连云港站潮汐调和分析与预报

程　诚郑小萌（.安徽省淮河河道管理局　蚌埠　33000　.安徽水利开发股份有限公司　蚌埠　33000）

连云港站潮汐调和分析与预报

程诚1郑小萌2
（1.安徽省淮河河道管理局蚌埠2330002.安徽水利开发股份有限公司蚌埠233000）

应用潮汐资料分析T_tide程序，将连云港站点1993年潮汐资料调和分析结果与实测情况进行比对，并根据1993年计算的调和常数进行1994年潮位预测分析，结果资料表明：计算分析与预测潮位与实测潮位基本吻合，精确度都在96%以上；测站区域主要分潮有O1、K1、N2、M2、S2，其中M2分潮尤其显著；不同季节得出的潮性系数一致，调和分析结果与季节无关。

潮汐调和分析预报T_tide程序

1　引言

地球上海水受到月亮、太阳及其他星体引力作用而呈现出的周期性上升，下降运动的现象叫做潮汐，这种周期性潮汐现象既有垂直方向的涨落，又有水平方向的前后流动。前者称潮汐，后者称潮流。实际的潮汐特征随着地点和时间变化而变化。但是总体而言，一般潮汐可以划分为日潮、半日潮和混合潮。半日潮是指在一个太阳日内连续两次高潮和两次低潮的现象。一个太阳月中的大多数太阳日，每日出现一次高潮和一次低潮，形成了日潮。在一个太阳日内也有两次高潮和两次低朝，但是相邻的高潮或低潮的高度不相等，且高低潮差不一致，涨潮和落潮的时间间隔也不相同的现象被称作混合潮。

2　研究现状

近代海洋潮汐学创立于17世纪后半叶。它的基本任务是阐明海洋潮汐的成因，提出全球潮波分布及其随时间的变化规律，并作出预报。国外针对潮汐的研究开展得较早，近代潮汐学关于平衡潮理论是1687年由牛顿提出的。早在1868年，开尔文便设计了调和分析方法进行潮汐预报，并且发明了潮汐预报机。而真正研究出应用于实际的调和分析方法的是Darwin，他于1907年将引潮力进一步的调和展开，得出主要潮汐分潮的频率。Doodson于1921得更进一步提高了计算参数，他运用布朗原理将引潮力展开成纯调和的展开式，并于1928年得到60个分潮非常精确的调和常数。霍恩在1960年第一个运用计算机进行潮汐调和分析的计算。我国不少学者也在原有理论方法的基础上，不断地改进，应用到我国的实际情况中。宋志尧等于1997年提出了一种由高低潮资料进行潮汐分析的方法，可大大减少所需的原始样本量。李启华等于2007年分析了调和分析法潮汐预报的局限性和神经网络技术用于潮汐预报的可行性。随着科学技术的发展和更多的应用，调和分析的计算方法越来越多，精度也越来越高。

Pawlowicz等通过对Foreman的潮汐分析预报研究以及对Fortran程序的改进，发表了T_tide潮汐处理软件包。其认为古典潮汐计算理论的不足之处主要有三点：忽略了对近日点的调制；不能确定得到的相位或者振幅是否来自于非潮汐因素；在沿岸浅水地区古典计算理论也存在问题。T_tide基于经典潮流计算理论，克服了以上缺点。

T_tide的优势主要体现在以下三个方面：（1）对一年或更短的潮汐资料进行调和分析；（2）对分析结果给出置信区间；（3）T_predic.m可根据算得调和常数对未来某时刻的潮汐进行预报，且其能获得相当高的精度。T_tide发表以来，得到了海洋工作者们的广泛应用，本文利用Matlab环境下的T_tide工具箱对研究区域进行潮汐潮流调和分析。

3　研究区域及基本资料

此次的研究数据来自连云港潮位测站。连云港测站位于34°45′N，119°25′E；该区海域水深平均几十米，针对2014年1月份的潮位数据进行调和分析。对连云港测站1993全年以及各季节逐时潮位资料进行调和分析，最后利用调和分析结果对1994年潮位进行预测并与实测数据比较分析，以评估其预测的准确性。

4　潮汐调和分析理论与方法

潮汐静力理论只对潮汐现象变化的基本规律和特点进行简单分析，如果要进一步了解某个具体海域潮汐的变化规律则需要进行实地观测，根据实测潮汐变化过程进行调和分析，求其主要分潮的调和常数，由调和常数就可以确定各个组成分潮的大小和进行潮汐推算。潮汐调和分析的最小二乘法就是以潮汐静力学为基础，根据实测潮汐变化过程进行分析，计算各分潮调和常数的过程。

由于月球和太阳的引潮力引起的潮汐是多个余弦函数的叠加，每一余弦函数可被定义成一个分潮，潮位可以表示成以下形式：

式中：A0为分析期间的平均海面；t是区时；m为选取的分潮数；f是分潮的交点因子；σ为分潮的角速率；G （V0+u）为格林威治零时平衡潮分潮的初相角；x（t）是非天文潮位，它是由气象等因素引起的不规则扰动、观测中存在的误差、数据中的差错和截断误差、被忽略的分潮等，具有随机的特性，在物理学上称为噪音；H为分潮的平均振幅；g为区时专用迟角。H，g为待定的潮汐调和常数。因此，分潮表达式又可以进一步写成：

式中：f、σ、（V+u）均为已知，故只要能求出每一个分潮的潮汐调和常数H及g，则分潮便可求。一般来说，调和常数是由海区的深度、地形、沿海外形等自然条件决定的。

表1　　连云港1993年1月潮位调和分析表

5　计算结果分析

首先对连云港潮位站1993年全年潮位资料进行调和分析；为了研究潮汐特性和T_tide在不同时段数据的调和分析的效果，将全年资料分成春夏秋冬四个季节进行调和分析；研究调和常数与季节变化的关系。同时采用1993年全年的潮位资料，用T_tide函数计算出调和常数，由得出的调和常数来预测连云港1994年的潮位。

先采用连云港潮位站1993年1～12月全年的间隔1h的潮位资料进行调和分析，T_tide中设置开始时间为1993年1 月1日，纬度为34°45′N，信噪比取2，添加M10浅水分潮，其他参数保持默认，计算出该站点处的调和常数，绘制出调和过程曲线，分析实测值与回报值的残差，残差是指观测值与预测值之间的差，即是实际观测值与回归估计值的差。连云港回报准确率为96.7%，可见T_tide调和分析的准确度在一个月数据中表现良好，具有较高的准确性。

为研究潮汐特性与不同时段数据T_tide的调和分析效果，将全年资料分成各季节进行调和分析，绘制1993年各季节主要分潮对比图，其中春季取3～5月的数据，夏季取6～8月的数据，秋季取9～11月的数据，冬季取12～2月的数据。

从结果上可以看到，各个季节的主要分潮贡献基本一致，各个季节基本上都受到M2分潮的控制，以O1、K1、N2、S2为辅，只有N2、S2略有差异。全年中不同季节的调和分析区别不明显；3个月长度的资料与全年资料分析结果基本一致，与所选取的季节资料几乎无关。

根据连云港1993年资料所得的调和常数对1994年进行预报，截取了180～200d的细节图，绘制出连云港潮汐调和预报分析图，从预报分析曲线图上可以看出所得的预报值与实测值基本相等，同时得到预报值与实测值之差，残差整体在0附近波动，但在某些时段仍呈现一定程度的偏移，如192～196d波动比较大，可能是由于受到风、海浪、风暴潮等自然因素造成的高频运动的影响，另外其他非潮汐周期的低频运动也会对残差造成一定的影响。残差与实测值的比值为3.76%。故认为T_tide调和分析工具在连云港的预报精度是比较高的，满足使用的需求。

6　结论

潮汐调和分析作为潮汐分析的基本方法，通过确定潮汐调和常数或找出实测资料与天文指标的关系，可对当地天文潮水进行预报和预测，具有非常重要的应用价值，研究调和常数对掌握潮汐的规律、利用潮汐都有很重要的意义。

T_tide潮汐调和分析预报程序在连云港测站潮位回报及预测中精度得到检验，是一种可靠的潮汐分析预报工具。测站区域海岸潮汐性质为：主要分潮有O1、K1、N2、M2、S2，其中M2分潮尤其显著；不同季节得出的潮性系数一致，调和分析结果与季节无关■