学习潘海东博士的《潮汐调和分析原理和应用》和调和分析软件S_Tide

2023-10-18 03:30

本文主要是介绍学习潘海东博士的《潮汐调和分析原理和应用》和调和分析软件S_Tide,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

潘海东博士在B站(用户名:ocean_tide)分享了他的电子书《潮汐调和分析原理和应用》,以及他开发的潮汐调和分析工具包S_Tide,非常厉害。

水文同事在进行潮汐预报的时候,会经常说到调和分析和调和常数,博主一听到这些名词就懵圈,不明所以。而《潮汐调和分析原理和应用》开篇就讲潮汐调和分析求解分潮振幅和迟角的过程本质就是最小二乘拟合。作为测绘专业的学生,我们对最小二乘法还算熟悉。
测绘专业的学生一般会学习自由网平差,解算误差方程就是用到最小二乘法,以误差的平方和最小作为约束,求取观测值的最优估值。具体解算的过程是先输入观测值的初始值,求得误差值,计算误差值的平方和,然后再用新的观测值(初始值+误差值)重新计算,求得新的误差值,计算新误差的平方和,二次平方和相减,如果平方和的差值不满足要求,继续迭代,直至满足要求。

对于测绘专业学生,课程要求用C语言实现组误差方程和解算误差方程。有了matlab,我们只需要组误差方程,解算误差方程交给matlab。

《潮汐调和分析原理和应用》先讲了一个曲线拟合的例子,如下图散点图,用最小二乘法拟合出图中余弦函数公式。

点击查看原图

潮汐调和分析类似,水位被认为是一系列分潮(余弦函数)线性叠加的结果,见下图的公式。潮汐调和分析就是求取函数中的未知数。分潮的角频率已知,未知数只有振幅和迟角。

无标题2.jpg

潘海东博士在潮汐调和分析软件T_Tide的基础上开发更为强大的S_Tide。与T_Tide一样,S_Tide也是用matlab开发的。为了方便使用,S_Tide还带一个图形化用户界面(GUI),没有matlab基础的同学也能使用它进行潮汐调和分析和预报。

(1)Step1 导入数据,输入数据文件必须是csv或者是xls,数据必须是均匀采样,缺测要设置为NaN。

(2)Step2 设置采样间隔1小时和纬度46.2。

(3)Step3生成调和常数并保存。

无标题3.jpg

调和常数如下:

无标题4.jpg

(4)Step4回报720小时潮位。

无标题5.jpg

(5)Step6,Step7预报乘潮水位。

乘潮水位是指具有一定时间间隔且可用以通航的某一高潮水位。在海港工程的设计和施工中常常要求提供此值。虽然这个值是出现在高潮前后,但科学地掌握它仍需进行若干计算及研究,否则就可能因通航水位设计过浅而影响通过能力,或因疏浚过深而造成不必要的浪费。因此,合理选用乘潮水位有着重要的经济价值。

乘潮水位包括高潮乘潮水位和低潮乘潮水位。前者多用于船舶进出港航道或船坞,后者适用于利用低潮位延时进行水工建筑物的施工作业。

乘潮水位计算有2个参数,分别是乘潮时间和累计概率。

下图是乘潮为时间2个小时,保证率90%的乘潮计算结果。

无标题6.jpg

小结

S_Tide对R. Pawlowicz编制的T_Tide存在的各种问题进行了改进,比如T_TIDE无法处理长时间数据(18.61年),无法处理不均匀采样数据。 S_TIDE是一个更为普适的方法,可以广泛应用于各种潮汐资料的分析,甚至是非潮序列的研究(用来提取日循环,月循环,半年循环,年循环,8.85年循环,18.61年循环等)。另外,S_Tide教程非常地详细,非专业人士也能看懂。

参考文献

潮汐调和分析原理与应用——20220310南京大学_哔哩哔哩_bilibili

S_TIDE相比T_TIDE优势 - 哔哩哔哩

致所有的S_TIDE使用者:你们的贡献不会被忽视 - 哔哩哔哩
 

这篇关于学习潘海东博士的《潮汐调和分析原理和应用》和调和分析软件S_Tide的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/229904

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意:求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质,在0到n-1这些数字组成的乱序排列,将第一个数字A移到最后一位,得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后,可以用暴力来解 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in