基于潮汐模型和余水位监控法的实施条件和评估

基于潮汐模型与余水位监控法是将水位分解为天文潮位和余水位，潮汐模型和验潮站分别内插天文潮位与余水位至测深点处，再重组为水位。据此原理可知，该方法的适用性主要取决于潮汐模型的天文潮位预报精度和余水位的传递精度。中国近海潮汐变化复杂，潮差与潮汐类型在不同区域间差异大，因此，潮汐模型的精度以及余水位的空间一致性都存在区域差异，需要收集历史验潮资料进行适用性检测，评估在测区可能达到的水位改正精度。

图7.3　水位与拟合误差的变化曲线

7.2.2.1　潮汐模型的精度评估

潮汐模型在测区的精度评估，包括模型的分辨率、有效网格点的覆盖程度以及天文潮位的预报精度等内容。模型的分辨率高、在测区的覆盖程度好，代表着模型可精细地表征潮波在测区范围内的变化，且可采用内插的方式实现任意点处的调和常数插值。天文潮位的预报精度代表了模型在测区范围内的绝对精度。其中，潮汐模型的覆盖程度可通过标注模型有效网格点的方法进行查看，而潮汐模型的天文潮位预报精度则以测区及周边站点的调和常数进行评估。

同时顾及m个分潮的天文潮位预报精度指标为总体综合预报误差RSS(root sum squares)，在验潮站j处的RSSj定义为

以某个测量任务为例，如图7.4所示，采用5.3.3小节的中国近海及邻近海域精密潮汐模型实施上述评估。图中实线所围海域为测区，南澳岛站、汕头站与海门站为测区附近的长期验潮站，＋为潮汐模型的有效网格点。

由图7.4可看出，该潮汐模型覆盖了测区及附近海域，边缘与陆地、海岛的岸线基本保持一致。以图中三个长期验潮站评估潮汐模型的天文潮位预报精度，由各站一年以上的实测水位数据按长期调和分析获得主要分潮的调和常数，分别采用统计的方法和公式计算的方法实施评估。

图7.4　测区及附近海域的有效网格点与长期验潮站分布

1.统计的方法

19年整时潮位的天文潮位预报误差统计结果列于表7.2。

表7.2　统计方法的潮汐模型精度评估结果

2.公式计算的方法

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表7.3　公式计算方法的潮汐模型精度评估结果

考察发现表7.2中的中误差与表7.3中的RSS在各站处的量值可认为是相同的。

7.2.2.2　余水位的空间一致性评估

余水位的空间相关程度与海域有关，水深越深、海域越开阔，余水位的空间相关性越强，或者说验潮站余水位可传递的距离越远、范围越大。而余水位在入海口、海湾内外等可能存在突变，需实施更细致的评估。

利用测区及附近验潮站的实测同步水位数据，计算各站的余水位，站间余水位的一致性评估可分为三个部分:

(1)由余水位同步变化曲线定性判断一致性。

(2)统计站间余水位差异的均值、标准差、最值与分布情况。

(3)对差异(绝对值)较大的时段逐一检查，查看是否是气象条件较差的原因，判断的依据是两站或多站相应时段的余水位量值是否明显偏大。若余水位量值明显偏大，可认为气象条件较差。在此气象条件下，一般不实施水深测量，故对水位改正的实际影响较小。

以图7.4的测区为例，图中的南澳岛站与汕头站存在三年的同步实测水位数据，首先，由余水位同步变化曲线可定性判断出两站的余水位一致性强，图7.5为某天的余水位同步变化曲线，单位为厘米。

图7.5　南澳岛站与汕头站某天的余水位同步变化曲线

其次，统计两站余水位的差异，统计结果列于表7.4。

表7.4　南澳岛站与汕头站的余水位差异统计结果

图7.6　两站的余水位以及差异的变化曲线

图7.6表明，差异最大值出现在余水位量值偏大时段，可认为是气象条件较差的时段。

定性与定量评估表明南澳岛站与汕头站的余水位一致性强，而测区处于验潮站外侧的开阔海域，有理由相信余水位的一致性更强。综合潮汐模型的精度评估，可认为基于潮汐模型与余水位监控的水位改正方法可应用于该测区。