址,各分潮间有必然的关系,即同群分潮各分潮振幅的大小,一般几乎与潮汐理论值成比例,其迟角差近似和二者的角速度差成比例。

对同群分潮H(B)= Φ1H(A),H(C)= Φ2H(A),(11)K(C)=K(A)+c ab a--[ K(B) - K(A)](12)式中的H(A)、H(B)、H(c)为A、B、C三个分潮的振幅,Φ是系数,其中Φ1是B分潮平均振幅与A 分潮平均振幅之比,Φ2是C分潮平均振幅与A分潮振幅之比。

K(A)、K(B)、K(C)为三个分潮的迟角,a、b、c为三个分潮的角速度。

因此,在潮汐调和常数计算中,引进近似计算方式,主如果为了简化计算,即除M2、S2、K1、O1四个主要分潮进行详细计算外,其他分潮均采用近似计算。

短时刻观测资料法[3]短时刻潮位观测资料计算调和常数,有两种情形,即只有一天或两天以上潮位观测资料。

3.2.1 一次24小时观测资料若是只搜集到一天观测资料无法进行独立计算,必需借助周围潮汐性质相同的测站调和常数进行近似计算。

由于两个半日潮(M2、S2)之间,两个全日潮之间,及浅海分潮(M4、M S4)之间,振幅之比和迟角之差随地址转变一般很小,而且很慢,因此,可用周围验潮站的调和常数计算关系值,其关系值计算式H'M2 = H M2/H S2,H'O1 = H O1/H K1 (13)g'M2 = g M2 - g S2,g'O1 = g O1 - g K1(14)(13)和(14)式中,H'M2、g'S2、H'O1、g'K1是关系站的振幅和迟角,从而取得H M2 = H'M2·H S2,g M2 = g'M2+ g M,H O1 = H'O1·H K1,g O1 = g'O1 + g k1(15)3.2.2 两次(或三次)24小时观测资料若是搜集到两次(或三次)24小时潮位观测资料,计算调和常数的方式,其大体思路是先按照天文变量求4个主要分潮调和常数,然后按照近似方式计算其他分潮的常数。

从潮高表达式(4),能够看出,求调和常数的主要计算进程是,先按照潮位观测日期,计算天文参数s、h、p、N、p s,进一步计算月球、太阳相对位置转变的有关参量crss、λs、cr、λ、I、ν、ξ、δ、T1,从而可取得各个分潮的D、d。

4调和常数的验证潮汐推算方式计算潮汐调和常数,其目的是为了推算潮位转变进程。

相反,若是将潮汐推算结果与实测值比较,即是对调和常数的验证。

潮汐推算的大体潮高公式:ζt =A0+∑ƒHcos[σt+( v0+u )-g](16) 式中ζt~任意时刻t在深度基准面上的潮高;( v0+u)~格林威治1月1日零时分潮的初相角;g~为分潮的专用迟角;t ~为每一年1月1日零时算起的标准时,用太阳时表示。

调和常数验证利用上述方式,开发了适合于30(或15)天资料和一天或多天潮位观测资料的计算潮汐调和常数的程序。

本文利用该程序计算了黄河口潮位站的调和常数,然后用上述潮汐推算程序进行潮汐预报,其结果如图1。

图1 神仙沟口计算潮位与实测潮位的比较-80-60-40-2002040608010068-6-14 0:0068-6-14 12:0068-6-15 0:0068-6-15 12:0068-6-16 0:00日期潮位(c m )由图1中潮位进程线能够看出,不同的计算方式,其计算结果与实测潮位转变规律完全相同,潮时相同,但瞬时潮位有必然误差,一般都在允许的20cm 范围内,因此,验证结果令人满意。

5 结束语本文简明扼要介绍了潮汐调和常数计算方式,并开发了调和常数计算程序,通过对黄河河口的潮位验证,验证结果与实际吻合较好;潮汐调和常数计算和潮汐预报方式,为河口泥沙数学模型提供了下边界条件,即河口开边界的潮位进程线,为深切研究河口的治理开发和河口计划提供一个重要研究手腕。

参 考 文 献[1] 陈宗镛编著《潮汐学》海洋与湖沼出版社, 1980 年。

[2] .斯费德鲁普等著 毛汉礼译《海洋》 科学出版社, 1958年。

[3] 戴文达,六个主要分潮潮高公式推导及其应用,学术与科技,1978年。

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