2019, Vol. 39
2. 天津水运工程勘察设计院，天津市塘沽新港二号路2618号，300456
随着卫星测高技术的发展，基于潮汐分析法形成一些全球海潮经验模型。1980年美国Schwiderski首次将海洋浅水动力方程与实测调和常数结合，形成第一个全球海潮同化模型Schw80[1]。随后各种同化海潮模型陆续出现，预报范围越来越广、精度越来越高、分潮数越来越完善。我国在潮汐预报领域也开展了一些研究，如暴景阳等[2]针对中国南海建立多项式拟合海潮模型，采用空域分析方法同化T/P卫星测高数据。但整体上我国的潮汐预报研究仍有不足：1)缺少成熟通用的自主研发的全球海潮模型；2)同化和验证数据不足；3)中国近海地形数据分辨率和精度较低，近海实测地形资料集成度弱、共享度低、获取难度大。近几年有学者对若干海潮模型的预报精度进行评估，如张胜凯等[3]对7种模型在南极的潮汐预报精度进行评估；付延光[4]、李大炜[5]、胡志博等[6]也利用中国近岸验潮站资料对不同的海潮模型进行精度评估。但总体而言，因所采用的预报方法、基础资料和同化数据不同，不同模型的预报精度和适用海区也有差别，目前对不同海潮模型的预报精度仍不清晰。
本文对2015年以后海潮模型的发展更新进行综述，对最新的卫星测高数据和大洋地形数据来源进行归纳，并利用我国沿海26个工程场址(111个测站)的中短期实测潮位过程，对6种较新海潮模型在我国近岸的预报精度进行对比。
1 最新全球潮汐模型简介 1.1 TPXO系列模型TPXO模型[7-8]基于二维正压流体方程，运用广义反演法进行实测数据同化，并采用最小二乘法进行数据拟合。该模型同化数据包括卫星测高数据(T/P、Topex Tandem、ERS、GFO)和实测验潮数据。除提供全球模型外，还提供24个区域模型。在远洋中全球模型可能与区域模型预报精度相近，但在地形复杂的浅水海区，区域模型由于引入高分辨率地形数据(部分海区模型空间分辨率可达1/60°)，并根据当地情况集成不同的观测数据，预报精度大幅提升。如2016年版中国海-印尼海区模型TPXO_China&Ind的空间分辨率为1/30°，同化了T/P、Topex Tandem+Jason、ERS/Envisat的915个卫星交叉点、51个近海测站[9]、44个浅水测站和9个岸边测站[10]的数据。与TPXO8相比，2016年推出的TPXO9在海床地形数据和测高资料方面都有进一步的同化更新，并增加了2N2和S1分潮。
1.2 FES2014模型FES是基于有限元流体动力模型的同化海潮模型，FES2014是FES系列海潮模型的最新版本[11]。相比于FES2012，FES2014的改进主要体现在：1)水动力模型网格数量增加50%，空间分辨率提高到1/16°×1/16°；2)同化数据增加了长期卫星测高数据(T/P、Jason-1、Jason-2、TPN-J1N、ERS-1、ERS-2、Envisat)和实测潮高数据；3)更新了地形和岸线；4)增加大气压力的计算分析和若干非线性动力波、长周期波，优化了S2分潮的计算，可预测34个分潮；5)通过集成GOT4V10海潮负荷模块增加了海潮负荷效应；6)更新了原模型波谱构型的正压水流方程(T-UGO)。
1.3 Chinatide模型Chinatide模型是中国海洋大学开发的中国海域潮汐预报软件[12]，考虑了Q1、P1、O1、K1、N2、M2、S2、K2等8个主要分潮和Sa天文气象分潮。8个分潮的调和常数由POM三维潮汐数值模型的模拟结果进行调和分析得到。由于中国海域天文气象分潮Sa周期长(约为1 a)、振幅较大(10~20 cm), Chinatide利用沿岸长期验潮站的Sa分潮调和常数, 用曲面插值方法插值到海域内各网格点。计算域范围为0°N~41°N、99°E~135°E, 包括渤海、黄海、东海、南海和部分日本海。空间网格取1/12°×1/12°，编译环境为Fortran。Chinatide模型未开展充分的后期维护和推广，目前已鲜有应用。
1.4 MIKE Global TideMIKE Global Tide模型[13]可使用英国航海手册通用法[14](计算M2、S2、O1和K1等4个分潮)或IOS分析法[15]，采用Rayleigh判别准则从全球潮汐参数集中选择参数进行潮汐预报。参数集包含主要天文分潮常数、频率、Rayleigh判别准则、卫星参数、浅水分潮主要调和常数等(数据集共包含69个潮汐常数，其中天文分潮常数45个，另外可扩展77个浅水分潮常数)，其调和常数根据T/P卫星数据分析获取[16]。该数据集最新版本的全日分潮(K1、O1、P1和Q1)和半日分潮常数(M2、S2、N2和K2)具有1/8°空间分辨率，但只适用于水深大于20 m的深水海域。该模型使用的调和分析法的调和常数库虽然全，但在某些海区误差仍较大。
1.5 Utide模型Codiga[17]集成并扩展MATLAB调和分析工具T_TIDE[18]、R_T_TIDE[19]以及IOS Tidal Package[14]，建立潮汐预报经验模型。该模型改进了对时空非规则、非连续多年实测数据的处理算法，提高了调和分析精度。但作为调和分析预测工具，其尚不具备直接可用的调和常数库，潮汐预报依赖于目标海域的历史实测数据，直接应用较为困难。
2 潮汐模型的数据基础 2.1 同化数据全球主流海潮模型基本都利用大洋、近海和沿岸潮位测站进行数据同化和模型校验，这些数据来源于国家长期观测站、国际合作测量数据或文献资料。如前文提到的TPXO的各区域模型便同化了大量近岸和大洋测站观测数据。近半个世纪以来，我国大陆沿岸及近海设立了200多个长期验潮站，用来监测我国沿海潮位变化[20]。
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表 1 全球海潮模型(截至2018-03-12) Tab. 1 Summary of global tidal model (up to 2018-03-12) |
自1973年NASA发射Skylab海洋测高卫星以来，卫星测高数据在海洋研究中发挥了巨大作用，1992~2005年的T/P海洋卫星测高计划便是典型代表，我国2011年发射的HY-2A也开始服务于海洋科学研究。最新的全球卫星测高数据主要来源统计见表 2。
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表 2 测高卫星汇总表(截至2018-03-12) Tab. 2 Summary of altimetry satellites (up to 2018-03-12) |
虽然海潮模型的同化数据日积月累，但我国潮位实测数据和卫星资料获取难度仍较大——数据或不免费公开，或申请流程繁琐，或无集成产品。这也是全球海潮模型在我国沿海预报精度普遍较低的主要原因之一。
2.2 大洋水深及岸线数据海潮同化模型基于海洋动力数值模拟，建模中需要海洋地形和岸线作为输入数据，因此地形和岸线的分辨率及精度一定程度上决定了海潮模型的预报精度。全球区域海洋地形产品汇总见表 3。
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表 3 区域海洋地形数据集(截至2018-03-12) Tab. 3 Summary of zone ocean bathymetry/topography(up to 2018-03-12) |
本文收集我国沿海26个工程海域(111个临时潮位站)中短期潮位站实测潮位资料，见表 4。观测时间为2005~2017年，连续观测时段在30 d~1.5 a不等，时间分辨率10 min~1 h。虽然这些中短期测站数据的时间跨度较固定站短，可能受短期增减水干扰，但仍可作为我国沿海长期潮位站的补充数据，用于海潮模型的精度评估。
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表 4 选用的我国近海中短期临时潮位观测站 Tab. 4 Location of the selected short & middle-term tidal stations for model evaluation |
利用上述观测数据对3个TPXO全球模型、2个TPXO区域模型及MIKE Tidal Model进行对比分析。采用振幅和迟角的中误差指标[4]对调和常数进行精度评估，采用单分潮综合预报中误差(RMS)和多分潮综合预报误差(RSS)评估潮汐参数的精度[26], 表 5为6个海潮模型与验潮站调和常数的对比。可以看出，6个海潮模型预报分潮Q1、O1、P1、K1、N2、K2的RMS相差不大。对于M2和S2分潮，TPXO7.2模型的RMS分别为42.70 cm和12.79 cm，精度最低；TPXO8和TPXO_China & Ind模型的M2分潮预报精度最高；MIKE-Global Tide模型的S2分潮模拟精度最高，TPXO9模型次之。
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表 5 与验潮站调和常数的对比 Tab. 5 Comparison with the harmonic constants observed at the gauge stations |
6个海潮模型8个主要分潮的RSS中，TPXO_Yellow Sea 2010、TPXO8和TPXO_China & Ind模型最小，分别为25.54 cm、25.71 cm和25.89 cm；TPXO7.2由于网格分辨率较低，综合误差最大，为48.84 cm。所有海潮模型中，M2分潮的RMS占RSS的比例最高，在70%~89%之间；S2分潮的RMS占RSS的比例次高，在22%~36%之间。可见，各海潮模型在中国沿海M2分潮预报中相对误差最大，直接主导了海潮模型的整体精度，在我国沿岸预报精度最高的为TPXO_Yellow Sea、TPXO8和TPXO_China & Ind，其M2分潮RMS在18~20 cm左右，其余分潮均在10 cm以内。
各模型在我国沿海的预报精度不同，主要原因有：1)网格精度和同化数据的质量和数量不同，如TPXO8的同化验潮数据质量要明显高于TPXO7，地形数据也是最新的观测成果；2)数据和模拟范围的针对性不同，TPXO7、8、MIKE均为全球潮汐模型，而TPXO_Yellow Sea是针对中国海和南亚海域的区域海潮模型；3)模拟方法、数据同化方法的差异，如MIKE是基于全球调和常数集进行潮汐预报，而其数据库缺乏我国沿海测站资料，或存在明显滞后。在数值算法上，已有模型的数值格式有的是有限体积、有限元或有限差分，在海床摩阻、紊动求解等方面也有各自的处理，同化方法更是有所不同。
4 结语利用我国沿岸中短期潮位观测站对TPXO等6种主流海潮模型的预报精度进行评估。结果表明，全球海潮模型在我国沿海预报的差异主要集中在M2分潮的预报精度上，且M2分潮预报精度普遍较低；相比较而言，TPXO_Yellow Sea 2010、TPXO8和TPXO_China&Ind模型在我国沿海的预报精度相对较高。
通过对国内海潮模型发展动态的综述和精度评估，本文从海潮模型应用和研究方面提出4点建议：1)开发一套全新的全球海潮模型需要一个团队长期的努力，对我国海洋潮汐预报而言其短期意义不大；相反，改进、率定国际已有的成熟海潮模型，使之更好地应用于我国沿海更具现实意义。2)我国沿海潮汐实测资料、卫星测高数据、近海地形数据公开度和集中度过低，严重限制了我国沿海海潮模型的发展和精度提高，应建立部门主导或多机构联合的组织，统一全国潮汐和地形测绘成果，推动数据的集成和同化，形成易使用的数据产品并公布。3)国外全球大洋数据集成产品较多，数据多、来源广、更新快，但很多集成化产品其原始数据可能是重复的，因此数据选取和使用前需要系统地梳理其来源，分析其分辨率和质量，并进行合理的同化和集成。4)全球海潮模型种类多且具有不同版本，不同的海潮模型对我国不同海区、不同分潮的预报精度不一，新版本不一定比旧版本精度更高。应利用更长系列、更多的验潮数据，全面且持续地评估各类、各版本海潮模型在我国各海区的预报精度。
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