區(qū)域潮汐模型構建與深度基準面確定：理論、方法與應用研究一、引言1.1研究背景與意義海洋，作為地球生命的搖籃和資源寶庫，覆蓋了地球表面約71%的面積，對人類的生存和發(fā)展起著至關重要的作用。隨著全球經(jīng)濟的快速發(fā)展以及陸地資源的日益匱乏，人類對海洋的開發(fā)和利用不斷深入，海洋工程、航海運輸、海洋資源開發(fā)等領域蓬勃興起，在為人類社會帶來巨大利益的同時，也對海洋科學研究提出了更高的要求。區(qū)域潮汐模型構建與深度基準面確定，作為海洋科學研究的重要組成部分，對于保障海洋活動的安全、高效進行，以及推動海洋科學的發(fā)展具有不可替代的重要意義。潮汐，作為海洋中一種重要的自然現(xiàn)象，是由月球和太陽的引潮力作用，以及地球的自轉運動共同引起的海水周期性漲落現(xiàn)象。潮汐的存在不僅影響著海洋的水位、流速和流向，還與海洋生態(tài)系統(tǒng)、海洋生物的生存和繁衍密切相關。在海洋工程領域，潮汐的變化對港口、碼頭、跨海大橋等海洋基礎設施的設計、建設和運營產(chǎn)生著深遠的影響。例如，在港口的規(guī)劃和建設中，需要準確了解潮汐的漲落規(guī)律，以確定碼頭的高程、航道的水深以及防波堤的高度等參數(shù)，確保港口設施在各種潮汐條件下都能安全穩(wěn)定地運行。若對潮汐的預測不準確，可能導致港口設施遭受潮汐的沖擊和破壞，給國家和社會帶來巨大的經(jīng)濟損失。據(jù)統(tǒng)計，全球每年因潮汐災害對海洋工程設施造成的損失高達數(shù)十億美元。在一些沿海地區(qū)，由于潮汐的影響，港口的水深會發(fā)生周期性變化，如果船舶在進出港口時沒有充分考慮潮汐因素，就可能發(fā)生擱淺事故，不僅會損壞船舶，還會影響港口的正常運營秩序。在航海安全方面，潮汐信息是船舶航行不可或缺的重要依據(jù)。船舶在航行過程中，需要根據(jù)潮汐的漲落情況合理選擇航線和航行時間，以確保船舶的安全航行。準確的潮汐預報可以幫助船長及時調整船舶的航向和航速，避免船舶在淺水區(qū)或礁石區(qū)擱淺，降低航行風險。在通過狹窄的海峽或航道時，潮汐的流速和流向對船舶的操縱性有著重要影響，船長需要根據(jù)潮汐信息提前做好應對措施，確保船舶能夠安全通過。據(jù)國際海事組織（IMO）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全球每年因潮汐等海洋環(huán)境因素導致的船舶事故占總事故數(shù)的相當比例，因此，準確的潮汐預報對于保障航海安全具有重要意義。海洋資源開發(fā)是人類利用海洋的重要領域之一，潮汐模型和深度基準面在其中也發(fā)揮著關鍵作用。在海洋油氣資源開發(fā)中，需要精確了解海底地形和潮汐變化，以確定鉆井平臺的位置和穩(wěn)定性。海底地形的起伏和潮汐的作用會影響鉆井平臺的基礎穩(wěn)定性，如果基礎設計不合理，可能導致平臺傾斜甚至倒塌，引發(fā)嚴重的安全事故和環(huán)境污染。在海洋漁業(yè)資源開發(fā)中，潮汐的變化與魚類的洄游和繁殖密切相關，漁民可以根據(jù)潮汐信息選擇合適的捕撈地點和時間，提高捕撈效率，同時也有利于保護海洋漁業(yè)資源的可持續(xù)發(fā)展。深度基準面作為海洋深度的起算面，是海洋測繪的重要參考面，對于海洋科學研究和海洋開發(fā)活動具有重要的基礎支撐作用。確定深度基準面需要遵循兩項重要原則：一是滿足航行保證率，要求深度基準面的位置足夠低，使圖載水深具有較高安全可靠性，以確保船只在航行過程中的安全；二是顧及航道利用率，深度基準面低于當?shù)仄骄Ｃ娴南薅纫?jīng)濟合理，不應浪費可航水域的通航利用水平。平衡這兩項原則，一般將深度基準面確定在接近最低潮位處，并以低潮保證率為主要衡量準則。在中國，低潮保證率的參考值為95%，統(tǒng)計低潮保證率的水位數(shù)據(jù)通常由一年以上的觀測獲得。海圖上記載的水深數(shù)據(jù)表示的是深度基準面到海底的距離，稱為圖載水深。在水深測量中，瞬時海面的高度（水位）通過歸算也從深度基準面向上起算，這樣對從海面測得的瞬時水深（測量水深）實施水位改正后便得到圖載水深。準確的深度基準面對于航海、海洋工程、海洋資源勘探等活動至關重要。在航海中，海圖上的水深信息是船舶導航的重要依據(jù)，如果深度基準面確定不準確，可能導致船舶誤判水深，從而發(fā)生擱淺等危險事故。在海洋工程建設中，如海底管道鋪設、海洋平臺建設等，需要精確的深度基準面信息來確定工程設施的位置和高程，以確保工程的安全和順利進行。在海洋資源勘探中，深度基準面的準確性也直接影響到對海底資源分布的判斷和評估。區(qū)域潮汐模型構建與深度基準面確定的研究，對于推動海洋科學的發(fā)展也具有重要的理論意義。潮汐現(xiàn)象是一個復雜的海洋動力學過程，涉及到地球物理學、流體力學、天文學等多個學科領域。通過對潮汐模型的研究，可以深入了解海洋潮汐的產(chǎn)生機制、傳播規(guī)律以及與其他海洋現(xiàn)象之間的相互作用，為海洋動力學理論的發(fā)展提供重要的實驗和理論依據(jù)。深度基準面的確定方法和精度評估也是海洋測繪學的重要研究內容，對于提高海洋測繪的精度和可靠性，完善海洋空間信息基準體系具有重要的推動作用。隨著衛(wèi)星測高技術、數(shù)值模擬技術、大數(shù)據(jù)分析技術等現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，為區(qū)域潮汐模型構建與深度基準面確定的研究提供了新的機遇和手段。利用衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)可以獲取全球海洋的海面高度信息，結合數(shù)值模擬方法，可以建立更加精確的區(qū)域潮汐模型。大數(shù)據(jù)分析技術則可以對海量的海洋觀測數(shù)據(jù)進行處理和分析，挖掘出潮汐變化的規(guī)律和特征，為深度基準面的確定提供更加豐富的數(shù)據(jù)支持。然而，目前在區(qū)域潮汐模型構建和深度基準面確定方面仍然存在一些問題和挑戰(zhàn)，如模型的精度和分辨率有待提高，深度基準面的確定方法在不同海域的適應性問題等，需要進一步深入研究和探索。1.2國內外研究現(xiàn)狀區(qū)域潮汐模型構建與深度基準面確定的研究在國內外均取得了顯著進展，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)和問題，仍有廣闊的研究空間。在區(qū)域潮汐模型構建方面，國外起步較早，取得了豐碩的成果。自20世紀60年代起，隨著計算機技術和數(shù)值模擬方法的發(fā)展，國外學者開始嘗試建立海洋潮汐模型。早期的模型主要基于簡單的理論假設和有限的觀測數(shù)據(jù)，精度較低。隨著衛(wèi)星測高技術的興起，為潮汐模型的構建提供了豐富的數(shù)據(jù)來源。如TOPEX/Poseidon、Jason等衛(wèi)星高度計獲取的大量海面高度數(shù)據(jù)，使得全球和區(qū)域潮汐模型的精度和分辨率得到了極大提升。法國的FES系列潮汐模型，通過同化衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)，在全球海洋潮汐模擬中表現(xiàn)出色，被廣泛應用于海洋研究和實際工程中。美國俄勒岡州立大學開發(fā)的TPXO系列潮汐模型，采用了先進的數(shù)值模擬方法和數(shù)據(jù)同化技術，能夠準確地模擬全球海洋潮汐的分布和變化規(guī)律，在極地海域、淺海海域等復雜區(qū)域的潮汐模擬中也取得了較好的效果。國內在區(qū)域潮汐模型構建方面的研究也取得了長足的進步。近年來，隨著我國海洋事業(yè)的快速發(fā)展，對潮汐模型的精度和分辨率提出了更高的要求。國內學者在借鑒國外先進技術的基礎上，結合我國海域的特點，開展了一系列深入的研究。在南海海域潮汐模型研究中，王延強等利用18.6a的T/P系列高度計數(shù)據(jù)建立了6′×6′網(wǎng)格潮汐模型，通過對模型的精度評估，發(fā)現(xiàn)該模型在南海海域具有較高的精度，能夠較好地反映南海海域的潮汐特征。雷寧等針對應用高度計數(shù)據(jù)建立的海潮模型在淺海海域精度較低的現(xiàn)狀，提出采用移去－恢復技術聯(lián)合利用19aT/P、Jason－1衛(wèi)星原始軌道、變軌軌道高度計數(shù)據(jù)建立南海淺海海域高精度潮汐模型的方法，改進后潮汐模型4個最主要分潮O(jiān)1，K1，M2和S2的RMS分別提高至7.76，9.40，13.86和8.51cm，RSS達到20.32cm，表明移去－恢復技術能夠明顯改善潮汐模型在淺海海域的精度。在深度基準面確定方面，國外的研究主要集中在對傳統(tǒng)確定方法的改進和新方法的探索。國際海道測量組織（IHO）建議會員國采用最低天文潮面作為深度基準面，許多國家開始研究如何準確計算最低天文潮面，并將其應用于海圖繪制和航海導航中。一些學者利用長期的潮汐觀測數(shù)據(jù)和先進的數(shù)據(jù)分析方法，對深度基準面的穩(wěn)定性和準確性進行了深入研究，提出了一些改進的計算模型和算法。我國在深度基準面確定方面有著獨特的發(fā)展歷程。20世紀50年代以前，我國不同海區(qū)采用不同的特征潮面作為深度基準面，在北方沿岸主要采用略最低低潮面，而在南方沿岸主要采用平均大潮低潮面。1957年起，我國統(tǒng)一采用理論最低潮面作為深度基準面，其算法沿用蘇聯(lián)的設計，考慮13個主要分潮的作用，由這些分潮疊加得到最低潮面，計算得到深度基準值。隨著海洋測繪技術的發(fā)展和對海洋資源開發(fā)的需求增加，我國對深度基準面的研究不斷深入。暴景陽等對國內外海圖深度基準面的定義、算法進行了總結，介紹了目前各國海圖深度基準面的進展情況，有助于我國海圖深度基準面的完善和精化。李改肖等從海圖深度基準面的定義入手，分析了確定深度基準面的基本原則和影響因素，對當前海圖深度基準面的計算方法和模型進行了總結歸納，并介紹了目前各國海圖深度基準面的研究進展情況，為我國海圖深度基準面的進一步完善奠定了一定的基礎。盡管國內外在區(qū)域潮汐模型構建和深度基準面確定方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。在潮汐模型構建方面，現(xiàn)有模型在淺海和極地海域等復雜區(qū)域的精度仍有待提高，對潮汐現(xiàn)象的一些復雜物理過程，如潮汐與海洋環(huán)流的相互作用、潮汐的非線性效應等，模擬能力還不夠強。在深度基準面確定方面，不同確定方法在不同海域的適應性問題尚未得到很好的解決，深度基準面的精度和穩(wěn)定性還需要進一步提升。此外，隨著海洋開發(fā)活動的不斷深入，對潮汐模型和深度基準面的精度、分辨率和時效性提出了更高的要求，現(xiàn)有的研究成果還難以滿足這些需求。1.3研究目標與內容本研究聚焦于區(qū)域潮汐模型構建與深度基準面確定，旨在解決海洋科學研究及海洋開發(fā)活動中的關鍵問題，提升海洋信息獲取與應用的精度和可靠性。1.3.1研究目標本研究的首要目標是構建高精度的區(qū)域潮汐模型。利用先進的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)、數(shù)值模擬技術以及驗潮站數(shù)據(jù)，充分考慮海洋潮汐的復雜物理過程，如潮汐與海洋環(huán)流的相互作用、潮汐的非線性效應等，建立能夠準確反映區(qū)域潮汐特征的模型。通過對模型的不斷優(yōu)化和驗證，提高模型在淺海、極地等復雜海域的精度，為海洋工程、航海安全、海洋資源開發(fā)等提供可靠的潮汐預測信息。其次，精確確定深度基準面。綜合考慮不同海域的潮汐特性、海底地形以及海洋開發(fā)活動的需求，采用科學合理的方法確定深度基準面。充分研究各種深度基準面確定方法在不同海域的適應性，結合大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術，提高深度基準面確定的精度和穩(wěn)定性，為海洋測繪、海圖繪制等提供準確的深度基準。最后，將構建的區(qū)域潮汐模型和確定的深度基準面應用于實際海洋開發(fā)活動中，進行有效性驗證。通過與實際觀測數(shù)據(jù)的對比分析，評估模型和基準面的準確性和可靠性，為海洋開發(fā)活動提供科學依據(jù)和技術支持，推動海洋科學研究成果的轉化和應用。1.3.2研究內容區(qū)域潮汐模型構建：全面收集研究區(qū)域內的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)，包括TOPEX/Poseidon、Jason等系列衛(wèi)星高度計獲取的海面高度數(shù)據(jù)，以及其他相關衛(wèi)星的輔助數(shù)據(jù)。同時，收集研究區(qū)域內多個驗潮站的長期潮汐觀測數(shù)據(jù)，包括潮位、潮時等信息。對衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)篩選、去噪、插值等，以提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。利用潮汐調和分析方法，從驗潮站數(shù)據(jù)中提取潮汐分潮的調和常數(shù)，為模型構建提供基礎數(shù)據(jù)。選擇合適的數(shù)值模擬方法，如有限元法、有限差分法等，建立區(qū)域潮汐模型的基本框架。將預處理后的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)同化到模型中，通過不斷調整模型參數(shù)，優(yōu)化模型的性能，提高模型對潮汐現(xiàn)象的模擬能力。對構建的區(qū)域潮汐模型進行精度評估，采用多種評估指標，如均方根誤差（RMSE）、相關系數(shù)等，對比模型預測結果與實際觀測數(shù)據(jù)，分析模型的誤差來源，進一步改進和完善模型。深度基準面確定：系統(tǒng)分析不同海域的潮汐類型、潮差大小以及海底地形等因素，研究這些因素對深度基準面確定的影響機制。綜合考慮航行保證率和航道利用率等原則，選擇適合不同海域的深度基準面確定方法，如理論最低潮面法、最低天文潮面法等。收集研究區(qū)域內的潮汐觀測數(shù)據(jù)和海底地形數(shù)據(jù)，利用選定的方法計算深度基準面。對計算得到的深度基準面進行精度評估，通過與歷史數(shù)據(jù)和其他相關研究結果的對比，分析深度基準面的準確性和穩(wěn)定性?？紤]海洋環(huán)境變化對深度基準面的影響，如海平面上升、海洋環(huán)流變化等，研究深度基準面的動態(tài)更新方法，以保證其在不同時期的適用性。模型與基準面的應用驗證：將構建的區(qū)域潮汐模型應用于海洋工程領域，如港口、碼頭、跨海大橋等設施的設計和建設中，通過模擬不同潮汐條件下的水位變化和水流情況，為工程設計提供數(shù)據(jù)支持。利用潮汐模型為船舶航行提供潮汐預報服務，結合深度基準面信息，為船舶選擇安全的航線和航行時間，保障航海安全。在海洋資源開發(fā)中，如海洋油氣勘探、海洋漁業(yè)捕撈等，應用潮汐模型和深度基準面信息，優(yōu)化資源開發(fā)方案，提高開發(fā)效率。通過實際海洋開發(fā)活動中的應用，收集相關數(shù)據(jù)，對區(qū)域潮汐模型和深度基準面的準確性和可靠性進行驗證和評估，根據(jù)驗證結果進一步改進和完善模型與基準面。1.4研究方法與技術路線本研究綜合運用數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)分析、實地觀測等多種研究方法，以確保研究的科學性、準確性和可靠性，具體研究方法如下：數(shù)值模擬方法：在區(qū)域潮汐模型構建中，采用數(shù)值模擬方法是關鍵步驟。利用有限元法或有限差分法等數(shù)值計算方法，建立區(qū)域海洋潮汐的動力學模型。通過將研究區(qū)域劃分為有限個網(wǎng)格，對每個網(wǎng)格內的潮汐運動進行數(shù)值求解，模擬潮汐在海洋中的傳播、變形和相互作用過程。如在構建南海海域潮汐模型時，可利用有限元法將南海海域離散為眾多小三角形單元，在每個單元內基于潮汐動力學方程進行數(shù)值計算，模擬潮汐在南海復雜地形和邊界條件下的運動情況。借助海洋數(shù)值模式，如ROMS（RegionalOceanModelingSystem）區(qū)域海洋數(shù)值模式系統(tǒng)，該模式具有開源三維區(qū)域、模塊化結構、自由表面、高分辨率以及地形跟蹤等特點，能有效模擬近海及河口地區(qū)的水動力及水環(huán)境。將衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)同化到數(shù)值模型中，通過不斷調整模型參數(shù)，優(yōu)化模型對潮汐現(xiàn)象的模擬能力，提高模型的精度和可靠性。數(shù)據(jù)分析方法：對收集到的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)、驗潮站數(shù)據(jù)以及其他相關數(shù)據(jù)進行深入分析。運用潮汐調和分析方法，從驗潮站數(shù)據(jù)中提取潮汐分潮的調和常數(shù)，如M2、S2、O1、K1等主要分潮的振幅和相位，以此來描述潮汐的特征和變化規(guī)律。采用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習算法，對大量的海洋觀測數(shù)據(jù)進行處理和分析，挖掘潮汐變化與海洋環(huán)境因素之間的潛在關系，為潮汐模型的改進和深度基準面的確定提供數(shù)據(jù)支持。利用主成分分析（PCA）等方法對多源數(shù)據(jù)進行降維處理，提取主要特征，降低數(shù)據(jù)的復雜性，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。實地觀測方法：在研究區(qū)域內設立多個實地觀測站點，進行長期的潮汐觀測。通過安裝高精度的驗潮儀，實時記錄潮位的變化情況，獲取準確的潮汐數(shù)據(jù)。同時，利用海洋浮標、ADCP（聲學多普勒流速剖面儀）等設備，觀測海洋流速、流向等參數(shù)，為潮汐模型的驗證和校準提供實地觀測數(shù)據(jù)。進行海底地形測量，采用多波束測深系統(tǒng)等先進設備，獲取研究區(qū)域的海底地形信息，分析海底地形對潮汐傳播和變化的影響，為深度基準面的確定提供地形數(shù)據(jù)支持。本研究的技術路線如下：數(shù)據(jù)收集與預處理：全面收集研究區(qū)域內的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)，包括TOPEX/Poseidon、Jason等系列衛(wèi)星高度計獲取的海面高度數(shù)據(jù)，以及其他相關衛(wèi)星的輔助數(shù)據(jù)。同時，收集研究區(qū)域內多個驗潮站的長期潮汐觀測數(shù)據(jù)，包括潮位、潮時等信息。對衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)篩選、去噪、插值等，以提高數(shù)據(jù)的質量和可用性。利用潮汐調和分析方法，從驗潮站數(shù)據(jù)中提取潮汐分潮的調和常數(shù)，為模型構建提供基礎數(shù)據(jù)。區(qū)域潮汐模型構建：選擇合適的數(shù)值模擬方法，如有限元法、有限差分法等，建立區(qū)域潮汐模型的基本框架。將預處理后的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)同化到模型中，通過不斷調整模型參數(shù)，優(yōu)化模型的性能，提高模型對潮汐現(xiàn)象的模擬能力。對構建的區(qū)域潮汐模型進行精度評估，采用多種評估指標，如均方根誤差（RMSE）、相關系數(shù)等，對比模型預測結果與實際觀測數(shù)據(jù)，分析模型的誤差來源，進一步改進和完善模型。深度基準面確定：系統(tǒng)分析不同海域的潮汐類型、潮差大小以及海底地形等因素，研究這些因素對深度基準面確定的影響機制。綜合考慮航行保證率和航道利用率等原則，選擇適合不同海域的深度基準面確定方法，如理論最低潮面法、最低天文潮面法等。收集研究區(qū)域內的潮汐觀測數(shù)據(jù)和海底地形數(shù)據(jù)，利用選定的方法計算深度基準面。對計算得到的深度基準面進行精度評估，通過與歷史數(shù)據(jù)和其他相關研究結果的對比，分析深度基準面的準確性和穩(wěn)定性。模型與基準面的應用驗證：將構建的區(qū)域潮汐模型應用于海洋工程領域，如港口、碼頭、跨海大橋等設施的設計和建設中，通過模擬不同潮汐條件下的水位變化和水流情況，為工程設計提供數(shù)據(jù)支持。利用潮汐模型為船舶航行提供潮汐預報服務，結合深度基準面信息，為船舶選擇安全的航線和航行時間，保障航海安全。在海洋資源開發(fā)中，如海洋油氣勘探、海洋漁業(yè)捕撈等，應用潮汐模型和深度基準面信息，優(yōu)化資源開發(fā)方案，提高開發(fā)效率。通過實際海洋開發(fā)活動中的應用，收集相關數(shù)據(jù)，對區(qū)域潮汐模型和深度基準面的準確性和可靠性進行驗證和評估，根據(jù)驗證結果進一步改進和完善模型與基準面。二、區(qū)域潮汐模型構建的理論基礎2.1潮汐形成的原理潮汐，作為一種在海洋中普遍存在且極具規(guī)律性的自然現(xiàn)象，其形成是多種因素共同作用的結果，主要包括月球和太陽的引力、地球的自轉以及地球與月球、太陽之間的相對運動等。這些因素相互交織，共同塑造了海洋潮汐的復雜特性和變化規(guī)律。牛頓的萬有引力定律為我們理解潮汐的形成提供了重要的理論基礎。根據(jù)該定律，任何兩個物體之間都存在著相互吸引的引力，其大小與兩個物體的質量成正比，與它們之間距離的平方成反比。在地球、月球和太陽的系統(tǒng)中，月球和太陽對地球的引力作用是潮汐產(chǎn)生的主要驅動力。月球雖然質量相對較小，但其與地球的距離較近，使得月球對地球的引力影響顯著。地球和月球圍繞它們共同的質心做圓周運動，在這個過程中，地球表面各點受到的月球引力和因地球繞地-月公共質心運動產(chǎn)生的慣性離心力的合力，即為月球引潮力。在地球表面，離月球最近的點（正垂點）和離月球最遠的點（反垂點）所受的引潮力方向均垂直于地球表面且向上，導致這兩個區(qū)域的海水向上隆起，形成高潮區(qū)；而在正垂點和反垂點連線的垂直方向上，引潮力指向地心，使得海水向下移動，形成低潮區(qū)。由于地球的自轉，地球上的不同地區(qū)會依次經(jīng)過高潮區(qū)和低潮區(qū)，從而產(chǎn)生周期性的潮汐漲落現(xiàn)象。太陽對地球也存在著引力作用，盡管太陽的質量巨大，但由于其與地球的距離遙遠，太陽引潮力相對月球引潮力較小，約為月球引潮力的46%。然而，在某些特定時刻，如農(nóng)歷初一（朔）或十五（望）時，地球、月球、太陽的位置幾乎在同一直線上，月球和太陽的引潮力相互疊加，形成大潮，此時海水的漲落幅度較大；而在農(nóng)歷初七、八（上弦）或二十二、三（下弦）時，月球對地球的引潮力與太陽對地球的引潮力互相垂直，太陽引潮力削弱了月球引潮力，形成小潮，海水的漲落幅度相對較小。地球的自轉對潮汐的形成也起著至關重要的作用。地球在自轉過程中，不同地區(qū)相對于月球和太陽的位置不斷發(fā)生變化，使得引潮力的作用方向和大小也隨之改變，從而導致了潮汐的周期性變化。地球自轉一周的時間約為24小時50分鐘（一個太陰日），在一個太陰日內，地球上大多數(shù)地區(qū)會經(jīng)歷兩次高潮和兩次低潮。這是因為在地球自轉過程中，地球上的某一區(qū)域會先后經(jīng)過月球引潮力作用下的高潮區(qū)和低潮區(qū)，以及太陽引潮力與月球引潮力相互作用下的高潮區(qū)和低潮區(qū)，從而形成了每日兩次的潮汐漲落。除了月球和太陽的引力以及地球自轉外，海洋的地形、海底地貌以及海洋環(huán)流等因素也會對潮汐的傳播和變化產(chǎn)生重要影響。在淺海區(qū)域，海底地形的起伏會改變海水的流動速度和方向，使得潮汐的傳播受到阻礙或加速，從而導致潮汐的形態(tài)和幅度發(fā)生變化。在一些狹窄的海峽或海灣，由于海水的進出受到限制，潮汐的漲落幅度可能會明顯增大，形成獨特的潮汐現(xiàn)象，如著名的錢塘江大潮，其壯觀的景象正是由于特殊的河口地形和潮汐的相互作用所形成的。海洋環(huán)流也會與潮汐相互作用，影響潮汐的傳播和能量分布，進一步增加了潮汐現(xiàn)象的復雜性。2.2引潮力與引潮勢引潮力，作為引發(fā)潮汐現(xiàn)象的直接動力，在潮汐形成機制中占據(jù)核心地位。從力學角度深入剖析，引潮力是指月球和太陽對地球上單位質量物體的引力，以及地球繞地月公共質心旋轉（或繞太陽公轉）時所產(chǎn)生的慣性離心力的合力。這一合力的作用，打破了地球表面物體所受力的平衡狀態(tài)，從而引發(fā)了海水的周期性漲落，即潮汐現(xiàn)象。為了更直觀地理解引潮力的形成，以地球-月球系統(tǒng)為例進行分析。地球在繞地月公共質心運動的過程中，地球上各個質點的慣性離心力大小相等、方向平行，且與月球對地心質點的引力方向相反。然而，由于地球是一個具有一定體積的球體，地球上不同位置的質點與月球質心的距離和相對位置存在差異，根據(jù)萬有引力定律，這些質點所受月球的實際引力在方向和大小上也各不相同。在地球表面，離月球最近的點（正垂點）所受月球的實際引力最大，其方向指向月心；離月球最遠的點（反垂點）所受月球的實際引力最小，方向同樣指向月心。除正垂點和反垂點外，地球表面其他地點所受月球實際引力與慣性離心力均不平衡，它們的合力即為引潮力。在正垂點，實際引力大于慣性離心力，引潮力向上指向月心；在反垂點，慣性離心力大于實際引力，引潮力背向月心方向但在地球上也是向上的。地球表面其他位置的引潮力則是由實際引力與慣性離心力構成的方向不同、大小不等的合力。引潮力的表達式可以通過數(shù)學推導得出。設地球質量為M，月球質量為m，地球半徑為R，地月質心距離為r，地球上某點與地心連線和地月質心連線的夾角為\theta，則該點所受月球引潮力的垂直分量F_{v}和水平分量F_{H}可表示為：F_{v}=\frac{Gm}{r^{2}}\left(3\cos^{2}\theta-1\right)\frac{R}{r}F_{H}=\frac{3Gm}{2r^{2}}\sin2\theta\frac{R}{r}其中，G為引力常數(shù)。從上述表達式可以看出，引潮力的大小與月球質量成正比，與地月質心距離的立方成反比，同時還與地球上某點的位置（即夾角\theta）密切相關。當\theta=0^{\circ}或180^{\circ}時，垂直引潮力F_{v}取得最大值，且方向指向地球外部；當\theta=90^{\circ}時，F(xiàn)_{v}只有最大值的一半，且方向指向地球內部。水平引潮力F_{H}在\theta=45^{\circ}或135^{\circ}時取得最大值，大小為垂直引潮力最大值的\frac{3}{4}；在\theta=0^{\circ}、90^{\circ}和180^{\circ}處，F(xiàn)_{H}=0。引潮力的量值與擾動天體的質量和距離密切相關。月球雖然質量相對太陽較小，但其與地球的距離較近，使得月球引潮力成為引發(fā)潮汐的主要因素，月球引潮力約為太陽引潮力的2.25倍。在農(nóng)歷初一（朔）或十五（望）時，地球、月球、太陽幾乎在同一直線上，月球和太陽的引潮力相互疊加，形成大潮，此時海水漲落幅度較大；而在農(nóng)歷初七、八（上弦）或二十二、三（下弦）時，月球和太陽的引潮力相互垂直，太陽引潮力削弱了月球引潮力，形成小潮，海水漲落幅度相對較小。引潮勢是與引潮力密切相關的一個重要概念。由于引力場是一種保守力場或有勢力場，引潮力也處于有勢力場中。引潮勢\Omega定義為：在引力場中，將單位質量的質點從無窮遠處移動到某點時，引力所做的功。以月球引潮勢為例，設P點為地球上的一點，O為地心，C為月球質心，r_{1}為P點到月球質心的距離，r為地心到月球質心的距離，R為地球半徑，則P點的月球引潮勢\Omega_{m}可表示為：\Omega_{m}=Gm\left(\frac{1}{r_{1}}-\frac{\overrightarrow{R}\cdot\overrightarrow{r}}{r^{3}}\right)其中，\overrightarrow{R}為從地心O指向P點的矢徑，\overrightarrow{r}為從地心O指向月球質心C的矢徑。引潮勢可以展開為一系列球諧函數(shù)的形式，通過這種展開方式，可以更深入地分析引潮勢的特性以及潮汐的組成成分。將引潮勢展開為球諧函數(shù)后，得到的表達式中包含多個分潮項，每個分潮項對應著不同的頻率、振幅和相位。這些分潮項反映了不同周期的潮汐變化，其中主要的分潮包括半日分潮（如M_{2}、S_{2}等）、全日分潮（如O_{1}、K_{1}等）以及長周期分潮（如M_{f}、M_{m}等）。以達爾文（Darwin）展開式為例，它是引潮勢展開的一種常用形式，將引潮勢展開為一系列分潮的疊加：\xi=\sum_{i}H_{i}\cos\left(\sigma_{i}t+g_{i}\right)其中，\xi為潮高，H_{i}為第i個分潮的振幅，\sigma_{i}為第i個分潮的圓頻率，t為時間，g_{i}為第i個分潮的遲角。不同的分潮具有不同的周期和特性，半日分潮的周期約為12小時25分鐘，全日分潮的周期約為24小時50分鐘，長周期分潮的周期則更長。M_{2}分潮是半日分潮中最重要的分潮之一，其振幅較大，對潮汐的影響顯著；O_{1}分潮是全日分潮的代表，反映了潮汐在一天內的變化特征。引潮力和引潮勢在潮汐形成中起著關鍵的作用機制。引潮力直接作用于地球表面的海水，使海水受到一個不平衡的外力作用，從而產(chǎn)生運動。在引潮力的作用下，海水在地球表面形成了兩個潮汐隆起，分別位于正垂點和反垂點周圍，這兩個隆起隨著地球的自轉和天體的相對運動而不斷移動，導致地球上不同地區(qū)出現(xiàn)周期性的潮汐漲落。引潮勢則從能量的角度描述了引潮力對海水做功的情況，它的分布和變化決定了潮汐的能量分布和傳播特性。通過對引潮勢的展開分析，可以了解潮汐的組成成分和變化規(guī)律，為潮汐的預測和研究提供重要的理論依據(jù)。在淺海區(qū)域，海底地形的起伏會改變引潮力和引潮勢的分布，使得潮汐的傳播和變化更加復雜。海底的摩擦和地形的阻擋會導致潮汐能量的損耗和潮汐形態(tài)的改變，從而影響潮汐的漲落幅度和時間。2.3潮汐調和分析潮汐調和分析作為潮汐研究中的一種經(jīng)典且重要的方法，在揭示潮汐的復雜特性和規(guī)律方面發(fā)揮著關鍵作用。其基本原理是基于傅里葉級數(shù)展開，將實際觀測到的復雜潮汐信號分解為一系列簡單的分潮信號的疊加。每個分潮都對應著一個特定的頻率、振幅和相位，通過對這些分潮的分析，可以深入了解潮汐的組成成分和變化規(guī)律。從數(shù)學原理上講，假設某一地點的潮位時間序列為h(t)，根據(jù)潮汐調和分析理論，它可以表示為多個分潮的線性組合，即：h(t)=A_0+\sum_{i=1}^{n}A_i\cos(\sigma_it+\varphi_i)其中，A_0表示平均海平面高度，A_i為第i個分潮的振幅，它反映了該分潮對潮位變化的貢獻大小；\sigma_i是第i個分潮的圓頻率，由天體的運動規(guī)律決定，不同的分潮具有不同的圓頻率，從而對應著不同的周期；\varphi_i為第i個分潮的初相位，它決定了分潮在時間上的起始位置。n表示參與疊加的分潮個數(shù)，在實際應用中，通常會根據(jù)研究的精度要求和數(shù)據(jù)的特點選擇合適數(shù)量的分潮進行分析。在實際的潮汐調和分析過程中，需要借助一定的觀測數(shù)據(jù)來確定各個分潮的調和常數(shù)，即振幅A_i和初相位\varphi_i。常用的觀測數(shù)據(jù)來源包括驗潮站的潮位觀測數(shù)據(jù)、衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)等。以驗潮站數(shù)據(jù)為例，通過在驗潮站安裝高精度的潮位計，對潮位進行長時間的連續(xù)觀測，獲取一系列潮位隨時間變化的數(shù)據(jù)點。假設在時間t_j（j=1,2,\cdots,m）觀測到的潮位為h_j，將這些觀測數(shù)據(jù)代入上述調和分析公式中，得到一個包含多個未知數(shù)（即各個分潮的調和常數(shù)）的方程組。為了求解這個方程組，通常采用最小二乘法等數(shù)學方法。最小二乘法的基本思想是通過調整未知數(shù)的值，使得觀測值與計算值之間的誤差平方和最小。具體來說，定義誤差函數(shù)E為：E=\sum_{j=1}^{m}(h_j-A_0-\sum_{i=1}^{n}A_i\cos(\sigma_it_j+\varphi_i))^2通過對誤差函數(shù)E關于A_0、A_i和\varphi_i求偏導數(shù)，并令偏導數(shù)等于零，得到一組線性方程組。解這個線性方程組，就可以得到各個分潮的調和常數(shù)的估計值。在實際計算過程中，由于觀測數(shù)據(jù)中可能存在噪聲和誤差，以及潮汐現(xiàn)象本身的復雜性，求解過程可能會比較復雜，需要采用一些數(shù)值計算方法和軟件工具來實現(xiàn)。潮汐調和分析可以獲取豐富的潮汐分潮信息，主要的分潮類型包括半日分潮、全日分潮和長周期分潮。半日分潮的周期約為12小時25分鐘，其圓頻率約為28.9841^{\circ}/h，主要的半日分潮有M_2、S_2等。M_2分潮是半日分潮中最重要的分潮之一，它是由月球引潮力引起的，其振幅通常較大，對潮汐的變化起著主導作用。S_2分潮則是由太陽引潮力引起的，其振幅相對M_2分潮較小。全日分潮的周期約為24小時50分鐘，圓頻率約為15.0411^{\circ}/h，主要的全日分潮有O_1、K_1等。O_1分潮是由月球引潮力引起的全日分潮，K_1分潮則是由月球和太陽引潮力共同作用產(chǎn)生的，它包含了月球和太陽的周日運動效應。長周期分潮的周期較長，大于一個太陰日，如M_f分潮的周期約為13.66天，M_m分潮的周期約為27.55天等。這些長周期分潮主要是由于月球和太陽的軌道運動的長周期變化引起的，它們對潮汐的長期變化和季節(jié)性變化有著重要的影響。不同分潮在潮汐變化中具有各自獨特的作用和意義。半日分潮和全日分潮是潮汐變化的主要組成部分，它們決定了潮汐的基本周期和漲落幅度。在大多數(shù)沿海地區(qū)，半日分潮和全日分潮的疊加形成了每日兩次高潮和兩次低潮的潮汐現(xiàn)象。長周期分潮雖然振幅相對較小，但它們對潮汐的長期變化趨勢有著重要的影響。在一些河口和海灣地區(qū)，長周期分潮的作用可能會更加明顯，它們會導致潮汐的季節(jié)性變化和年際變化。在某些河口地區(qū)，由于長周期分潮的影響，夏季和冬季的潮汐漲落幅度可能會有較大差異，這對河口地區(qū)的生態(tài)環(huán)境和人類活動有著重要的影響。2.4潮汐模型構建的數(shù)學模型構建區(qū)域潮汐模型所依據(jù)的數(shù)學模型是描述潮汐運動的核心工具，其準確性和適用性直接影響著潮汐模型的精度和可靠性。淺水潮波方程是常用的描述潮汐運動的數(shù)學模型之一，它基于流體力學的基本原理，考慮了海水的連續(xù)性、動量守恒以及地球自轉等因素，能夠較為準確地描述潮汐在淺海區(qū)域的傳播和變化規(guī)律。2.4.1淺水潮波方程的推導與形式淺水潮波方程的推導基于流體力學的基本方程，即連續(xù)性方程和動量方程。在推導過程中，對一些次要因素進行合理簡化，以突出潮汐運動的主要特征。假設海水是不可壓縮的、黏性可忽略的流體，且潮汐運動在水平方向上的尺度遠大于垂直方向上的尺度。在直角坐標系下，連續(xù)性方程表示為：\frac{\partial\zeta}{\partialt}+\frac{\partial(hu)}{\partialx}+\frac{\partial(hv)}{\partialy}=0其中，\zeta為海面相對于平均海平面的高度（即潮位），t為時間，h為海水深度（包括靜水深H和潮位\zeta，即h=H+\zeta），u和v分別為水平方向x和y上的流速分量。動量方程在x方向和y方向上分別表示為：\frac{\partialu}{\partialt}+u\frac{\partialu}{\partialx}+v\frac{\partialu}{\partialy}-fv=-g\frac{\partial\zeta}{\partialx}-\frac{1}{\rho}\frac{\partialp_a}{\partialx}+\frac{\tau_{sx}}{\rhoh}-\frac{\tau_{bx}}{\rhoh}\frac{\partialv}{\partialt}+u\frac{\partialv}{\partialx}+v\frac{\partialv}{\partialy}+fu=-g\frac{\partial\zeta}{\partialy}-\frac{1}{\rho}\frac{\partialp_a}{\partialy}+\frac{\tau_{sy}}{\rhoh}-\frac{\tau_{by}}{\rhoh}其中，g為重力加速度，f=2\Omega\sin\varphi為科氏參數(shù)，\Omega為地球自轉角速度，\varphi為地理緯度，p_a為大氣壓力，\rho為海水密度，\tau_{sx}和\tau_{sy}分別為海面風應力在x和y方向上的分量，\tau_{bx}和\tau_{by}分別為海底摩擦應力在x和y方向上的分量。在實際應用中，為了便于數(shù)值計算，通常會對上述方程進行一些簡化和無量綱化處理。假設潮位和流速的變化是小振幅的，即\vert\zeta\vert\llH，\vertu\vert\llc，\vertv\vert\llc（c=\sqrt{gH}為淺水波的波速），可以忽略方程中的非線性項（如u\frac{\partialu}{\partialx}、v\frac{\partialu}{\partialy}等），得到線性化的淺水潮波方程。引入無量綱變量，將方程中的物理量進行歸一化處理，以減少方程中的參數(shù)數(shù)量，提高計算效率。經(jīng)過簡化和無量綱化處理后的淺水潮波方程形式為：\frac{\partial\hat{\zeta}}{\partial\hat{t}}+\frac{\partial(\hat{h}\hat{u})}{\partial\hat{x}}+\frac{\partial(\hat{h}\hat{v})}{\partial\hat{y}}=0\frac{\partial\hat{u}}{\partial\hat{t}}-f\hat{v}=-\frac{\partial\hat{\zeta}}{\partial\hat{x}}-\frac{1}{\rho}\frac{\partial\hat{p}_a}{\partial\hat{x}}+\frac{\hat{\tau}_{sx}}{\rho\hat{h}}-\frac{\hat{\tau}_{bx}}{\rho\hat{h}}\frac{\partial\hat{v}}{\partial\hat{t}}+f\hat{u}=-\frac{\partial\hat{\zeta}}{\partial\hat{y}}-\frac{1}{\rho}\frac{\partial\hat{p}_a}{\partial\hat{y}}+\frac{\hat{\tau}_{sy}}{\rho\hat{h}}-\frac{\hat{\tau}_{by}}{\rho\hat{h}}其中，帶“\hat{}”的變量為無量綱變量。2.4.2模型的特點與適用范圍淺水潮波方程具有以下特點：它考慮了地球自轉的影響，通過科氏參數(shù)f體現(xiàn)，使得模型能夠反映潮汐在地球自轉作用下的偏轉現(xiàn)象，這對于中高緯度地區(qū)的潮汐模擬尤為重要。方程考慮了海面風應力和海底摩擦應力的作用，能夠較為真實地描述潮汐與海洋表面和海底之間的相互作用。海面風應力可以改變海水的運動狀態(tài)，影響潮汐的傳播和能量分布；海底摩擦應力則會消耗潮汐的能量，導致潮汐的衰減和變形。淺水潮波方程具有一定的通用性，通過調整方程中的參數(shù)和邊界條件，可以適用于不同海域和不同尺度的潮汐模擬。該模型的適用范圍主要包括淺海區(qū)域。在淺海，海水深度相對較淺，潮汐運動受到海底地形的影響較為顯著，淺水潮波方程能夠較好地描述這種地形效應。在河口地區(qū)，由于地形復雜，潮汐傳播過程中會發(fā)生反射、折射等現(xiàn)象，淺水潮波方程通過考慮海底摩擦和地形變化等因素，可以對河口地區(qū)的潮汐進行有效的模擬。對于一些半封閉的海灣，如渤海灣、膠州灣等，淺水潮波方程也能夠較好地適用，因為這些海灣的潮汐運動主要受到局部地形和邊界條件的控制。然而，淺水潮波方程也存在一定的局限性。在深海區(qū)域，由于海水深度較大，潮汐運動的特征與淺海有所不同，淺水潮波方程中的一些假設不再成立，其模擬精度會受到影響。在深海，潮汐的傳播速度較快，波動的振幅相對較小，非線性效應相對較弱，而淺水潮波方程在處理這些特征時可能會存在一定的誤差。對于一些復雜的海洋現(xiàn)象，如潮汐與海洋內波的相互作用、潮汐在復雜地形下的繞射等，淺水潮波方程的描述能力有限，需要結合其他更復雜的模型或理論進行研究。三、區(qū)域潮汐模型構建的方法與技術3.1數(shù)據(jù)來源與處理構建區(qū)域潮汐模型的數(shù)據(jù)來源豐富多樣，不同來源的數(shù)據(jù)各具特點，為模型的構建提供了多維度的信息支持。衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)是其中最為關鍵的數(shù)據(jù)來源，它們在潮汐模型構建中發(fā)揮著不可替代的作用。衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)是通過衛(wèi)星搭載的高度計獲取的，具有覆蓋范圍廣、觀測周期短等顯著優(yōu)勢。目前，常用的衛(wèi)星高度計任務包括TOPEX/Poseidon、Jason系列等。TOPEX/Poseidon衛(wèi)星于1992年發(fā)射，其測高精度可達3厘米，為全球海洋潮汐研究提供了重要的數(shù)據(jù)基礎。Jason系列衛(wèi)星則是在TOPEX/Poseidon衛(wèi)星的基礎上發(fā)展而來，Jason-1衛(wèi)星于2001年發(fā)射，Jason-2衛(wèi)星于2008年發(fā)射，Jason-3衛(wèi)星于2016年發(fā)射，這些衛(wèi)星的測高精度和數(shù)據(jù)質量不斷提高，為潮汐模型的構建提供了更加精確的數(shù)據(jù)。這些衛(wèi)星高度計通過向海面發(fā)射微波脈沖，并測量脈沖從發(fā)射到接收的時間延遲，從而計算出衛(wèi)星到海面的距離，進而獲取海面高度信息。衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)能夠提供全球海洋的海面高度變化情況，對于研究海洋潮汐的大尺度分布和變化規(guī)律具有重要意義。通過對衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的分析，可以獲取潮汐的振幅、相位等信息，為潮汐模型的構建提供關鍵參數(shù)。驗潮站數(shù)據(jù)是通過在沿海地區(qū)設立的驗潮站直接觀測潮位變化得到的，具有高精度、長時間序列等優(yōu)點。驗潮站通常安裝有高精度的潮位計，能夠實時記錄潮位的變化情況。驗潮站數(shù)據(jù)可以反映當?shù)爻毕膶嶋H變化，對于校準和驗證潮汐模型具有重要作用。在我國，沿海地區(qū)分布著眾多的驗潮站，如大連、青島、上海、廣州等驗潮站，這些驗潮站長期積累了豐富的潮位觀測數(shù)據(jù)。通過對這些驗潮站數(shù)據(jù)的分析，可以獲取潮汐的調和常數(shù)，包括振幅和相位等信息，這些調和常數(shù)是構建潮汐模型的重要基礎數(shù)據(jù)。驗潮站數(shù)據(jù)還可以用于驗證衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的準確性，以及評估潮汐模型的精度。在獲取衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)后，需要對這些數(shù)據(jù)進行嚴格的處理，以確保數(shù)據(jù)的質量和可用性。衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)校正、數(shù)據(jù)過濾和數(shù)據(jù)插值等步驟。由于衛(wèi)星軌道和儀器擺放角度的誤差，衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)可能會存在高程偏差，需要進行系統(tǒng)校正，以消除這些誤差的影響。利用精確的衛(wèi)星軌道模型和儀器校準參數(shù)，對衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)進行校正，提高數(shù)據(jù)的準確性。數(shù)據(jù)過濾則是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，使數(shù)據(jù)更加干凈和可靠。通過設定合理的閾值，去除明顯偏離正常范圍的數(shù)據(jù)點，提高數(shù)據(jù)的質量。由于衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的采樣點通常是不均勻分布的，為了得到連續(xù)的高程區(qū)域，需要對數(shù)據(jù)進行插值處理。常用的插值方法有反距離權重法、克里金插值法等。反距離權重法根據(jù)采樣點與待插值點之間的距離來分配權重，距離越近，權重越大；克里金插值法則是一種基于地質統(tǒng)計學的插值方法，它考慮了數(shù)據(jù)的空間相關性，能夠提供更加精確的插值結果。驗潮站數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)篩選、潮汐調和分析等步驟。驗潮站數(shù)據(jù)中可能存在一些異常值或錯誤數(shù)據(jù)，需要進行篩選和剔除。通過檢查數(shù)據(jù)的時間序列、變化趨勢等，去除明顯不合理的數(shù)據(jù)點。潮汐調和分析是驗潮站數(shù)據(jù)處理的關鍵步驟，通過對潮位時間序列進行調和分析，可以提取潮汐分潮的調和常數(shù)。利用最小二乘法等數(shù)學方法，對驗潮站數(shù)據(jù)進行擬合，求解出各個分潮的振幅和相位，為潮汐模型的構建提供基礎數(shù)據(jù)。3.2調和常數(shù)的確定調和常數(shù)是描述潮汐運動的關鍵參數(shù)，其準確確定對于構建高精度的區(qū)域潮汐模型至關重要。利用觀測數(shù)據(jù)確定潮汐調和常數(shù)的方法主要有最小二乘法、達爾文法、杜德森法等，不同方法在精度和可靠性方面各有特點。最小二乘法是一種常用的確定調和常數(shù)的方法，其基本原理是通過最小化觀測值與模型計算值之間的誤差平方和，來求解調和常數(shù)。在實際應用中，將潮汐觀測數(shù)據(jù)代入包含多個分潮的調和分析公式中，得到一個包含多個未知數(shù)（即各個分潮的調和常數(shù)）的方程組。通過對誤差函數(shù)關于這些未知數(shù)求偏導數(shù)，并令偏導數(shù)等于零，得到一組線性方程組，解這個方程組即可得到調和常數(shù)的估計值。最小二乘法具有計算簡單、易于實現(xiàn)的優(yōu)點，在數(shù)據(jù)量較大且噪聲較小的情況下，能夠得到較為準確的調和常數(shù)估計。在一些潮汐觀測數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定的驗潮站，使用最小二乘法能夠較好地提取潮汐分潮的調和常數(shù)，為潮汐模型的構建提供可靠的數(shù)據(jù)支持。達爾文法是一種基于潮汐靜力理論的調和分析方法，它通過對引潮力位進行展開，將潮汐分解為多個分潮的疊加。達爾文法考慮了月球和太陽的引潮力以及地球的自轉等因素，能夠較為準確地描述潮汐的運動規(guī)律。在確定調和常數(shù)時，達爾文法利用潮汐觀測數(shù)據(jù)，通過一系列的數(shù)學運算和分析，求解出各個分潮的振幅和相位。該方法在理論上較為完善，對于理解潮汐的形成機制和分潮的特性具有重要意義。然而，達爾文法的計算過程相對復雜，需要對引潮力位的展開式進行深入的理解和分析，在實際應用中可能受到一定的限制。杜德森法是在達爾文法的基礎上發(fā)展而來的一種調和分析方法，它進一步考慮了潮汐的非線性效應和高階項的影響。杜德森法通過引入一些修正項和經(jīng)驗公式，對潮汐的調和分析進行了改進，能夠更準確地描述潮汐的復雜變化。在確定調和常數(shù)時，杜德森法利用更精確的引潮力位展開式和潮汐觀測數(shù)據(jù)，通過復雜的數(shù)學計算和迭代過程，求解出調和常數(shù)。該方法在處理復雜潮汐現(xiàn)象時具有一定的優(yōu)勢，能夠提高調和常數(shù)的精度。由于杜德森法的計算過程非常復雜，需要大量的計算資源和時間，在實際應用中需要根據(jù)具體情況進行選擇。不同方法確定調和常數(shù)的精度和可靠性受到多種因素的影響，如觀測數(shù)據(jù)的質量、觀測時間的長短、潮汐現(xiàn)象的復雜性等。觀測數(shù)據(jù)的質量是影響調和常數(shù)精度的關鍵因素之一。如果觀測數(shù)據(jù)存在噪聲、異常值或缺失值等問題，將會導致調和常數(shù)的估計出現(xiàn)偏差。在衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)處理中，如果數(shù)據(jù)校正不徹底，可能會引入系統(tǒng)誤差，影響調和常數(shù)的準確性。觀測時間的長短也對調和常數(shù)的精度有重要影響。一般來說，觀測時間越長，能夠獲取的潮汐信息就越豐富，調和常數(shù)的估計也就越準確。如果觀測時間過短，可能無法完整地捕捉到潮汐的周期性變化，從而導致調和常數(shù)的誤差增大。潮汐現(xiàn)象的復雜性也是影響調和常數(shù)精度的重要因素。在一些復雜海域，如淺海、河口等地區(qū)，潮汐受到海底地形、海洋環(huán)流等多種因素的影響，呈現(xiàn)出復雜的非線性特征，這會增加調和常數(shù)確定的難度，降低精度。為了提高調和常數(shù)確定的精度和可靠性，可以采取多種措施。對觀測數(shù)據(jù)進行嚴格的質量控制和預處理，去除噪聲、異常值等干擾因素，提高數(shù)據(jù)的質量。在驗潮站數(shù)據(jù)處理中，通過數(shù)據(jù)篩選和濾波等方法，去除明顯不合理的數(shù)據(jù)點，提高數(shù)據(jù)的可靠性。結合多種觀測數(shù)據(jù)，如衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)和驗潮站數(shù)據(jù)，利用不同數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，相互補充和驗證，提高調和常數(shù)的精度。利用衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)獲取大范圍的潮汐信息，結合驗潮站數(shù)據(jù)的高精度特點，能夠更準確地確定調和常數(shù)。不斷改進和完善調和分析方法，考慮更多的潮汐影響因素，提高方法的適應性和準確性。在一些研究中，通過引入機器學習算法，對潮汐數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，能夠更準確地提取調和常數(shù)。3.3網(wǎng)格劃分與模型參數(shù)設置在區(qū)域潮汐模型構建中，網(wǎng)格劃分是將連續(xù)的計算區(qū)域離散為有限個小的、相互關聯(lián)的子區(qū)域（即網(wǎng)格）的過程，其目的是為了將復雜的潮汐運動問題轉化為在這些離散網(wǎng)格上的數(shù)值計算問題。合理的網(wǎng)格劃分對于準確模擬潮汐現(xiàn)象至關重要，它直接影響著模型的計算精度、計算效率以及對復雜地形和邊界條件的處理能力。在進行網(wǎng)格劃分時，需要遵循一定的原則。應根據(jù)研究區(qū)域的地形特征和潮汐特性進行網(wǎng)格的疏密布置。在地形復雜的區(qū)域，如淺海、河口、島嶼周圍等，潮汐變化較為劇烈，為了能夠準確捕捉潮汐的變化細節(jié)，需要采用較密的網(wǎng)格進行劃分。在河口地區(qū)，由于地形的急劇變化和潮汐的非線性效應，潮汐的流速和流向變化復雜，使用較密的網(wǎng)格可以更好地模擬潮汐在河口的傳播和變形過程。而在深海等地形相對平坦、潮汐變化相對平穩(wěn)的區(qū)域，可以采用較稀疏的網(wǎng)格，以減少計算量，提高計算效率。網(wǎng)格的形狀和質量也是需要考慮的重要因素。常見的網(wǎng)格形狀有三角形、四邊形等。三角形網(wǎng)格具有靈活性高、適應性強的特點，能夠較好地擬合復雜的邊界形狀和地形變化，在處理不規(guī)則區(qū)域時具有優(yōu)勢。四邊形網(wǎng)格則具有計算精度高、數(shù)據(jù)存儲和處理相對簡單的優(yōu)點，在一些規(guī)則區(qū)域或對計算精度要求較高的情況下較為適用。無論采用哪種網(wǎng)格形狀，都應保證網(wǎng)格的質量良好，避免出現(xiàn)過度扭曲、狹長等不良形狀的網(wǎng)格，以確保數(shù)值計算的穩(wěn)定性和準確性。過度扭曲的網(wǎng)格可能會導致數(shù)值計算過程中的誤差增大，甚至引發(fā)計算不穩(wěn)定的問題。常用的網(wǎng)格劃分方法有結構網(wǎng)格劃分和非結構網(wǎng)格劃分。結構網(wǎng)格劃分是指在計算區(qū)域內生成具有規(guī)則拓撲結構的網(wǎng)格，其網(wǎng)格節(jié)點在空間上呈規(guī)則排列。在矩形或正方形的計算區(qū)域中，可以很容易地生成規(guī)則的四邊形結構網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單元的大小和形狀相同，節(jié)點之間的連接關系簡單明確。結構網(wǎng)格劃分的優(yōu)點是數(shù)據(jù)結構簡單，計算效率高，易于實現(xiàn)并行計算。由于其規(guī)則的拓撲結構，在進行數(shù)值計算時，數(shù)據(jù)的存儲和訪問方式較為統(tǒng)一，便于優(yōu)化計算過程。然而，結構網(wǎng)格劃分在處理復雜地形和邊界條件時存在一定的局限性，對于不規(guī)則的區(qū)域，可能需要進行大量的網(wǎng)格變形或局部加密，增加了網(wǎng)格生成的難度和復雜性。非結構網(wǎng)格劃分則是生成節(jié)點和單元排列不規(guī)則的網(wǎng)格，其網(wǎng)格單元的大小、形狀和連接關系可以根據(jù)計算區(qū)域的幾何形狀和物理特性進行靈活調整。在處理具有復雜海岸線和地形的區(qū)域時，非結構網(wǎng)格可以更好地適應邊界的不規(guī)則性，通過在邊界附近加密網(wǎng)格，能夠更準確地模擬潮汐在邊界處的變化。非結構網(wǎng)格劃分的優(yōu)點是對復雜幾何形狀和邊界條件的適應性強，能夠更準確地描述潮汐現(xiàn)象。其缺點是數(shù)據(jù)結構相對復雜，計算量較大，對計算資源的要求較高。由于非結構網(wǎng)格的節(jié)點和單元排列不規(guī)則，在進行數(shù)值計算時，數(shù)據(jù)的存儲和訪問方式較為復雜，需要更多的計算資源來處理。在實際應用中，還可以根據(jù)具體情況采用混合網(wǎng)格劃分方法，即結合結構網(wǎng)格和非結構網(wǎng)格的優(yōu)點，在不同區(qū)域采用不同類型的網(wǎng)格。在計算區(qū)域的主體部分采用結構網(wǎng)格，以提高計算效率；在邊界和地形復雜區(qū)域采用非結構網(wǎng)格，以準確模擬潮汐的變化。在模擬一個包含復雜海岸線的海灣區(qū)域潮汐時，可以在海灣內部相對規(guī)則的區(qū)域使用結構網(wǎng)格，而在海岸線附近采用非結構網(wǎng)格，這樣既能保證計算效率，又能提高對潮汐現(xiàn)象的模擬精度。模型參數(shù)設置是區(qū)域潮汐模型構建中的另一個關鍵環(huán)節(jié)，它直接影響著模型的性能和模擬結果的準確性。模型參數(shù)主要包括與潮汐動力學相關的參數(shù)、邊界條件參數(shù)以及數(shù)值計算參數(shù)等。與潮汐動力學相關的參數(shù)，如重力加速度、海水密度、科氏參數(shù)等，通常具有明確的物理意義，其取值可以根據(jù)實際的物理環(huán)境和研究需求進行確定。重力加速度在地球上不同地區(qū)的取值略有差異，但在一般的潮汐模型中，可以采用標準的重力加速度值9.80665m/s2。海水密度與海水的溫度、鹽度和壓力等因素有關，在實際應用中，可以根據(jù)研究區(qū)域的海水特性，采用適當?shù)暮Ｋ疇顟B(tài)方程來計算海水密度。在海洋表層，海水溫度和鹽度的變化對海水密度的影響較為顯著，而在深海區(qū)域，壓力對海水密度的影響則更為突出?？剖蠀?shù)與地球的自轉角速度和地理緯度有關，其表達式為f=2\Omega\sin\varphi，其中\(zhòng)Omega為地球自轉角速度，\varphi為地理緯度，在模型中應根據(jù)研究區(qū)域的緯度范圍準確計算科氏參數(shù)。邊界條件參數(shù)的設置對于模型的準確性也至關重要。潮汐模型的邊界條件主要包括開邊界條件和閉邊界條件。開邊界條件用于描述計算區(qū)域與外部海洋的相互作用，通?？梢圆捎盟贿吔鐥l件或流速邊界條件。水位邊界條件可以根據(jù)潮汐調和常數(shù)或潮汐模型提供的潮汐預報數(shù)據(jù)來確定，將外部海洋的潮汐水位作為開邊界的水位值。流速邊界條件則需要考慮潮汐流的速度和方向，通?？梢酝ㄟ^對潮汐流的觀測數(shù)據(jù)或理論分析來確定。閉邊界條件用于描述計算區(qū)域內的陸地邊界，通常假設陸地邊界處的流速為零，即滿足無滑動條件。數(shù)值計算參數(shù)的設置直接影響著模型的計算效率和穩(wěn)定性。時間步長是數(shù)值計算中的一個重要參數(shù)，它決定了模型在時間上的離散程度。時間步長的選擇需要綜合考慮潮汐的變化周期、計算區(qū)域的大小以及數(shù)值計算方法的穩(wěn)定性等因素。如果時間步長過大，可能會導致數(shù)值計算的不穩(wěn)定，無法準確模擬潮汐的變化；如果時間步長過小，雖然可以提高計算精度，但會增加計算量和計算時間。在實際應用中，可以通過試算和經(jīng)驗公式來確定合適的時間步長。空間離散格式也是數(shù)值計算參數(shù)的重要組成部分，不同的空間離散格式對模型的精度和穩(wěn)定性有不同的影響。常見的空間離散格式有中心差分格式、迎風差分格式等。中心差分格式具有較高的精度，但在處理對流項時可能會出現(xiàn)數(shù)值振蕩；迎風差分格式則可以有效地抑制數(shù)值振蕩，但精度相對較低。在實際應用中，需要根據(jù)具體情況選擇合適的空間離散格式，或者采用混合離散格式來平衡計算精度和穩(wěn)定性。在模型運行過程中，還需要根據(jù)實際情況對模型參數(shù)進行調整和優(yōu)化。通過與實際觀測數(shù)據(jù)的對比分析，評估模型的模擬效果，找出模型參數(shù)設置中存在的問題，并進行相應的調整。如果發(fā)現(xiàn)模型模擬的潮汐水位與實際觀測值存在較大偏差，可以檢查與潮汐動力學相關的參數(shù)是否準確，邊界條件的設置是否合理，以及數(shù)值計算參數(shù)是否合適，然后對這些參數(shù)進行調整，重新運行模型，直到模型的模擬結果與實際觀測數(shù)據(jù)相符。在調整模型參數(shù)時，需要注意參數(shù)之間的相互關系和影響，避免因調整一個參數(shù)而導致其他問題的出現(xiàn)。調整海水密度參數(shù)可能會影響到潮汐的傳播速度和能量分布，進而影響到模型的模擬結果。3.4模型的驗證與精度評估模型驗證與精度評估是區(qū)域潮汐模型構建過程中的關鍵環(huán)節(jié)，它對于評估模型的可靠性和準確性，以及判斷模型是否能夠滿足實際應用的需求具有重要意義。通過將模型預測結果與實際觀測數(shù)據(jù)進行對比分析，可以有效檢驗模型對潮汐現(xiàn)象的模擬能力，識別模型存在的不足之處，為模型的進一步改進和優(yōu)化提供依據(jù)。評估潮汐模型精度的指標和方法豐富多樣，每種指標和方法都有其獨特的側重點和適用范圍。均方根誤差（RMSE）是一種常用的精度評估指標，它能夠衡量模型預測值與實際觀測值之間的平均偏差程度，其計算公式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2}其中，n為樣本數(shù)量，y_{i}為第i個實際觀測值，\hat{y}_{i}為第i個模型預測值。RMSE的值越小，表明模型預測值與實際觀測值之間的偏差越小，模型的精度越高。在某一區(qū)域潮汐模型的精度評估中，通過計算得到模型預測潮位與驗潮站實際觀測潮位的RMSE為15厘米，說明該模型在該區(qū)域的潮位預測中存在一定的誤差，但整體精度仍在可接受范圍內。平均絕對誤差（MAE）也是一種常用的評估指標，它反映了模型預測值與實際觀測值之間絕對誤差的平均值，計算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\verty_{i}-\hat{y}_{i}\vertMAE的優(yōu)點是計算簡單，能夠直觀地反映模型預測值與實際觀測值之間的平均誤差大小。與RMSE相比，MAE對異常值的敏感度較低，因為它不考慮誤差的平方，所以在數(shù)據(jù)中存在異常值的情況下，MAE可能更能反映模型的實際預測能力。在評估某一潮汐模型時，如果數(shù)據(jù)中存在個別異常的觀測值，使用MAE進行評估可以避免這些異常值對評估結果的過度影響，更準確地反映模型的精度。相關系數(shù)（CorrelationCoefficient）則用于衡量模型預測值與實際觀測值之間的線性相關程度，其取值范圍在-1到1之間。相關系數(shù)越接近1，表明模型預測值與實際觀測值之間的線性相關性越強，模型的預測效果越好；相關系數(shù)越接近-1，則表示兩者之間呈負相關；當相關系數(shù)為0時，說明兩者之間不存在線性相關關系。在評估潮汐模型時，若計算得到的相關系數(shù)為0.9，則說明模型預測值與實際觀測值之間具有較強的線性相關性，模型能夠較好地捕捉潮汐變化的趨勢。除了上述常用指標外，還有一些其他的評估指標和方法，如均方誤差（MSE）、標準差（SD）、相對誤差（RE）等。MSE與RMSE類似，但它沒有對誤差的平方和進行開方，其值越大，說明模型的誤差越大。標準差用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，在潮汐模型精度評估中，可以通過計算模型預測值與實際觀測值之間誤差的標準差，來評估模型預測的穩(wěn)定性。相對誤差則是將絕對誤差與實際觀測值進行比較，反映了誤差在實際觀測值中所占的比例，對于評估不同量級數(shù)據(jù)的模型精度具有重要意義。在實際驗證過程中，將構建的區(qū)域潮汐模型的預測結果與實際觀測數(shù)據(jù)進行對比分析是至關重要的一步。收集研究區(qū)域內多個驗潮站的長期潮汐觀測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)應具有較高的精度和可靠性，并且涵蓋了不同季節(jié)、不同天氣條件下的潮汐變化情況。利用衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)作為輔助驗證數(shù)據(jù)，衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)能夠提供大范圍的海面高度信息，與驗潮站數(shù)據(jù)相互補充，有助于更全面地評估模型的精度。以某一具體的區(qū)域潮汐模型驗證為例，將該模型預測的潮位與研究區(qū)域內5個驗潮站的實際觀測潮位進行對比。通過計算RMSE、MAE和相關系數(shù)等指標，得到以下結果：在驗潮站A，RMSE為12厘米，MAE為10厘米，相關系數(shù)為0.92；在驗潮站B，RMSE為15厘米，MAE為13厘米，相關系數(shù)為0.88；在驗潮站C，RMSE為10厘米，MAE為8厘米，相關系數(shù)為0.95；在驗潮站D，RMSE為18厘米，MAE為15厘米，相關系數(shù)為0.85；在驗潮站E，RMSE為13厘米，MAE為11厘米，相關系數(shù)為0.90。從這些結果可以看出，該模型在不同驗潮站的精度表現(xiàn)存在一定差異，但整體上相關系數(shù)較高，說明模型能夠較好地反映潮汐變化的趨勢，RMSE和MAE的值也在可接受范圍內，表明模型具有一定的準確性和可靠性。通過對比分析，也發(fā)現(xiàn)模型在某些情況下存在一定的誤差。在一些地形復雜的區(qū)域，如淺海、河口等，模型的預測精度相對較低，這可能是由于模型在處理復雜地形對潮汐傳播的影響時存在一定的局限性。在強風、暴雨等極端天氣條件下，模型的預測誤差也會增大，這是因為模型在考慮氣象因素對潮汐的影響時不夠全面。針對這些誤差來源，需要進一步改進和完善模型，如優(yōu)化模型的地形處理算法，加強對氣象因素的考慮，以提高模型的精度和可靠性?？梢圆捎酶毜牡匦螖?shù)據(jù)，改進模型的網(wǎng)格劃分方式，使其能夠更好地適應復雜地形；引入氣象數(shù)據(jù)同化技術，將實時的氣象信息融入模型中，提高模型對極端天氣條件下潮汐變化的預測能力。四、深度基準面確定的方法與影響因素4.1深度基準面的定義與作用深度基準面，作為海洋深度的起算面，在海洋測繪、航海以及海洋資源開發(fā)等眾多領域扮演著舉足輕重的角色。它是一個特定的水平面，所有的海洋深度測量數(shù)據(jù)均以此為基準進行歸算，從而確保不同時間、不同地點測量的水深數(shù)據(jù)具有可比性和一致性。從本質上講，深度基準面的確定是為了消除潮汐、海浪等海洋環(huán)境因素對水深測量的影響，為海洋活動提供一個穩(wěn)定、可靠的深度參考標準。在海洋測繪中，深度基準面是構建海圖的關鍵要素。海圖作為海洋航行的重要工具，其標注的水深信息對于船舶的安全航行至關重要。深度基準面的合理確定能夠保證海圖上標注的水深接近實際的最小水深，為船舶駕駛員提供準確的海底地形信息，幫助他們規(guī)劃安全的航線，避免船舶擱淺等危險事故的發(fā)生。在一些淺海區(qū)域，海底地形復雜，存在大量的礁石和淺灘，船舶在航行過程中必須依賴海圖上準確的水深信息來避開這些障礙物。如果深度基準面確定不準確，海圖上標注的水深可能與實際水深存在較大偏差，這將給船舶航行帶來極大的安全隱患。對于航海活動而言，深度基準面的作用更是不可忽視。船舶在進出港口、通過狹窄航道以及在近海海域航行時，需要實時了解船舶周圍的水深情況，以確保船舶的吃水深度與實際水深相匹配。深度基準面為船舶提供了一個統(tǒng)一的深度參考，使得船舶駕駛員能夠根據(jù)海圖上的水深信息和船舶自身的吃水深度，合理規(guī)劃航行路線，選擇合適的航行時機。在潮汐變化較大的港口，船舶需要根據(jù)潮汐的漲落和深度基準面的位置，選擇在高潮位時進出港口，以避免船舶在淺水區(qū)擱淺。深度基準面還與潮汐預報密切相關，通過將潮汐預報的潮高與海圖上的水深信息相結合，可以計算出不同時刻的實際水深，為船舶航行提供更加準確的水深信息。在海洋資源開發(fā)領域，深度基準面同樣發(fā)揮著重要作用。在海洋油氣勘探中，需要精確了解海底地形和水深情況，以確定鉆井平臺的位置和穩(wěn)定性。深度基準面的準確確定能夠為海洋油氣勘探提供可靠的海底地形數(shù)據(jù)，幫助勘探人員選擇合適的勘探區(qū)域和鉆井位置，提高勘探效率和成功率。在海洋漁業(yè)資源開發(fā)中，深度基準面的信息可以幫助漁民了解不同海域的水深和海底地形，選擇合適的捕撈區(qū)域和捕撈方式，提高捕撈效率，同時也有助于保護海洋漁業(yè)資源的可持續(xù)發(fā)展。在一些淺海海域，由于水深較淺，適合一些特定魚類的生長和繁殖，漁民可以根據(jù)深度基準面的信息，準確找到這些海域，進行合理的捕撈作業(yè)。4.2深度基準面確定的常用方法確定深度基準面的方法豐富多樣，每種方法都基于特定的原理和數(shù)據(jù)，旨在滿足不同的應用需求和海域特點。平均低潮面、平均低低潮面、理論最低潮面等是較為常用的方法，它們在實際應用中各有優(yōu)劣。平均低潮面（MeanLowWater，MLW）是通過對驗潮站長期觀測的低潮位數(shù)據(jù)進行平均計算得到的。其計算原理相對簡單，只需將一定時間段內（通常為多年）所有低潮位的觀測值相加，再除以觀測的低潮次數(shù)，即可得到平均低潮面的高度。假設在某驗潮站進行了10年的潮位觀測，共記錄到低潮位數(shù)據(jù)3650個，將這些數(shù)據(jù)相加后除以3650，得到的平均值即為該驗潮站的平均低潮面高度。這種方法的優(yōu)點是計算簡便，數(shù)據(jù)獲取相對容易，能夠在一定程度上反映該地區(qū)低潮位的平均水平。在一些潮汐變化相對穩(wěn)定、潮差較小的海域，平均低潮面可以作為一個較為合適的深度基準面，為航海和海洋工程提供基本的深度參考。然而，平均低潮面也存在明顯的局限性。它沒有考慮到潮汐的極端情況，在某些特殊時期，如風暴潮、天文大潮等情況下，實際低潮位可能會遠低于平均低潮面，這就使得以平均低潮面為深度基準面時，海圖上標注的水深可能無法保證船舶在所有情況下的安全航行。在遭遇風暴潮時，海水可能會異常退潮，導致實際水深遠小于海圖上基于平均低潮面標注的水深，船舶在航行過程中就可能面臨擱淺的危險。平均低低潮面（MeanLowerLowWater，MLLW）是指在一定時期內，所有低低潮位的平均值。低低潮位是指在一個太陰日內兩次低潮中較低的那次低潮位。計算平均低低潮面時，首先需要從驗潮站的觀測數(shù)據(jù)中識別出每個太陰日內的低低潮位，然后將這些低低潮位數(shù)據(jù)進行累加，再除以低低潮位的觀測次數(shù)。在某驗潮站一年的觀測數(shù)據(jù)中，共識別出低低潮位數(shù)據(jù)1825個，將這些數(shù)據(jù)累加后除以1825，得到的結果就是該驗潮站的平均低低潮面高度。平均低低潮面相對平均低潮面更加保守，它考慮了一個太陰日內較低的低潮位情況，更能反映出潮汐的較低水位狀態(tài)。在一些潮汐變化較為復雜、潮差較大的海域，使用平均低低潮面作為深度基準面可以提高船舶航行的安全性。但平均低低潮面同樣存在不足之處。它仍然是基于歷史觀測數(shù)據(jù)的平均值，對于未來可能出現(xiàn)的極端潮汐情況預測能力有限。在一些氣候變化影響較大的海域，潮汐的變化規(guī)律可能會發(fā)生改變，平均低低潮面可能無法及時適應這種變化，導致其作為深度基準面的可靠性降低。隨著全球氣候變暖，海平面上升以及風暴潮等極端天氣事件的增加，潮汐的變化變得更加復雜，平均低低潮面可能無法準確反映未來的最低潮位情況。理論最低潮面（TheoreticalLowestLowWater，TLLW）是目前應用較為廣泛的一種深度基準面確定方法，尤其在中國，自1957年起就統(tǒng)一采用理論最低潮面作為深度基準面。其計算原理較為復雜，需要考慮多個主要分潮的作用，通過對這些分潮的疊加來計算可能出現(xiàn)的最低潮面。在計算理論最低潮面時，通?？紤]M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1等8個主要分潮，同時還會附加考慮淺海分潮M4、MS4和M6及長周期分潮Sa和Ssa的貢獻。將這些分潮的調和常數(shù)代入相應的公式中，通過復雜的數(shù)學計算和分析，得到理論上可能出現(xiàn)的最低潮位，以此作為深度基準面。理論最低潮面的優(yōu)點是考慮了潮汐的各種分潮因素，能夠較為準確地反映出可能出現(xiàn)的最低潮位，為航海安全提供了較高的保障。在復雜的海洋環(huán)境中，潮汐受到多種因素的影響，理論最低潮面通過綜合考慮這些因素，使得海圖上標注的水深更接近實際的最小水深，大大降低了船舶擱淺的風險。由于其計算過程考慮了多種分潮的相互作用，能夠適應不同海域的潮汐特性，具有較強的通用性。理論最低潮面的計算過程復雜，需要大量的潮汐觀測數(shù)據(jù)和精確的調和常數(shù)，對數(shù)據(jù)的質量和準確性要求較高。如果觀測數(shù)據(jù)存在誤差或缺失，或者調和常數(shù)的計算不準確，都會影響理論最低潮面的計算精度。在一些數(shù)據(jù)匱乏的海域，獲取足夠長時間和高質量的潮汐觀測數(shù)據(jù)較為困難，這就限制了理論最低潮面的應用。該方法假設潮汐是由已知的分潮疊加而成，但實際海洋中還存在一些不確定因素，如氣象條件的影響、海洋環(huán)流的變化等，這些因素可能導致實際最低潮位與理論計算值存在偏差。4.3影響深度基準面確定的因素深度基準面的確定是一個復雜的過程，受到多種因素的綜合影響，其中潮汐性質、海底地形、氣象條件等因素對其有著關鍵的作用機制。潮汐性質是影響深度基準面確定的首要因素。不同類型的潮汐，如正規(guī)半日潮、全日潮和混合潮，其漲落規(guī)律和潮差大小存在顯著差異，這直接關系到深度基準面的選擇和計算。在正規(guī)半日潮海域，每天會出現(xiàn)兩次高潮和兩次低潮，且相鄰高潮或低潮的潮位相差不大，漲潮時和落潮時也大致相等。在這樣的海域，潮汐的變化較為規(guī)律，潮差相對穩(wěn)定，在確定深度基準面時，可以根據(jù)潮汐的平均低潮位或理論最低潮位等方法進行計算，以保證海圖上標注的水深能夠滿足船舶航行的安全需求。在我國東南沿海的一些地區(qū)，屬于正規(guī)半日潮海域，其潮差一般在2-4米之間，在確定深度基準面時，需要充分考慮這種潮汐特性，選擇合適的計算方法，以確保深度基準面的準確性。全日潮海域在一個太陰日內只有一次高潮和一次低潮，潮汐的變化周期與半日潮不同，潮差大小也有其獨特的特點。在這些海域，深度基準面的確定需要根據(jù)全日潮的潮位變化情況進行分析和計算。在北部灣等全日潮海域，潮差較大，部分地區(qū)的潮差可達5-7米。在確定深度基準面時，需要考慮全日潮的最大潮差和最低潮位等因素，采用相應的方法來保證深度基準面能夠反映出該海域潮汐的最低水位情況，為船舶航行提供安全保障?；旌铣焙Ｓ虻某毕再|更為復雜，既包含半日潮的特征，又有全日潮的成分，相鄰高潮或低潮的潮位可能相差很大，漲潮時和落潮時也不相等。在這種海域確定深度基準面時，需要綜合考慮半日潮和全日潮的影響，以及潮位變化的復雜性。在我國的一些混合潮海域，如渤海灣部分地區(qū)，潮汐變化受多種因素影響，既有半日潮的周期性漲落，又有全日潮的特殊變化。在確定深度基準面時，需要對長期的潮汐觀測數(shù)據(jù)進行詳細分析，結合不同分潮的調和常數(shù)，采用合適的算法來準確計算深度基準面，以滿足航海和海洋工程等活動的需求。海底地形對深度基準面的確定也有著重要的影響。海底地形的起伏、坡度和粗糙度等因素會改變潮汐的傳播速度、方向和能量分布，進而影響深度基準面的計算結果。在淺海區(qū)域，海底地形相對較淺，潮汐傳播過程中受到海底摩擦和地形阻擋的影響較大。當潮汐波傳播到淺海時，由于海底摩擦的作用，潮汐的能量會逐漸消耗，波速會減慢，波高會發(fā)生變化。海底的坡度和地形起伏也會導致潮汐波的折射和反射，使得潮汐的分布變得不均勻。在一些海底坡度較大的區(qū)域，潮汐波會發(fā)生明顯的折射，導致潮位在不同位置出現(xiàn)差異。這些變化都會影響深度基準面的計算，需要在確定深度基準面時