基于精密潮汐模型建立的汕头市深度基准_谢鑫淳.pdf

2022 年第 4 期江西测绘江西测绘江西测绘江西测绘基于精密潮汐模型建立的汕头市深度基准谢鑫淳1韦晓玲2（1.汕头市建筑设计院广东汕头515041；2.汕头市自然资源测绘院广东汕头515041）摘要：由于汕头市及附近海域的潮汐变化、沿岸离散验潮站处的L值以及由空间内插法构建深度基准面L值模型，均难以精确描述深度基准面值L的空间分布。论文以精密潮汐模型为基础，按定义算法计算各网格点处的L值，再对验潮站处的L值进行修正，建立了汕头市深度基准模型，为实现陆海统筹和深度基准与高程基准的统一转化提供基础性保障。关键词：验潮站；深度基准面；深度基准面值 L；潮汐模型；高程基准The Depth Datum of Shantou City Based on the Precise Tidal ModelXIE Xinchun1WEI Xiaoling2(Shantou Architectural Design Institute,Shantou 515041,China;2.Shantou Natural Resources Surveying and Mapping Institute,Shantou 515041,China)Abstract:Due to the tidal variation in Shantou City and its adjacent sea,it s difficult for the L value model constructed at thecoastal discrete tide gauge station by the spatial interpolation method,to accurately describe the spatial distribution of thedepth datum value L.In this paper,based on the precise tidal model,the L value at each grid point is calculated and revisedaccording to the defined algorithm.The establishment of Shantou depth datum model provides basic guarantee for therealization of land and sea coordination and the unified transformation of depth datum and vertical datum.Keyword:Tide Station;Depth Datum;Depth Datum Value L;Tidal Model;Vertical Datum作者简介：谢鑫淳（1987-），男，大学本科，工程师，研究方向为建筑工程测量。E-mail:1引言汕头依海而立，靠海而兴，市区及所辖各区（县）均临海洋。汕头海岸线曲折，岛屿多。大陆海岸线217.7 千米，海域面积约 4424 平方千米，海岛数量180 个。由于我国海图所载水深都是以理论最低潮面为基础起算的水深值，而在陆地上高程的起算基准是 1985 年国家高程基准，陆海测绘图件之间缺乏联系，无法顺利拼接，为此建立我市海陆一体化的深度基准面具有重要意义。依据不同的垂直基准面之间的相互关系可知，通过区域内的验潮站观测数据的分析，可确定深度基准面与局部海平面之间的差距，即深度基准面值L1-2，如图 1 所示大地水准面、参考椭球面、平均海面、高程基准面、深度基准面之间的关系，其中，x 表示高程基准面与深度基准面之间的差异，N 表示大地水准面与参考椭球面之间的差异。汕头市及附近海域的潮汐变化复杂，如图 2 所示，潮汐类型数沿东北至西南方向由 0.7 增大至2.0。由此可知，主要分潮呈现较明显的空间变化，进而深度基准面 L 值的分布也呈现较复杂的非线性。故由沿岸离散验潮站处的 L 值以空间内插法构建深度基准面 L 值模型，难以精确描述 L 值的空间分布。文献3-4中介绍了美国构建了 VDatum 系统中的潮汐基准面（包含深度基准面）模型，实现了潮汐模型、高程基准和椭球垂直基准的转换。所以，借鉴美国的经验，汕头市构建深度基准面模型以精密潮汐模型为基础，按定义算法计算各网格点处的 L 值，再由验图 1 不同的垂直基准面之间的相互关系14总第 134 期潮站处的 L 值实施订正。之后通过 L 值成果模型与海面地形模型，获得深度基准面的 85 高程模型，从而实现深度基准与高程基准的统一转化。图 2 潮汐类型数分布2深度基准面构建2.1水位数据收集与预处理验潮站数据和水位数据是构建海洋深度基准的基础数据之一，能够提供稳定、可靠的调和常数和高精度的平均海面的平面信息。文献5-7介绍了利用同步潮位序列相关性、潮汐调和分析模型对验潮站的数据进行处理和分析，本文收集了 6 个长期验潮站与 4 个短期验潮站的实测水位资料、站点分布如图 3 所示。结合收集到的深度基准面、平均海面、1985 国家高程基准面等之间的相对关系，对长期验潮站与短期验潮站的水位数据进行预处理，主要是潮汐分析与数据质量检查，目的是提高潮汐分析与基准面确定的精度。预处理工作包含潮汐分析、异常数据检测与零点漂移检测8。图 3 验潮站分布（为长期站，为短期站）于长期验潮站，潮汐分析采用 122 个分潮的长期调和分析法。对于短期验潮站，采用引入差比关系法的中期调和分析法，差比关系由邻近的长期验潮站提供。若邻近长期站存在同步水位数据，参考文献9-10中对余水位的性质及应用的研究，本文采用正余弦分量差分订正的方法，并在潮汐分析过程中，将对数据的质量进行检查。由实测水位与潮汐分析结果计算各站余水位，由余水位同步变化曲线检测是否存在孤立异常的余水位。若存在，则据余水位变化趋势以及其他站的同步值对其进行修改。图 4 东溪口、妈屿与海门的平均海面日距平变化如图 4、图 5 可知，零点漂移的探测妈屿站在2017 年 1 月至 6 月存在明显的零点异常，零点变动的量值达到约 20cm。因异常时段长且量值大，故舍弃该时段的水位数据，重新由 2017 年 7 月至 2018年 8 月的水位数据进行潮汐分析，而由东溪口与海门站以同步改正法传递确定平均海面。2.2精密潮汐模型的精度评估中国近海及邻近海域的精密潮汐模型的范围为3N41N，105E127E，网格分辨率为 11，包含13 个主要分潮：2 个长周期分潮 Sa、Ssa；4 个全日分潮 Q1、P1、O1、K1；4 个半日分潮 N2、M2、S2、K2；3 个浅水分潮 M4、MS4、M6。借鉴文献11中基于多源多代卫星测高数据建立平均海面高模型的方法，对长周期分潮采用 T/P 系列卫星测高数据计算结果构建模型，而其他分潮采用基于 POM 模型的“blending”同化法，同化了 T/P 与 Jason-1 卫星测高（原始轨道与交错轨道）沿迹潮汐分析成果与验潮站成果。采用约 13 年的 T/P 与 11 年的 Jason-1 卫星的测高数据，包括原始轨道与交错轨道，数据时段信息如图 5 所示。图 5 T/P 与 Jason-1 数据累积周数及在时间上的关系经评估，8 个主分潮的 RSS（Root Sum Squares）都在 5cm 左右，各成果的精度相当，通过同化卫星测高沿迹潮汐分析成果，构建初步模型后，再以长期验潮站做精度评估，进一步同化长期验潮站成果，构建最终精密潮汐模型。基于精密潮汐模型建立的汕头市深度基准152022 年第 4 期江西测绘江西测绘江西测绘江西测绘2.2.1项目区域的局部模型汕头及附近海域，全日分潮空间变化十分平缓，而半日分潮空间变化较剧烈，M2 分潮振幅沿东北至西南方向由 80cm 减小至 30cm。潮汐模型可靠覆盖至沿岸的验潮站处，如图 7 所示。精密潮汐模型构建时已同化长期站南澳岛与汕头、中期站靖海湾与云澳外定点等潮汐参数，故以本文收集的东溪口、妈屿与海门等 3 个长期站对潮汐模型在汕头海域的精度进行评估。设某个分潮的验潮站潮汐分析调和常数为H?、g，潮汐模型调和常数为 H、g，将调和常数变换为余弦分量和正弦分量，分别为H?C、H?S与HC、HS。在 N 个比较站点进行评估，则某个单分潮综合预报中误差RMS（Root Mean Squares）为RMS=1NNi=112(HC-H?C)2+(HS-H?S)212=1NNi=112(HC)2+(HS)212（1）当同时顾及 m 个分潮总体综合预报误差时，采用总体综合预报误差 RSSRSS=mj=0RMSj()212（2）当N取1时，则表在某个验潮站处的评估结果。最主要的 9 个分潮在三个长期站处的统计结果列见表 1。表 1 潮汐模型在三个长期站处的精度统计结果单位：cm潮汐模型预报潮位的误差分布呈现正态分布特征如图 7 所示。符合文献1-2中的有关要求。图 7 潮汐模型预报潮位的误差分布2.3深度基准面L值模型构建以弗拉基米尔斯基算法计算出的深度基准面 L值与实际的最低验潮面并不完全一致，为遵循 海道测量规范中的深度基准模型验潮出的 L 值必须与现采用值保持一致的原则，本项目深度基准面 L 值模型的构建主要按以下方法进行操作：（1）由精密潮汐模型各网格点的调和常数，按深度基准面 L 值的定义算法计算生成网格形式的 L 值模型，称为初步模型；（2）由长期与短期验潮站的 L 值对 L 值模型实施订正，使模型在验潮站处与验潮站 L 值保持一致的同时，使模型的基准系统归化于验潮站 L 值系统中，生成最终的 L 值模型，称为成果模型。2.3.1初步模型初步模型是在以调和常数的网格分布形态的基础上，以定义算法计算网格模型形式的 L 值，生成的初步模型及等值线分布数据，如图 8 所示，等值线单位为 cm。图 8 初步模型等值线分布2.3.2成果模型由长期与中短期验潮站的 L 值对初步模型实施订正，使模型在验潮站处与验潮站 L 值保持一致的同时，使模型的基准系统归化于验潮站 L 值系统中，生成最终的 L 值模型。具体实施细节为：设验潮站的订正范围为 R，给予长期验潮站与中期验潮站不同的权，两者的比拟定为 107；同时以距离倒数定权。随后，将模型订正量叠加至初步模型上，生成深度基准面 L 值成果模型，如图 9 所示，等值线单位为 cm。图 9 成果模型的等值线分布验潮站SaQ10.50.53.60.9东溪口妈屿海门1.00.6O13.14.73.2P1K1N21.14.22.61.86.13.20.93.71.5M26.011.44.4S2K2RSS2.51.99.02.82.115.21.21.17.1（下转第45页）16总第 134 期2.3.3精度评估精密潮汐模型是深度基准面模型的基础，决定了分辨率与精度。若所有验潮站点的潮汐历元及深度基准面的定义算法都保持一致，则可由站点处的深度基准面评估初步模型的精度，作为深度基准面成果模型精度指标的参考。对本项目收集的 6 个长期验潮站，进行实测水位数据调和分析，以定义算法计算理论最低潮面作为精度指标参考的基础数值。与模型内插值相比，最大差异为 7.1cm，中误差为5.1cm。随后将与站点的差异订正至各网格点，使模型与站点保持强制符合。3结束语近海深度基准面模型及深度/高程基准统一转换模型的构建是海陆高程统一的基础，汕头市深度基准先由验潮站潮汐分析结果对区域高分辨率高精度的精密潮汐模型实施精度评估，同化了 T/P 与Jason-1 卫星测高成果以及验潮站成果。其次，按理论最低潮面的定义算法构建 L 值模型。最后以测图所用验潮站 L 值成果对 L 值模型的实施订正，既实现 L 值模型与验潮站 L 值的量值及最低潮意义的一致，又在一定意义上保持 L 值订正值在验潮站间及区域空间上的平滑过渡。本文采用科学的方法构建的高精度潮汐模型为深度基准面模型的研究和加密提供了坚实的基础。站点订正使成果模型符合相关规范的要求，保