連云港站潮汐調和分析與預報

程　誠鄭小萌（.安徽省淮河河道管理局　蚌埠　33000　.安徽水利開發股份有限公司　蚌埠　33000）

連云港站潮汐調和分析與預報

程誠1鄭小萌2
（1.安徽省淮河河道管理局蚌埠2330002.安徽水利開發股份有限公司蚌埠233000）

應用潮汐資料分析T_tide程序，將連云港站點1993年潮汐資料調和分析結果與實測情況進行比對，并根據1993年計算的調和常數進行1994年潮位預測分析，結果資料表明：計算分析與預測潮位與實測潮位基本吻合，精確度都在96%以上；測站區域主要分潮有O1、K1、N2、M2、S2，其中M2分潮尤其顯著；不同季節得出的潮性系數一致，調和分析結果與季節無關。

潮汐調和分析預報T_tide程序

1　引言

地球上海水受到月亮、太陽及其他星體引力作用而呈現出的周期性上升，下降運動的現象叫做潮汐，這種周期性潮汐現象既有垂直方向的漲落，又有水平方向的前后流動。前者稱潮汐，后者稱潮流。實際的潮汐特征隨著地點和時間變化而變化。但是總體而言，一般潮汐可以劃分為日潮、半日潮和混合潮。半日潮是指在一個太陽日內連續兩次高潮和兩次低潮的現象。一個太陽月中的大多數太陽日，每日出現一次高潮和一次低潮，形成了日潮。在一個太陽日內也有兩次高潮和兩次低朝，但是相鄰的高潮或低潮的高度不相等，且高低潮差不一致，漲潮和落潮的時間間隔也不相同的現象被稱作混合潮。

2　研究現狀

近代海洋潮汐學創立于17世紀后半葉。它的基本任務是闡明海洋潮汐的成因，提出全球潮波分布及其隨時間的變化規律，并作出預報。國外針對潮汐的研究開展得較早，近代潮汐學關于平衡潮理論是1687年由牛頓提出的。早在1868年，開爾文便設計了調和分析方法進行潮汐預報，并且發明了潮汐預報機。而真正研究出應用于實際的調和分析方法的是Darwin，他于1907年將引潮力進一步的調和展開，得出主要潮汐分潮的頻率。Doodson于1921得更進一步提高了計算參數，他運用布朗原理將引潮力展開成純調和的展開式，并于1928年得到60個分潮非常精確的調和常數。霍恩在1960年第一個運用計算機進行潮汐調和分析的計算。我國不少學者也在原有理論方法的基礎上，不斷地改進，應用到我國的實際情況中。宋志堯等于1997年提出了一種由高低潮資料進行潮汐分析的方法，可大大減少所需的原始樣本量。李啟華等于2007年分析了調和分析法潮汐預報的局限性和神經網絡技術用于潮汐預報的可行性。隨著科學技術的發展和更多的應用，調和分析的計算方法越來越多，精度也越來越高。

Pawlowicz等通過對Foreman的潮汐分析預報研究以及對Fortran程序的改進，發表了T_tide潮汐處理軟件包。其認為古典潮汐計算理論的不足之處主要有三點：忽略了對近日點的調制；不能確定得到的相位或者振幅是否來自于非潮汐因素；在沿岸淺水地區古典計算理論也存在問題。T_tide基于經典潮流計算理論，克服了以上缺點。

T_tide的優勢主要體現在以下三個方面：（1）對一年或更短的潮汐資料進行調和分析；（2）對分析結果給出置信區間；（3）T_predic.m可根據算得調和常數對未來某時刻的潮汐進行預報，且其能獲得相當高的精度。T_tide發表以來，得到了海洋工作者們的廣泛應用，本文利用Matlab環境下的T_tide工具箱對研究區域進行潮汐潮流調和分析。

3　研究區域及基本資料

此次的研究數據來自連云港潮位測站。連云港測站位于34°45′N，119°25′E；該區海域水深平均幾十米，針對2014年1月份的潮位數據進行調和分析。對連云港測站1993全年以及各季節逐時潮位資料進行調和分析，最后利用調和分析結果對1994年潮位進行預測并與實測數據比較分析，以評估其預測的準確性。

4　潮汐調和分析理論與方法

潮汐靜力理論只對潮汐現象變化的基本規律和特點進行簡單分析，如果要進一步了解某個具體海域潮汐的變化規律則需要進行實地觀測，根據實測潮汐變化過程進行調和分析，求其主要分潮的調和常數，由調和常數就可以確定各個組成分潮的大小和進行潮汐推算。潮汐調和分析的最小二乘法就是以潮汐靜力學為基礎，根據實測潮汐變化過程進行分析，計算各分潮調和常數的過程。

由于月球和太陽的引潮力引起的潮汐是多個余弦函數的疊加，每一余弦函數可被定義成一個分潮，潮位可以表示成以下形式：

式中：A0為分析期間的平均海面；t是區時；m為選取的分潮數；f是分潮的交點因子；σ為分潮的角速率；G （V0+u）為格林威治零時平衡潮分潮的初相角；x（t）是非天文潮位，它是由氣象等因素引起的不規則擾動、觀測中存在的誤差、數據中的差錯和截斷誤差、被忽略的分潮等，具有隨機的特性，在物理學上稱為噪音；H為分潮的平均振幅；g為區時專用遲角。H，g為待定的潮汐調和常數。因此，分潮表達式又可以進一步寫成：

式中：f、σ、（V+u）均為已知，故只要能求出每一個分潮的潮汐調和常數H及g，則分潮便可求。一般來說，調和常數是由海區的深度、地形、沿海外形等自然條件決定的。

表1　　連云港1993年1月潮位調和分析表

5　計算結果分析

首先對連云港潮位站1993年全年潮位資料進行調和分析；為了研究潮汐特性和T_tide在不同時段數據的調和分析的效果，將全年資料分成春夏秋冬四個季節進行調和分析；研究調和常數與季節變化的關系。同時采用1993年全年的潮位資料，用T_tide函數計算出調和常數，由得出的調和常數來預測連云港1994年的潮位。

先采用連云港潮位站1993年1～12月全年的間隔1h的潮位資料進行調和分析，T_tide中設置開始時間為1993年1 月1日，緯度為34°45′N，信噪比取2，添加M10淺水分潮，其他參數保持默認，計算出該站點處的調和常數，繪制出調和過程曲線，分析實測值與回報值的殘差，殘差是指觀測值與預測值之間的差，即是實際觀測值與回歸估計值的差。連云港回報準確率為96.7%，可見T_tide調和分析的準確度在一個月數據中表現良好，具有較高的準確性。

為研究潮汐特性與不同時段數據T_tide的調和分析效果，將全年資料分成各季節進行調和分析，繪制1993年各季節主要分潮對比圖，其中春季取3～5月的數據，夏季取6～8月的數據，秋季取9～11月的數據，冬季取12～2月的數據。

從結果上可以看到，各個季節的主要分潮貢獻基本一致，各個季節基本上都受到M2分潮的控制，以O1、K1、N2、S2為輔，只有N2、S2略有差異。全年中不同季節的調和分析區別不明顯；3個月長度的資料與全年資料分析結果基本一致，與所選取的季節資料幾乎無關。

根據連云港1993年資料所得的調和常數對1994年進行預報，截取了180～200d的細節圖，繪制出連云港潮汐調和預報分析圖，從預報分析曲線圖上可以看出所得的預報值與實測值基本相等，同時得到預報值與實測值之差，殘差整體在0附近波動，但在某些時段仍呈現一定程度的偏移，如192～196d波動比較大，可能是由于受到風、海浪、風暴潮等自然因素造成的高頻運動的影響，另外其他非潮汐周期的低頻運動也會對殘差造成一定的影響。殘差與實測值的比值為3.76%。故認為T_tide調和分析工具在連云港的預報精度是比較高的，滿足使用的需求。

6　結論

潮汐調和分析作為潮汐分析的基本方法，通過確定潮汐調和常數或找出實測資料與天文指標的關系，可對當地天文潮水進行預報和預測，具有非常重要的應用價值，研究調和常數對掌握潮汐的規律、利用潮汐都有很重要的意義。

T_tide潮汐調和分析預報程序在連云港測站潮位回報及預測中精度得到檢驗，是一種可靠的潮汐分析預報工具。測站區域海岸潮汐性質為：主要分潮有O1、K1、N2、M2、S2，其中M2分潮尤其顯著；不同季節得出的潮性系數一致，調和分析結果與季節無關■