影响潮汐的因素

影响潮汐的因素

特别是近岸潮汐，受到许多因素的影响，主要包括天文大潮、气象因素引起的风暴潮、地质力量（又称地震潮）和上游水流减少。由于影响因素复杂,准确预报风暴潮和海啸仍然存在很高的技术难度。天文潮是潮汐的主体,做好天文潮预报对海洋海岸工程的研究和设计以及风暴潮的防灾研究都具有重要的实际意义。本文以曹娥江新三江闸站为例,仅考虑天文潮的影响建立潮位预报模型。由于未考虑上游径流的影响,预报的潮位出现系统误差。考虑具体误差因素进行实时修正非常重要,可提高预报精度。采用统计方法建立上游流量增量与增水之间的相关关系可对预报的潮位进行校正,但这种方法需利用大量实测资料分级建立上游流量增量与增水的关系,较繁琐。因此,本文提出一套潮位误差修正方法,并将其应用于新三江闸站,不需进行大量前期分析就可有效地消减系统的偏差,效果较好。1区分正演分析参数地球上的潮汐现象主要由月球和太阳的引力作用产生,是一种强迫振动,周期等于强迫力(引潮力)的周期。通过对引潮力、引潮势或平衡潮的展开将一个复杂的潮波分解为较多简谐潮波,并具有一定周期和振幅的单波,称为分潮。由振动叠加原理,潮汐观测曲线可看成由许多分潮组合而成,观测其潮位值,潮高为:ζ(t)=a0+m∑j=1fjΗjcos[(V0+u)j‚格-gj,格+σjt]+r(t)(1)ζ(t)=a0+∑j=1mfjHjcos[(V0+u)j‚格−gj,格+σjt]+r(t)(1)式中,V0为j分潮初相角;σj为j分潮角速度;fj、uj分别为月球轨道18.6a变化引进来的对j分潮平均振幅Hj和相角的订正值,变化缓慢,在相当长的时期内(例如1a)可近似地看作不变;gj为迟角,反映高潮时落后于中天时刻这一迟时;a0为该站平均海面在水尺零点基准面上的高度(平均海面是指某地一定时期内每小时海面高度的算术平均值,又称平均海水面。某地平均海面高度一般从该地验潮站零点(水尺零点)起算,按连续验潮时间长短可分为日平均海面、月平均海面、年平均海面、多年平均海面等);r(t)为由气象因素或其他偶然性因素引起的非周期性水位变化。fj、uj、V0三个天文参数可由计算直接求得,因此,天文潮调和分析的主要任务就是求a0和调和常数Hj、gj。天文潮预报的主要任务是根据给定的t值,计算该时刻的潮位。1.1潮位t的最小二乘法调和分析法有达尔文分析法、Doodson分析法、潮汐最小二乘法分析以及富里哀分析等,本文采用灵活性最大的最小二乘分析法。取计算所得的潮位为:ζp(t)=a0+m∑j=1Rjcos(σjt-θj)=a0+m∑j=1(ajcosσjt+bjsinσjt)(2)ζp(t)=a0+∑j=1mRjcos(σjt−θj)=a0+∑j=1m(ajcosσjt+bjsinσjt)(2)其中,Ηj=Rj/fj‚gj=V0+uj+θj‚Rj=√a2j+b2j‚θj=tg-1(|bj|/|aj|)。Hj=Rj/fj‚gj=V0+uj+θj‚Rj=a2j+b2j−−−−−−√‚θj=tg−1(|bj|/|aj|)。以式(2)逼近实测的潮位ζ(t),按最小二乘法原理,必须使D最小:D=Ν2∑t=Ν1(ζ(t)-ζp(t))2=Ν2∑t=Ν1[ζ(t)-a0-m∑j=1(ajcosσjt+bjsinσjt)]2(3)D=∑t=N1N2(ζ(t)−ζp(t))2=∑t=N1N2[ζ(t)−a0−∑j=1m(ajcosσjt+bjsinσjt)]2(3)式中,N1、N2分别为开始时间和结束时间与时间原点相隔的时段数。求D对a0、ai、bi的偏导数,且令其等于零,这时,附标“i”项为指定分潮,即所欲求的分潮,于是有:∂D∂a0=-2Ν2∑t=Ν1[ζ(t)-a0-m∑j=1(ajcosσjt+bjsinσjt)]=0(4)∂D∂ai=-2Ν2∑t=Ν1[ζ(t)-a0-m∑j=1(ajcosσjt+bjsinσjt)]cosσit=0(5)∂D∂bi=-2Ν2∑t=Ν1[ζ(t)-a0-m∑j=1(ajcosσjt+bjsinσjt)]sinσit=0(6)∂D∂a0=−2∑t=N1N2[ζ(t)−a0−∑j=1m(ajcosσjt+bjsinσjt)]=0(4)∂D∂ai=−2∑t=N1N2[ζ(t)−a0−∑j=1m(ajcosσjt+bjsinσjt)]cosσit=0(5)∂D∂bi=−2∑t=N1N2[ζ(t)−a0−∑j=1m(ajcosσjt+bjsinσjt)]sinσit=0(6)求解由式(4)～(6)组成的方程组,可得系数a0、ai、bi,继而求调和常数Hj和gj。1.2资料来源和分潮数量文献分析了三组分潮,主要的11个分潮、常用的63个分潮以及实用的128个分潮。其中,用11、63、128个分潮作调和分析,至少需要一个月、1a、369d的资料。128个分潮与11个分潮相比,增加了一部分高频分潮和低频分潮。增加的高频分潮能更好地描述其地形变化对潮波含有的短周期波变形的影响,增加的低频分潮能更有效地反映本流域气象状况年过程涉及的径流长波季节变化的影响。128个分潮的选取,充实和拓宽了模式组成分潮的频带,使其能对复杂的浅海潮汐现象具有较好的代表性和较强的适应能力,由此消除了可能因模式不当而引起的某些误差。1.3自报余差均方差由实测潮位ζ(t)减去相应的自报潮位ζp(t),叫作自报余差,记做rt:rt=ζ(t)-ζp(t)(7)rt=ζ(t)−ζp(t)(7)自报余差的均方差为:δ={1ΝΝ2∑t=Ν1[(ζ(t)-ζp(t)]2}1/2(8)δ={1N∑t=N1N2[(ζ(t)−ζp(t)]2}1/2(8)其中,N=N2-N1+1。通常情况下,用δ作为非潮汐水位影响大小的估计量。文献规定,正常潮位的许可误差为±30cm。2改进方法和实例研究2.1预报潮位对比分析为测试天文潮潮位预报模型的精度,本文采用天文潮的潮汐表资料来验证。选取吴淞站2001、2003、2005、2006年的潮汐表资料,用每一年的资料进行调和分析预报其他年份的潮位,发现采用128个分潮进行分析效果较好。因此,选用128个分潮对吴淞站的潮位进行分析和预报,表1为预报精度。由表1可知,所建天文潮预报模型精度很高,模型在分析期和预报期的合格率达96%以上,余差均方差约为10cm,最大仅为15.13cm。图1、图2为调和分析实例,用2001年资料作调和分析,预报2003、2005、2006年的潮位,表2为吴淞站主要分潮的调和常数。2.2新三河站应用实例2.2.1潮位预报模型选用不同时期的资料和不同个数的分潮对新三江闸站进行调和分析,发现128个分潮更适合新三江闸站。因此,本文选用128个分潮建立新三江闸站潮位预报模型。资料长度越长,最小二乘法分析的调和常数精度越高。现有新三江闸潮位资料有缺漏,尤以2002、2003年较为严重。2003年9月1日～2004年10月19日之间资料连续性较好,所以选取这14个月的资料进行分析。新三江闸站调和分析预报精度余差均方差为32.23cm,合格率为72%;模拟精度不是很高,可能是资料代表性不好,观测潮位中包含风暴潮或上游洪水等非周期性因素的影响。主要分潮的调和常数见表3。2.2.2预报精度不高根据已分析的调和常数预报新三江闸站2002、2003年的部分潮位,预报精度见表4。从表4可以看出,预报精度不高,余差均方差均>30cm,可能是:①因为分析期资料代表性差,除天文潮外,还有风暴潮、上游洪水等影响,调和常数失真。②预报期的实测潮位不仅受到天文潮的影响,还受到其他非周期性因素的影响,采用失真的调和常数预报(含有非周期影响的天文潮)精度较低。2.3改进方法和测试2.3.1预报潮位的修正量p/t仔细观察预报的潮位过程线,发现有系统性偏差,其中高潮和低潮的偏差最大,见图3。对此,本文提出一种修正方法,建立了修正量与潮位预报值相对平均海面的偏差的平方和平均海面的相关关系,修正公式为:Δζ(t)=α(ζp(t)-A0)2-βA0(9)Δζ(t)=α(ζp(t)−A0)2−βA0(9)式中,Δζ(t)为t时刻的修正量;α、β为修正系数;ζp(t)为t时刻的预报潮位;A0为由实测资料计算的平均海面;(ζp(t)-A0)为潮位预报值相对平均海面的偏差。因此,修正后的预报潮位ζm(t)就等于未修正前的预报潮位ζp(t)加上修正量Δζ(t):ζm(t)=Δζ(t)+ζp(t)=α(ζp(t)-A0)2-βA0+ζp(t)(10)ζm(t)=Δζ(t)+ζp(t)=α(ζp(t)−A0)2−βA0+ζp(t)(10)式中,修正系数α和β采用最小二乘法计算。2.3.2高、低频拟合精度图4为图3的修正效果。表5为修正系数,表6为修正前后潮位预报精度对照表。由图4可知,系统偏差消失,效果最明显的是在高潮和低潮部分。对比图4与图3,高、低潮拟合精度明显提高。此外,从表6也可看出,修正后的潮位预报精度提高较多,表明本文提出的潮位修正方法是有效的。3误差在线修正方法a.将根据上海吴淞站的潮汐表资料检验所建天文潮潮位预报模