黄浦江潮汐调和分析与预报

张策 庄媛

摘要： 对黄浦江A、B、C 3个站2018年实测潮位调和分析，根据计算结果分析黄浦江潮汐类型;分别对3个站30 d、90 d、180 d、1 a的潮汐资数据行调和分析，分析不同资料长度对调和常数的影响;根据2018年资料分析所得调和常数进行潮汐预报，计算自报余差的均方差，分析预报精度。结果表明：（1）黄浦江测站的潮汐和潮波变形特征比较明显，属于非正规浅海半日潮型;（2）由180 d以上实测资料调和分析所得调和常数相对比较稳定，预报精度较高;（3）用一年实测资料进行潮汐预报，精度较高，能够满足航运要求。

关键词：黄浦江;潮汐;调和分析;预报;

0 前言

调和分析可以用于海图深度基准面计算、潮汐预报、验潮站控制等，因此获得较高精度的调和常数是海洋测绘中的重要环节。调和分析的方法已经发展了一百多年了，不少学者在前人的基础上不断研究，在原有的方法基础上，针对不同问题提出新的解决方法，使得调和分析的理论不断完善。张凤烨等[1]基于Matlab内部函数的调和分析方法可否应用于调和分析上做了探讨，从而使调和分析的精度更加精确;暴景阳等人[2]较系统地分析了海洋的扰动因素给潮汐调和常数计算造成的误差，并讨论了误差对潮汐预报的影响;陈满春等[3]提出了浅水港口潮汐预报准调和方法的2个改进方案，改进后浅海港口潮汐的预报精度均较前有明显提高。通过前人的研究，很多方法已经比较成熟了，但对黄浦江流域的潮汐研究还是比较匮乏。

为更深入准确的了解黄浦江水深和潮汐特征值，进而充分利用水深资源，保证航运交通安全。本文对黄浦江流域站A、站B、站C 3个长期潮位站资料进行调和分析，研究潮汐特性及调和精度[4-6]，为通航与管理提供依据，并且对提高港口利用效率具有重要意义。

1 调和分析原理

2.1调和分析原理

潮汐的调和分析主要基于强迫震动和小震动叠加的原理。海面在周期性外力作用下发生涨落潮，其震动周期和引潮力周期相一致。潮汐理论把潮汐分成一系列简谐振动之和，每一个简谐振动称为一个分潮，某时刻的潮高可以表示为：

式中，为观测期的平均海面，为分潮振幅，为分潮迟角因子，为分潮的初位相，角速度，m是分潮的个数。令，潮汐为多个分潮叠加而成，则有

用实测值减去预报值得到自报余差r，利用自报余差的均方差方法来判断预报精度。

2.2潮汐性质

潮汐性质因地而异，从周期上讲，通常划分为正规半日潮、正规日潮与混合潮，其中混合潮分为不正规半日潮和不正规日潮。我国沿海潮汐性质的确定主要以 的值来确定，式中：Hk1表示K1分潮的振幅值，HO1表示O1分潮的振幅值，HM2表示M2分潮的振幅值。通常判别潮汐类型的标准为：若04.0时，表示全日潮。

3调和分析

通常情况，调和分析以1 a实测潮位数据作分析，可消除各主要分潮的相互影响，取得较稳定的调和分析结果，当观测数据不足1 a时，调和常数由《海道测量规范》[7]取值，规定：11分潮调和常数由30 d观测数据调和分析求得，13分潮的调和常数由一年观测数据调和分析求得。工程中需要考虑实际情况，兼顾计算精度和成本，故有必要分析不足1 a的观测资料对调和分析的影响。本文分别选取黄浦江站A、站B、站C3个站30 d、90 d、180 d、1 a逐时潮位资料，进行调和分析，然后对调和常数进行比对，分析不同系列长度对调和精度的影响。用2018年1 a的实测数据预报2019年潮位，分析中误差，将预报值与实测值比较，评估预报精度。

3.1调和分析潮汐的性质

本文采用站A、站B、站C 3个站2018年1月1日至2018年12月31日逐时潮位资料进行调和分析，计算出各站的调和常数，黄浦江各潮位站的潮汐形态计算值如表1所示。

由于受浅海、河口水下地形、径流等影响，第一个涨潮陡于第二个涨潮，波峰超前，波谷滞后，致使涨潮历时减短，落潮历时增长，多数日期1 d中出现2次高潮、2次低潮，且2次高潮、2次低潮不等，涨、落潮历时也不等，属于非正规浅海半日潮型。根据黄浦江各潮位站实测潮时的规律，涨落潮时间差可以用的值来确定，一般比值等于0.04，则落潮历时比涨潮历时长30 min。黄浦江潮型属于不正规浅海半日潮型。

3.2系列長度对调和分析影响

对站A、站B、站C3个潮位站31 d、90 d、180 d、1 a的观测资料进行调和分析，统计其中Q1、O1、P1、K1、N2、M2、S2、K2这8个主要分潮的振幅和迟角，并与该站多年的实测资料计算得到的调和常数进行比较，分析误差。

以站B为例（见表2），由图表可知实测资料时间越长，其调和分析的精度越高，由30 d实测数据所得调和常数中误差相对较大，精度较低，由180 d、1 a观测资料分析计算的调和常数中误差相对较小，调和常数较为稳定，精度也相对较高。一般表现为，振幅中误差大，迟角误差也大。其余两测站与站B所表现的规律一致。

3.3潮汐预报及其精度

由2018年调和分析所得结果，预报2019年的潮位过程，分析计算精度，统计误差。如表3所示，3个站预报误差小于0.2m的潮位均在70%以上，预报误差小于0.3m的潮位均在90%以上，通常在一般天气状况下，预报误差小于0.3m，能够确保海上航行安全。但部分时刻预报值与实测值误差大于0.3m，主要原因是台风、寒潮等天气变化比较剧烈，造成的高频运动或其他非潮汐周期以外的低频运动，并非在分析过程造成的系统误差。

为更加准确的掌握拟合度及误差值，将预报值与2018年实测资料比对，使3个站实测曲线与预报曲线叠加，分别选取相同时间段内其中一段曲线放大，如图1-3所示，从站A站、站B站到站C站潮高沿程依次减小，潮差也依次减小，各站预报曲线与实测曲线拟合度较好，用一整年的实测资料进行潮汐调和分析，预报出的数据精度较高，能够满足航运要求。

4 结论

本文基于站A、站B、站C三个站2018年实测水位资料，采用最小二乘法进行潮汐调和分析，结论如下：

（1）本文研究所采用的资料可以较好地反映黄浦江测站的潮汐和潮波变形特征，从特征上看，黄浦江测站的潮汐和潮波属于非正规浅海半日潮型。

（2）从潮汐监测时长看，实测系列时间越长，其调和常数精度越高，时长为30天的实测资料，调和分析所得的调和常数中误差较大，180天以上观测资料调和分析所得调和常数趋于稳定，用一年的实测资料潮位实施调和分析和预报是比较理想的观测时长。

（3）对一年的实测资料进行调和分析，潮汐预报精度较高，能够基本满足航运要求，但是在潮汐模型和预报机制中，预报值与实测值存在一定误差，平均海面的变化和气象因素也会影响预报值与实测值的拟合性。

参考文献

[1] 张凤烨，魏泽勋等.潮汐调和分析方法的探讨[J].海洋科学，2011，06：68-75.

[2] 暴景阳，刘雁春，肖付民.潮汐分析和预报的误差分析[J].海洋测绘，1995，01：31-37.

[3 ]陈满春，褚英杰等.浅水港口潮汐预报准调和方法的改进[J].海洋学报，2006，28（1）：9-17.

[4] 方国洪，郑文振，陈宗镛等.潮汐和潮流的分析和预报[M].北京：海洋出版社，1986.

[5] 同济大学应用数学系.线性代数[M].北京：高等教育出版社，2004.

[6] 肖付民，刘雁春，暴景阳等.海道测量学概论[M].北京：测绘出版社，2016.

[7] GB 12327-1998，海道测量规范[S].

作者简介：

张策，女，助理工程师，（E-mail）957143412@qq.com，18616237732