梁亞朋 陳文敏

摘? 要：研究潮汐特點(diǎn)，加強(qiáng)潮汐利用，對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展具有重要意義。文章基于C#語(yǔ)言設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了計(jì)算快速并具有良好界面的潮汐分析與預(yù)報(bào)平臺(tái)，彌補(bǔ)了現(xiàn)有軟件工具的功能缺陷。平臺(tái)包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)和分析、潮汐預(yù)報(bào)三個(gè)模塊，涵蓋潮汐數(shù)據(jù)分析計(jì)算的全過(guò)程。利用三個(gè)驗(yàn)潮站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試，將測(cè)試結(jié)果與國(guó)際流行的潮汐計(jì)算工具包T-tide的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，結(jié)果表明兩者幾乎一致，驗(yàn)證了平臺(tái)算法的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：潮汐分析；潮汐預(yù)報(bào)；C#；潮位數(shù)據(jù)處理；平臺(tái)開(kāi)發(fā)

中圖分類號(hào)：TP311? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）23-0031-05

Tidal Analysis and Forecasting Platform Development Based on C# Language

LIANG Yapeng， CHEN Wenmin

（Guangdong Provincial Land and Resources Surveying and Mapping Institute， Guangzhou? 510663， China）

Abstract： Studying the characteristics of tides and strengthening their utilization are of great significance for the development of human society. This paper designs and develops a tidal analysis and forecasting platform based on C# language， which is computationally fast and has a good interface， making up for the functional defects of existing software tools. The platform includes three modules： data preprocessing， harmonic analysis， and tidal forecasting， covering the entire process of tidal data analysis and calculation. The platform is tested using the measured data from three tidal stations， and the test results are compared with the calculation results of the internationally popular tidal calculation toolkit T-tide. The results show that the two are almost consistent， verifying the accuracy of the platform algorithm.

Keywords： tidal analysis; tidal forecasting; C#; tide level data processing; platform development

0? 引? 言

潮汐與國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)密切相關(guān)，潮汐、潮流的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)在國(guó)防建設(shè)、航運(yùn)交通、水產(chǎn)養(yǎng)殖、海洋資源開(kāi)發(fā)、能源利用、環(huán)境保護(hù)、近海和遠(yuǎn)海工程建設(shè)以及海岸防護(hù)等各方面起著至關(guān)重要的作用[1]。國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者對(duì)潮汐分析工具進(jìn)行了研究開(kāi)發(fā)，如Pawlowicz等人基于MATLAB開(kāi)發(fā)的T-tide[2]工具包是目前主流的調(diào)和分析工具，馬麗娟等用VC++設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)集潮汐調(diào)和分析與預(yù)報(bào)于一體的系統(tǒng)[3]，江海東使用MATLAB擬合工具箱進(jìn)行潮汐調(diào)和分析，實(shí)現(xiàn)了短期潮汐資料的分析與預(yù)報(bào)[4]。

但上述研究都存在不足：1）不能對(duì)潮位數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；2）不能兼顧長(zhǎng)期調(diào)和分析和中期調(diào)和分析；3）對(duì)使用者的編程水平具有一定的要求，操作復(fù)雜?；诖耍疚拈_(kāi)發(fā)了基于C#語(yǔ)言的潮汐分析及預(yù)報(bào)平臺(tái)開(kāi)發(fā)，彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究的不足，更能適用于潮汐分析工作。

1? 算法原理與方法

1.1? 循環(huán)預(yù)報(bào)法

循環(huán)預(yù)報(bào)法用于改正驗(yàn)潮站觀測(cè)數(shù)據(jù)中跳變較大、不符合周期性變化規(guī)律的粗差。其流程如圖1所示，首先根據(jù)現(xiàn)有的驗(yàn)潮站觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算一個(gè)概略潮汐調(diào)和常數(shù)，然后對(duì)記錄開(kāi)始時(shí)刻到結(jié)束時(shí)刻所有觀測(cè)時(shí)刻的潮高值進(jìn)行預(yù)報(bào)。得到原始觀測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的差值為余水位，計(jì)算余水位的中誤差σ及觀測(cè)值與預(yù)報(bào)值的較差，對(duì)較差絕對(duì)值超過(guò)3σ的余水位進(jìn)行改正。隨后，將改正后的余水位對(duì)應(yīng)加到預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)中，作為下一輪循環(huán)預(yù)報(bào)的原始觀測(cè)值，迭代直到余水位[5]全部滿足與平均值的較差絕對(duì)值不超過(guò)3σ的，則該輪預(yù)報(bào)值的改正值作為最后的觀測(cè)值改正成果。

1.2? 曲線擬合法

一般按時(shí)間序列來(lái)說(shuō)，水位觀測(cè)前后的數(shù)據(jù)變化是平滑的?；谶@一特性，采用曲線擬合法[6]進(jìn)行處理。其原理是：判斷某個(gè)數(shù)據(jù)h（t）是否合理，首先選取其前后等間隔的6個(gè)數(shù)據(jù)，將這6個(gè)數(shù)據(jù)通過(guò)二次拋物線內(nèi)插t時(shí)刻數(shù)據(jù)；然后與觀測(cè)值h（t）進(jìn)行比較，并計(jì)算h與h'較差的中誤差σ。利用多項(xiàng)式方程計(jì)算t時(shí)刻的擬合水位h'（t），若h（t）與其較差絕對(duì)值大于3倍σ，則可認(rèn)定為異常，用h'（t）的值代替h（t）的值，否則不做處理。其他再做分析、判斷和糾正。曲線擬合法算法流程如圖2所示。

1.3? 長(zhǎng)期調(diào)和分析

潮汐調(diào)和分析[7]即對(duì)應(yīng)引潮勢(shì)調(diào)和展開(kāi)式計(jì)算多個(gè)分潮的調(diào)和常數(shù)（分潮振幅Hi與遲角gi）。由于一定區(qū)域的海洋環(huán)境變化極為緩慢，而實(shí)際潮汐分潮的調(diào)和常數(shù)反映了海洋對(duì)相應(yīng)分潮頻率的外力的響應(yīng)情況，故其具有很高的穩(wěn)定性，在一定時(shí)期內(nèi)可認(rèn)為是常數(shù)。在一段時(shí)間內(nèi)的潮高表示為：

式中，S0為平均潮位高度；N為選取的分潮個(gè)數(shù)；t為時(shí)間；Hi為分潮i的振幅與gi為分潮i的遲角；σi為分潮角速率，ν0i為分潮天文相角，二者均可預(yù)先求解，只與觀測(cè)時(shí)段和分潮有關(guān)；γ為擾動(dòng)項(xiàng)。

1.4? 中期調(diào)和分析

中期水位觀測(cè)數(shù)據(jù)序列較短、數(shù)據(jù)較少，較難反映某些長(zhǎng)周期分潮的變化規(guī)律，若直接應(yīng)用長(zhǎng)期驗(yàn)潮站數(shù)據(jù)同類分析方法，得到的調(diào)和常數(shù)不準(zhǔn)確，同時(shí)由于數(shù)據(jù)量少也會(huì)影響分潮的精度。因此，中期調(diào)和分析需引入鄰近長(zhǎng)期水位觀測(cè)數(shù)據(jù)的調(diào)和常數(shù)進(jìn)行難以分離的同群分潮的相依關(guān)系訂正。

在分析中期觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，假定同一群分潮中主分潮和隨從分潮之間有確定的振幅比和遲角差，稱這種振幅比和遲角差為差比關(guān)系[8]，通過(guò)引入差比關(guān)系，盡可能提高中期觀測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)和結(jié)果的可靠性。

設(shè)引入的隨從分潮和主分潮的差比關(guān)系為：

根據(jù)模型線性化參數(shù)：ai = Hicosθi，bi = Hisinθi，可得：

上述差比關(guān)系通過(guò)引入本驗(yàn)潮站或鄰近驗(yàn)潮站歷史長(zhǎng)期觀測(cè)數(shù)據(jù)獲得的調(diào)和常數(shù)得出。

1.5? 潮汐預(yù)報(bào)

潮汐預(yù)報(bào)[9]實(shí)際上是潮汐分析的逆運(yùn)算，其基本原理與潮汐分析相同，只是預(yù)報(bào)模型中潮高基準(zhǔn)面和各分潮的調(diào)和常數(shù)變?yōu)橐阎?，而將?lái)某時(shí)刻或某時(shí)間段內(nèi)的潮高為未知量。參照調(diào)和分析的數(shù)學(xué)模型，潮汐調(diào)和預(yù)報(bào)的模型為：

式中，t為所要預(yù)報(bào)的將來(lái)的某時(shí)刻；S0為平均海平面，Hi為分潮i的振幅與gi為分潮i的遲角；σi為分潮角速率，ν0i為分潮天文相角。

2? 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)

2.1? 平臺(tái)總體設(shè)計(jì)

潮位調(diào)和分析與預(yù)報(bào)平臺(tái)分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、調(diào)和分析、潮汐預(yù)報(bào)3個(gè)功能模塊，涵蓋了潮汐數(shù)據(jù)分析計(jì)算的全過(guò)程。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊包含剔除重復(fù)數(shù)據(jù)、粗差探測(cè)及剔除兩部分，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高潮位數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及利用率；調(diào)和分析模塊包含長(zhǎng)期調(diào)和分析和短期調(diào)和分析兩部分，處理后的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析得到調(diào)和常數(shù)；潮汐預(yù)報(bào)模塊包含數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)和數(shù)據(jù)顯示兩部分，讀取驗(yàn)潮站點(diǎn)的調(diào)和常數(shù)，即可預(yù)報(bào)任意時(shí)間段內(nèi)的潮位。平臺(tái)總體設(shè)計(jì)如圖3所示。

2.2? 數(shù)據(jù)處理模塊

主要用于潮位數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括剔除重復(fù)數(shù)據(jù)和粗差探測(cè)及剔除兩個(gè)功能，其中粗差探測(cè)及剔除功能可以選擇曲線擬合或循環(huán)預(yù)報(bào)法進(jìn)行分析，曲線擬合的處理速度比循環(huán)預(yù)報(bào)要快。數(shù)據(jù)分析完成后會(huì)生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告。質(zhì)量報(bào)告對(duì)缺失數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)、超限數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，可以很直觀地看出數(shù)據(jù)質(zhì)量好壞。數(shù)據(jù)處理模塊界面及數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告如圖4所示。

（a）數(shù)據(jù)處理模塊

（b）數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告

2.3? 調(diào)和分析模塊

調(diào)和分析模塊分為“長(zhǎng)期調(diào)和分析方法”和“中期調(diào)和分析方法”，該模塊可以根據(jù)數(shù)據(jù)量大小自動(dòng)選擇相應(yīng)地分析方法，勾選“輸出分潮文件”，點(diǎn)擊確定，即可得到文本格式的調(diào)和常數(shù)文件。調(diào)和分析模塊界面及調(diào)和常數(shù)文件如圖5所示。

（a）調(diào)和分析模塊

（b）常數(shù)文件

2.4? 潮汐預(yù)報(bào)模塊

可實(shí)現(xiàn)驗(yàn)潮站處任意時(shí)段的潮汐預(yù)報(bào)，輸入起始時(shí)間和截止時(shí)間，點(diǎn)擊“開(kāi)始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)”，選擇調(diào)和常數(shù)文件即可在右邊數(shù)據(jù)框得到預(yù)報(bào)潮位值，也可將預(yù)報(bào)結(jié)果導(dǎo)出為文本格式。點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)顯示”，可以看到預(yù)報(bào)潮位的變化曲線圖。潮汐預(yù)報(bào)模塊界面如圖6所示。

（a）潮汐預(yù)報(bào)模塊

（b）預(yù)報(bào)潮位的變化曲線圖

3? 應(yīng)用實(shí)例分析

為了驗(yàn)證平臺(tái)的實(shí)際應(yīng)用效果，收集了粵港澳大灣區(qū)Station1、Station2、Station3這3個(gè)驗(yàn)潮站，數(shù)據(jù)觀測(cè)時(shí)間分別為2019年、2013年、2012年，采用本平臺(tái)對(duì)此3個(gè)驗(yàn)潮站進(jìn)行分析。

3.1? 數(shù)據(jù)預(yù)處理

分別采用循環(huán)預(yù)報(bào)法和曲線擬合法對(duì)3個(gè)驗(yàn)潮站實(shí)測(cè)水位數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，統(tǒng)計(jì)情況如表1所示。

從統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看到，兩種算法剔除后的數(shù)據(jù)利用率基本都在95%以上，滿足后續(xù)調(diào)和分析要求，但曲線擬合的處理速度比循環(huán)預(yù)報(bào)要快很多，所以優(yōu)先使用曲線擬合法。

3.2? 調(diào)和分析

利用C#對(duì)上述算法進(jìn)行編程，對(duì)3個(gè)驗(yàn)潮站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)和分析，并與T-tide程序包運(yùn)算進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表2所示。

可以看出，Station1的13個(gè)分潮振幅偏差最大值為0.05 cm，遲角偏差最大值為0.86°，最小值為0.02°；Station2的13個(gè)分潮振幅偏差的范圍是0～0.04 cm，

遲角偏差范圍是0°～0.87°；Station3的13個(gè)分潮振幅偏差最大值為0.04 cm，遲角偏差范圍是0.01°～0.86°，其中有7個(gè)分潮振幅無(wú)偏差。3個(gè)驗(yàn)潮站N2、MS4、M6、SA、SSA這5個(gè)分潮的振幅均無(wú)偏差，其他8個(gè)分潮振幅均在5 mm以內(nèi)，各分潮遲角差值均在1°以內(nèi)，表明基于最小二乘原理的自編潮汐調(diào)和分析軟件計(jì)算結(jié)果可靠。

3.3? 潮汐預(yù)報(bào)

根據(jù)Station1、Station2、Station3計(jì)算的調(diào)和常數(shù)，對(duì)2011年的水位數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)報(bào)。預(yù)報(bào)結(jié)果與T_tide預(yù)報(bào)結(jié)果比對(duì)情況如表3所示。

由表可知，Station1中誤差為0.65 cm，Station2中誤差為0.60 cm；Station3則是0.74 cm，3個(gè)站的中誤差均在1 cm內(nèi)，證明本研究的預(yù)報(bào)算法可靠。

4? 結(jié)? 論

鑒于現(xiàn)有調(diào)和分析工具存在的不足，開(kāi)發(fā)了基于C#語(yǔ)言的潮汐分析及預(yù)報(bào)平臺(tái)，該平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理，調(diào)和分析以及潮汐預(yù)報(bào)等功能，可以滿足海洋工程建設(shè)，海洋防災(zāi)減災(zāi)、海洋資源開(kāi)發(fā)利用等方面的應(yīng)用，具有很高的實(shí)用性。本平臺(tái)后續(xù)將加入深度基準(zhǔn)面計(jì)算模塊，屆時(shí)，將對(duì)陸海統(tǒng)一的現(xiàn)代測(cè)繪基準(zhǔn)體系的構(gòu)建提供重要支撐。

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作者簡(jiǎn)介：梁亞朋（1996—），男，漢族，河南開(kāi)封人，助理工程師，本科，研究方向：海洋科學(xué)；通訊作者：陳文敏（1995—），男，漢族，海南洋浦人，助理工程師，本科，研究方向：海洋科學(xué)。