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七个海洋潮汐模式在浙江海域的准确度评估 被引量:7
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作者 赵强 侯国锋 +1 位作者 汤志华 舒志光 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期310-320,共11页
利用浙江近岸33个潮位站的8个主要分潮(M_2,S_2,N_2,K_2,K_1,O_1,P_1和Q_1)的调和常数和潮高,对7个全球/区域潮汐模式(CSR4.0,FES2012,HAMTIDE11a,TPXO7.2,TPXO8-atlas,TPXO-CSI2016和NAO99Jb)的准确度进行了评估。以M2分潮的潮高均方... 利用浙江近岸33个潮位站的8个主要分潮(M_2,S_2,N_2,K_2,K_1,O_1,P_1和Q_1)的调和常数和潮高,对7个全球/区域潮汐模式(CSR4.0,FES2012,HAMTIDE11a,TPXO7.2,TPXO8-atlas,TPXO-CSI2016和NAO99Jb)的准确度进行了评估。以M2分潮的潮高均方根误差大小为标准,评估结果显示FES2012模式在浙江近海的准确度相对较高,33个潮位站平均的M2分潮潮高均方根误差为22.12cm。各模式在杭州湾和瓯江4个测站的准确度普遍较低,多模式平均的M2分潮潮高均方根误差都超过70cm。若不考虑上述4个测站,TPXO8-atlas模式的准确度最高,29个潮位站平均的M2分潮潮高均方根误差为16.38cm。综合来看,FES2012和TPXO8-atlas在浙江近海的准确度较高,可根据实际研究区域和分潮加以选择。 展开更多
关键词 潮汐模式 准确度评估 tpxo NAO99 FES2012
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中国及邻区重力合成潮汐参数 被引量:7
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作者 周江存 孙和平 《地震学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期618-624,共7页
采用固体潮理论模型值和由最新的TPXO7海潮模型以及中国近海潮汐资料计算的海潮负荷效应,构制了中国及邻区的高分辨率的重力合成潮汐参数;并将合成结果与国家地震台网的重力观测值和武汉超导重力仪观测值以及香港台最新观测结果进行了比... 采用固体潮理论模型值和由最新的TPXO7海潮模型以及中国近海潮汐资料计算的海潮负荷效应,构制了中国及邻区的高分辨率的重力合成潮汐参数;并将合成结果与国家地震台网的重力观测值和武汉超导重力仪观测值以及香港台最新观测结果进行了比较.结果表明,振幅因子的平均差异小于0.005,相位差的平均差异小于0.5°;观测结果与合成结果之间的差异与重力观测仪器有关,高精度的超导重力仪观测结果与合成参数更加一致;重力合成潮汐参数是观测值很好的模拟.本文结果可为绝对重力测量等地表和空间大地测量提供固体潮改正模型,也可为没有实施观测的广大区域提供有效潮汐参数. 展开更多
关键词 重力合成潮汐参数 固体潮模型 海潮负荷 tpxo7海潮模型 中国近海潮汐资料
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南极海域潮汐模型研究进展及精度评定 被引量:2
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作者 孙维康 周兴华 +1 位作者 周东旭 孙彦菲 《极地研究》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期13-26,共14页
极地潮汐对海冰动力学和漂浮冰架的研究起着重要的作用。现有的海洋潮汐模型在浅海和极地海域的精度远低于开阔深海海域。本文总结了全球潮汐模型在南极海域的研究进展,环南极海域潮汐模型的构建方法以及南极半岛(Antarctic Peninsula)... 极地潮汐对海冰动力学和漂浮冰架的研究起着重要的作用。现有的海洋潮汐模型在浅海和极地海域的精度远低于开阔深海海域。本文总结了全球潮汐模型在南极海域的研究进展,环南极海域潮汐模型的构建方法以及南极半岛(Antarctic Peninsula)、罗斯海(Ross Sea)海域、龙尼-菲尔希纳冰架(Filchner-Ronne Ice Shelf, FRIS)、威德尔海(Weddell Sea)海域、埃默里冰架(Amery Ice Shelf, AIS)5个典型区域的潮汐模型构建方法。评价了FES2014、TPXO9、CATS2008以及区域潮汐模型在南极海域的精度以及在南极半岛、罗斯海海域、威德尔海海域、埃默里冰架4个典型区域的精度。FES2014和AntPen模型在南极半岛区域模型精度较高,和方根误差(RootSum Squares, RSS)分别为8.61 cm和7.46 cm。TPXO9和RIS_Optimal模型在罗斯海海域精度较高, RSS分别为5.62 cm和6.21 cm, TPXO9模型在威德尔海海域以及埃默里冰架精度最高, RSS分别为18.33 cm和12.77 cm。 展开更多
关键词 南极 FES2014 tpxo9 CATS2008 精度评定
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不同潮汐预报模式在近海海域的准确度评估 被引量:2
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作者 刘潘 李树军 艾丛芳 《水利规划与设计》 2017年第10期73-76,共4页
潮流是海岸河口主要水动力因素之一。为了解海岸河口潮流场特性,一般采用物理模型实验模拟和数值模拟的方法,这两种方法都涉及到开边界的问题。文章介绍两种用于预测潮汐变化从而获得开边界条件的模式,即大洋潮汐同化模式(TPXO)与调和... 潮流是海岸河口主要水动力因素之一。为了解海岸河口潮流场特性,一般采用物理模型实验模拟和数值模拟的方法,这两种方法都涉及到开边界的问题。文章介绍两种用于预测潮汐变化从而获得开边界条件的模式,即大洋潮汐同化模式(TPXO)与调和分析模式,并对其在近海海域预测的准确性进行对比分析。结果表明:两种模式均能较好的拟合实测数据,调和分析模式在近海海域的精度更高,更适合计算河口潮流场模拟的开边界条件。 展开更多
关键词 开边界 近海潮汐预报 tpxo 调和分析
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Characteristics of nonlinear internal waves observed in the northern South China Sea 被引量:2
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作者 司广成 侯一筠 +1 位作者 齐鹏 胡珀 《Chinese Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2010年第5期1068-1072,共5页
The South China Sea(SCS) is one of the most active areas of internal waves.We undertook a program of physical oceanography in the northern South China Sea from June to July of 2009,and conducted a 1-day observation fr... The South China Sea(SCS) is one of the most active areas of internal waves.We undertook a program of physical oceanography in the northern South China Sea from June to July of 2009,and conducted a 1-day observation from 15:40 of June 24 to 16:40 of June 25 using a chain of instruments,including temperature sensors,pressure sensors and temperature-pressure meters at a site(117.5°E,21°N) northeast of the Dongsha Islands.We measured fluctuating tidal and subtidal properties with the thermistor-chain and a ship-mounted Acoustic Doppler Current Profiler,and observed a large-amplitude nonlinear internal wave passing the site followed by a number of small ones.To further investigate this phenomenon,we collected the tidal constituents from the TPXO7.1 dataset to evaluate the tidal characteristics at and around the recording site,from which we knew that the amplitude of the nonlinear internal wave was about 120 m and the period about 20 min.The horizontal and vertical velocities induced by the soliton were approximately 2 m/s and 0.5 m/s,respectively.This soliton occurred 2-3 days after a spring tide. 展开更多
关键词 thermistor-chain nonlinear internal wave SOLITON tpxo7.1
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Synthetic tidal parameters for gravity over China and its neighbor area
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作者 周江存 孙和平 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2007年第6期656-663,共8页
The synthetic tidal parameters with high spatial resolution for gravity over China and its neighbor area are constructed with Earth's tidal model and ocean tide loading calculated using TPXO7 global ocean tide model ... The synthetic tidal parameters with high spatial resolution for gravity over China and its neighbor area are constructed with Earth's tidal model and ocean tide loading calculated using TPXO7 global ocean tide model as well as tidal data over China seas. The comparison between synthetic parameters and ones observed by spring gravimeters at some seismic network stations and Hong Kong station and one observed by super-conducting gravimeter at Wuhan station shows that the average differences in amplitude factors and phases are smaller than 0.005 and 0.5° respectively; and that the discrepancies between observational and synthetic parameters are dependent on gravimetric technique in that the synthetic parameters are in well agreement with the superconducting gravimetric observations. This also indicates that the synthetic result is a good estimation for tidal gravity, and the numerical results in the present paper not only can provide ground and space gravimetry such as absolute gravimetry with correction model of tidal gravity, but also provide effective tidal parameters over areas where no observation is carried out. 展开更多
关键词 synthetic tidal parameters for gravity Earth's tidal model ocean tide loading tpxo7 ocean tide model tidal data over China seas
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基于LSTM神经网络的潮位预报及分析
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作者 杨晓坤 唐刚 李大刚 《港口科技》 2022年第5期39-44,46,共7页
因潮位预报受风、浪、流等环境因素影响,传统的潮汐调和分析预报方法不能很好地预报潮位时间序列的复合特征,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的潮位预报方法,并分别对TPXO9全球潮汐模型模拟潮位的2021年6... 因潮位预报受风、浪、流等环境因素影响,传统的潮汐调和分析预报方法不能很好地预报潮位时间序列的复合特征,提出一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的潮位预报方法,并分别对TPXO9全球潮汐模型模拟潮位的2021年6月逐分钟潮位数据、4个不同潮汐类型验潮站(日照、鲅鱼圈、三亚、北.海)的2010年逐时实测数据进行训练、预报及精度验证。利用上述试验确认LSTM模型中隐藏神经元数目、初始学习率、迭代训练次数等网络层参数的最优选择分别为90.0.001、200。对4个验潮站进行潮位预报,结果表明:当训练数据量设置为数据样本总量的30%时,即可得到精度较高的预报结果,精度约为3~5cm。采用LSTM神经网络方法进行潮位预报是有效且可靠的。 展开更多
关键词 潮位预报 长短期记忆神经网络 隐藏神经元数目 初始学习率 迭代次数 tpxo9潮汐模型 验潮站
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