Tidal Level Response to Sea-Level Rise in the Yangtze Estuary

The rise of tidal level in tidal reaches induced by sea-level rise has a large impact on flood control and water supply for the regions around the estuary. This paper focuses on the variations of tidal level response along the tidal reaches in the Yangtze Estuary, as well as the impacts of upstream discharge on tidal level response, due to the sea-level rise of the East China Sea. Based on the Topex/Poseidon altimeter data obtained during the period 1993-2005, a stochastic dynamic analysis was performed and a forecast model was run to predict the sea-level rise of the East China Sea. Two- dimensional hydrodynamic numerical models downscaling from the East China Sea to estuarine areas were implemented to analyze the rise of tidal level along the tidal reaches. In response to the sea-level rise, the tidal wave characteristics change slightly in nearshore areas outside the estuaries, involving the tidal range and the duration of flood and ebb tide. The results show that the rise of tidal level in the tidal reaches due to the sea-level rise has upstream decreasing trends. The step between the stations of Zhangjiagang and Shiyiwei divides the tidal reaches into two parts, in which the tidal level response declines slightly. The rise of tidal level is 1-2.5 mm/a in the upper part, and 4-6 mm/a in the lower part. The stations of Jiangyin and Yanglin, as an example of the upper part and the lower part respectively, are extracted to analyze the impacts of upstream discharge on tidal level response to the sea-level rise. The relation between the rise of tidal level and the upstream discharge can be fitted well with a quadratic fimction in the upper part. However, the relation is too complicated to be fitted in the lower part because of the tide dominance. For comparison purposes, hourly tidal level observations at the stations of Xuliujing and Yanglin during the period 1993-2009 are adopted. In order to uniform the influence of upstream discharge on tidal level for a certain day each year, the hourly tidal level observations are corrected by the correlation between the increment of tidal level and the increment of daily mean upstream discharge. The rise of annual mean tidal level is evaluated. The resulting rise of tidal level at the stations of Xuliujing and Yanglin is 3.0 mm/a and 6.6 mm/a respectively, close to the rise of 5 mm/a according to the proposed relation between the rise of tidal level and the upstream discharge.

基于BP神经网络和三次样条插值法的感潮河段水位预报

针对常熟水利枢纽外江侧为感潮河段,提出一种基于BP神经网络和三次样条插值结合的感潮河段水位预报方法。结果表明,潮位预报预见期为1 d与2 d时,模型绝对误差分别为0.06 m与0.18 m,合格率分别为87.5%与70.9%,满足《水文情报预报规范》所规定的发布正式预报要求;预见期为3 d时,模型绝对误差与合格率分别为0.28 m与61.4%,满足参考性预报要求。水位预报预见期为1 d时,模型绝对误差为0.07 m,适用于枢纽的精细化调度;预见期为2 d与3 d时,模型绝对误差分别为0.13 m和0.18 m,可为枢纽运行提供精准的外江侧水位预报。

长江河口段潮位预报及实时校正模型

针对长江河口段潮位周期性变化规律,采用调和分析法建立了潮汐预报模型,根据对分析期若干年潮位推算揭示了误差与上游径流间关系,并建立了以上游大通水文站实测流量为输入的实时校正模型。潮汐预报模型与实时校正模型相结合,既可提前预知长江河口段的水情,又能根据动态掌握的大通流量信息对前期预报结果实时校正以提高预报精度,对类似河段的潮位预报具有参考价值。

长江下游镇江至吴淞段潮位相关途径预报方法

选择镇江、江阴、浒浦、七浦、吴淞口等潮位站为研究对象,通过分析沿江各潮位站日平均水位的影响因素,利用多元线性回归建立了沿江各站日平均水位与上游大通站日平均流量过程的相关关系;在此基础上,考虑到沿江各站日平均水位除了与上游大通站流量有关外,还与吴淞口天文潮的大小有关,增加了能够反映潮差大小的相关因子,有效提高了相关方程的精度.由于吴淞口潮汐向上游传播时会产生潮差减小、相位后移、潮汐变形等水力现象,沿江各站的潮差大小与吴淞口潮差大小及长江干流的流量有密切关系,建立了相应的潮差相关方程.通过此相关途径方法来预报沿江各断面整点潮位过程,可取得较高的预报精度.

基于SAPSO-BP网络模型的港口潮汐实时预报

为了提高港口码头潮汐预报的精度,提出一种自适应变异的粒子群优化算法SAPSO,将SAPSO优化算法与BP神经网络结合,用以潮汐水位的实时预报。SAPSO-BP网络模型运用自适应变异的PSO算法优化BP神经网络的网络参数,克服了传统BP神经网络所具有的对初始权值阈值敏感、容易陷入局部极小值的缺点,最后选用Isabel港口的实测潮汐值数据进行潮汐水位的实时预报仿真试验,用以验证SAPSO-BP预测模型的实用性和可靠性。

感潮河段水位预报方法浅析

针对感潮河段水情复杂、水位预报困难,分析评价了国内外感潮河段水位预报基本方法及研究进展,并概述了感潮河段水位预报实时修正方法,提出了一种简单实用有效的预报方法供参考。

人工神经网络模型在航道、港口潮水位预报中的应用

利用BP人工神经网络技术,以主要分潮为输入,在合理选择各参数的基础上,通过BP网络模型确定与各分潮调和常数相关的权值,建立起以短期潮水位资料为基础的潮水位预报模型.并利用该模型对珠江口磨刀门水道的大横琴站的潮位进行预报.结果表明,只要资料时间超过15 d就可以很好地预报较长时间的潮位.

基于余水位订正的海洋潮位推算关键技术研究

从分潮数目选择、调和常数稳定性优化两个关键环节入手,选择11个主要分潮用于潮位推算,并利用邻近长期站对中短期验潮站调和常数做差比订正,显著提高了中短期验潮站的潮位推算精度。

南京站实时潮位预报系统研制

阐述了实时潮位预报系统研制应遵循的原则,研制了长江南京站实时潮位预报系统,对系统体系结构、功能、采用的预报方法以及系统作业流程作了详细地介绍。并以2004年 7月的预报为例,介绍了系统操作的全过程。系统的研制为开发类似的潮位预报系统提供了成功的经验。

钱塘江年极值高潮位的灰色拓扑预测

[目的]为了研究钱塘江年极值高潮位的预测难题,提高预测的精度。[方法]以钱塘江澉浦水文站为例,根据澉浦水文站1951~2002年极值高潮位的时间序列进行特征分析,选取一组阈值,建立对应阈值下时间序列的GM（1,1）模型群,经过后验差和小误差概率方法检验后,对未来的年极值高潮位进行预测。利用2003~2014年极值高潮位对模型的预测结果进行检验,最后对2015~2021年极值高潮位进行预测。[结果]该模型预测值与实测值相吻合,具有较高的精度。[结论]该研究可为相关部门的潮灾准确预报提供一定的理论依据。

江苏海岸港口特征潮位计算与分析

利用潮汐调和分析程序对江苏海岸6个港口2001年4～6月份的高低潮位资料进行调和分析，得出了11个分潮的调和常数、平均海平面和特征潮位，并进行了一致性验证．利用预报程序预报了2000-2005年的时序潮位和高、低潮位，所得结果与潮汐表预报潮位基本一致．利用预报结果计算了工程设计高、低潮位，时序潮位累积频率99％对应的潮位与低潮位序列数据累积频率90％对应的潮位一致．根据特征潮位数据拟合出了各验潮站特征潮位间的关系表达式．

验潮站零点漂移检测及修订方法的改进

考虑到利用中数法计算的日平均海面可能残留较多的短周期分潮影响,会给验潮站零点的漂移检测及修订引入一项潜在的系统差,进而影响到潮汐分析及水深测量水位改正等应用。提出了基于Godin法计算日平均海面的验潮站零点漂移检测及修正的改进方法。应用结果表明Godin法较中数法可明显削弱短周期分潮影响,从而可提高验潮站零点漂移检测及修订的精度。

南水北调东线工程源头长江潮位预报

南水北调东线工程通过江都水利枢纽抽引长江水,准确及时的引水口水位预报对提高水利工程调度和水资源配置的科学性至关重要。选择引水口附近的三江营潮位站为代表,由于三江营地处潮区界以内,所以在预报其潮位时需要综合考虑潮汐引力、上游来水量和区间降水量等影响因素。首先采用潮汐调和分析法计算得到天文潮位,再采用二次校正法、多元线性回归法、支持向量机(support vector machine,SVM)法和随机森林法,对三江营的日均潮位和逐时潮位进行预报,并比较4种方法的预报精度。结果表明,4种方法得到的年日均潮位预报结果均能达到乙级以上精度,预报效果较好,其中:二次校正法的预报精度最高且最稳定,日均潮位和逐时潮位预报均能达到甲级精度,适合用于水利工程精细化调度;SVM法的预报精度次之,多元线性回归法和随机森林法相对较差,但后3种方法的预见期长于二次校正法,适合用于对预见期要求较高的潮位预警。

基于多元线性回归的镇江站高潮位预报模块设计

影响潮位观测预报的因素复杂,手工预报工作量大,需开发预报软件以满足决策需要。基于多元线性回归模型,结合现代计算机技术,设计开发了镇江站高潮位预报模块。应用该模块对镇江站高潮位进行了历史仿真。结果表明,该模块简单实用、运算速度快、预报精度高,完全满足预报规范要求,可用于镇江站高潮位预报。对类似感潮河段的潮位预报具有重要的实践意义和借鉴价值。

基于双向交互式回归模型的镇江站高潮位预报

感潮河段受上游径流和下游潮波的双向交互作用影响,机理复杂,预报困难,寻找合适的方法对感潮河段的潮位进行预报非常关键。以镇江站为例,考虑洪潮要素的交互作用,依据因果分析方法,结合统计学理论,引入双向交互式回归方程,建立日最高潮位预报模型,并用该模型对镇江站历史资料进行模拟检验。结果表明,双向交互式回归模型合理、实用,且预报精度较高。

鸭绿江感潮河段洪水预报模型的修正

鸭绿江感潮河段47 km,现有洪水预报模型在大潮预报时有明显的缺陷,问题的主要原因是没有明确体现洪峰到达时间与潮汐两高两低涨落时间的叠加。为此,对高低潮的影响以3 h为一段进行时间离散化处理,确定8个时段内的潮位值,作为附表在模型中进行应用,相对定量地确定了模型L3与L4线间的预报值幅度选择,实例应用预报精度提高到允许误差的10%,预测准确。

基于门限交互式回归模型的感潮河段潮位预报

感潮河段水流情势复杂,河道冲淤多变,地形资料获取困难。依据潮位变化成因,结合统计分析方法,提出利用门限交互式回归模型TIR对特征潮位进行预报。TIR模型将交互式回归置于门限类模型框架中,避免洪潮要素综合过程中线性叠加假定的限制和缺陷,同时考虑洪潮驱动要素的时空差异及潮位非线性变化特征。依据门限分段理论,针对特定潮位站的不同水位等级,分别建立了不同的潮位预报相关关系。将TIR模型分别应用于南京、镇江及江阴3个潮位站,结果表明,各站预报效果良好。门限交互式回归模型框架合理、适应性强、资料依赖程度低、可获得较高的预报精度。

数据融合下的短期潮位预报测试及分析

针对短期验潮数据分析难度大、预报精度低的问题,设计了一种基于数据融合技术的短期潮位预报方法,利用扩展卡尔曼滤波(EKF),将通用的潮汐模型计算水位融合到调和预报模型之中,生成精度更高的融合预报值。数据测试表明,对于3天的验潮数据,EKF方法至少对向后5天的预报有效,融合值较两种源数据的平均优化度分别为33%和60%;对于7天的验潮数据,EKF方法在向后20天的预报中几乎都产生了优化效果。该方法适宜在资料缺乏的海区使用,为短期潮位预报提供了一种新的解决方案。

潮位过程预报的近似方法

分析了下关站潮位过程的影响因子,提出了潮位过程的平均潮位、潮差、潮位过程平移、潮位过程分解与重建等概念,并用简单实用的统计相关方法建立了下关站潮位过程预报模型;用水文观测资料对所建立的模型进行了率定,率定结果表明,所建立的模型具有一定的预报精度、能够满足秦淮河流域水动力学洪水预报模型的边界条件预报要求。

基于混合线性回归方法的下关站潮位过程预报模型

为了解下关站的潮位过程,以长江下游镇江站为参证站,从平均潮位、潮差、潮位过程平移和重建出发,以2000～2003年汛期为研究时段,采用混合线性回归模型探讨了南京秦淮河出口下关站的潮位拟合和预报过程。检验结果表明,模型简单实用,下关站潮位过程预报合格率达到92%以上,可供秦淮河流域防洪减灾与水资源调度参考。