利用长期验潮信息订正中期验潮站的调和常数

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1、DOI:10.3969/j.issn.1672-6685.2011.S0.011利用正交潮法构建南海潮汐模型*孙佳龙1,李敏瑞2(1.连云港市高克勘察测绘有限公司,江苏连云港222000;2.中国海洋大学经济学院,山东青岛266100)摘要:在正交潮法基础上提出不同海深的正交权改正公式,并构建了新的南海潮汐模型SCS1.0。通过与CSR4.0和NAO99b潮汐模型的精度进行比较和分析,发现SCS1.0模型得到的M2和K1分潮的精度在三个潮汐模型中的精度最高;SCS1.0模型与NAO99b模型得到的S2分潮的精度最高;SCS1.0模型与CSR4.0模型得到的K1分潮结果

2、最优。关键词:正交潮;潮汐模型;海面高;分潮中图分类号:P207文献标识码:A文章编号:1672-6685(2011)S0-0028-04引言P卫星测高资料结合经验法构建了1°×1°的全球潮汐模型,通过与验潮站数据进行比较,发现该模型的精度可达到2~3cm[10]。2000年,Matsumoto等把5年的T/P测高资料同化到流体动力学模型中构建了0.5°×0.5°全球潮汐模型NAO99b,该模型与GOT99.2b模型和CSR4.0模型相比,在浅水区域误差有所减少[11-12]。本文根据现有潮汐模型的构建特点,采用正交潮法构建了新的南海潮汐模型,并将其与现有潮汐模型进行

3、了比较和分析。0卫星测高是随着空间技术的不断进步而发展起来的新型边缘科学[1-3],卫星测高技术能够大范围、高精度、周期性地探测海洋上的多种自然现象及其变化[4-5]。在利用卫星测高数据时一般都需要进行潮汐改正,而潮汐模型在近海区域的精度较低,需要加以改善[6-7]。1992年8月,美国NASA与法国CNES合作发射了T/P测高卫星。T/P卫星的测高精度比Geosat有了较大提高,并且具有更短的重复周期,因此T/P卫星测高数据更适用于研究大洋潮汐模型研究[8]。至2002年9月,T/P卫星共运行了367个周期,其提供的10年的观测数据基本克服了潮汐混叠问题,为人们继续

4、利用该资料开展潮汐模型研究提供了可靠的依据。早在1994年,在T/P刚发射了前几年里,一些学者就已利用T/P卫星资料开展了大洋潮汐模式的研究。Egbert等用T/P卫星测高数据构建了全球的大洋潮汐模式,经过该模型改正后的卫星测高数据的交叉点不符值可改善20%~30%。1995年,Kantha利用两年的T/P卫星资料和近岸验潮站数据开展了非线性正压潮潮汐模型的研究。结果显示,在浅水海域,特别在亚洲东部近海海域,该模型与其它潮汐模型差异较大[9]。1995年,Desai等利用第10周期至第78周期的T/利用正交潮法构建潮汐模型SCS1.01对于测高数据而言,响应分析法是提

5、取潮汐信号更合适的方法。而从数据的空间分布上考虑,无论是单点分析、区域分析还是球函数分析都有各自的优缺点。对于南海海域,采用单点分析则必然省略许多点,即便得到了一些点的潮汐参数,也会过于稀疏。而如果采用球函数分析,则在近岸区域会产生误差较大。因此,采用区域分块分析方法相对较为合适。如果根据Desai等人的经验,采用2.835°×1°的矩形格网时,由于分块区域较大,造成潮汐参数过于平滑,从而不能很好地反映南海潮汐特征。而如果分块区域过小,则必须采用插值等手段对数据进*收稿日期:2011-10-11;修订日期:2011-11-10作者简介:孙佳龙(1977-),男,山东梁

6、山人,连云港市高克勘察测绘有限公司副教授,博士,主要从事卫星测高数据处理方面的研究。行再处理,这种再处理也必然会引入新的误差。因此,本文选取网格大小为1°×1°,即以网格点为半径,以1°为搜索范围,将1°以内的海面高数据纳入到该点的潮高序列中。卫星测高轨迹与潮汐分析网格点如图1所示。海潮模型进行改正。经过对所得数据进行处理,得到的GDR数据作为海面高(SSH,seasurfaceheight)的观测值,然后利用海面高观测值进行海潮模型的构建。表1T/P卫星测高GDR数据编辑准则数据项编辑准则卫星高度1s测高计测量的距离湿对流层延迟改正Topex双频电离层延迟改正海潮改

7、正负荷潮改正地球固体潮极潮改正海况偏差改正有效波高改正自动增益控制-130~100m-3.0~-2.0m-0.8~0.8m-5.0~5.0m-0.5~0.5m-1.0~1.0m-1.5~1.5m-0.5~0m0~11m0~60db经过各项改正后的海面高扣除平均海水面高0(meanseasurfaceheight)后,得到了海面高异常ζSLA(sealevelanomalies),即图1卫星测高轨迹与潮汐分析网格点ζ珔=SSH-ζ0。()1式中ζ珔为海面高异常,SSH为海面高,ζ0为平均海本文采用的是法国空间局(CNES)提供的AVISO最新处理的第三

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