大地测量与地球动力学

模型	年份	同化数据	分辨率	类型
EOT20	2021	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2/3, Envisat	1/8°	经验模型
FES2014b	2016	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/16°	同化模型
TPXO7.2	2010	T/P, ERS-2, Jason-1, GRACE, TG	1/4°	同化模型
TPXO8_Atlas	2013	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/30°	同化模型
TPXO9_Atlas	2021	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/30°	同化模型
TPXO9.2	2018	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/6°	同化模型
TPXO9.5	2021	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/6°	同化模型

模型	年份	同化数据	分辨率	类型
EOT20	2021	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2/3, Envisat	1/8°	经验模型
FES2014b	2016	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/16°	同化模型
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TPXO8_Atlas	2013	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/30°	同化模型
TPXO9_Atlas	2021	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/30°	同化模型
TPXO9.2	2018	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/6°	同化模型
TPXO9.5	2021	T/P, ERS-1/2, Jason-1/2, Envisat, TG	1/6°	同化模型

模型	EOT20	FES2014b	TPXO7.2	TPXO8_Atlas	TPXO9_Atlas	TPXO9.2	TPXO9.5
最小值	0.13	0.16	0.20	0.13	0.11	0.23	0.15
最大值	1.08	0.89	4.20	1.51	1.33	1.34	1.24
中位数	0.56	0.58	0.66	0.40	0.51	0.52	0.67
RMSE	0.41	0.43	0.92	0.43	0.51	0.48	0.52

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RMSE	0.41	0.43	0.92	0.43	0.51	0.48	0.52

联合GPS和验潮站数据评估东中国海域TPXO系列海潮模型精度

王俊杰 ¹ , 何彰华 ¹ , 何秀凤 ²

大地测量与地球动力学 | 地球物理解释 2025,45(2): 120-124, 135

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大地测量与地球动力学 |地球物理解释 2025 , 45 (2) : 120 -124, 135

联合GPS和验潮站数据评估东中国海域TPXO系列海潮模型精度

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WANG Junjie, PhD, lecturer, majors in satellite geodesy and ocean tide loading effects, E-mail: wangjunjie.gnss@qq.com

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王俊杰, 博士, 讲师, 主要研究方向为卫星大地测量和海潮负荷效应, E-mail: wangjunjie.gnss@qq.com

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王俊杰¹, 何彰华¹, 何秀凤²

作者信息

1 闽江学院地理与海洋学院, 福州市溪源宫路200号, 350108

2 河海大学地球科学与工程学院, 南京市佛城西路8号, 211100

作者简介:

王俊杰, 博士, 讲师, 主要研究方向为卫星大地测量和海潮负荷效应, E-mail: wangjunjie.gnss@qq.com

Accuracy Assessment of TPXO Series Ocean Tide Models for the Eastern China Sea Using GPS and Tide Gauge Data

Junjie WANG¹, Zhanghua HE¹, Xiufeng HE²

Affiliations

1 College of Geography and Oceanography, Minjiang University, 200 Xiyuangong Road, Fuzhou 350108, China

2 School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University, 8 West-Focheng Road, Nanjing 211100, China

WANG Junjie, PhD, lecturer, majors in satellite geodesy and ocean tide loading effects, E-mail: wangjunjie.gnss@qq.com

出版时间: 2025-02-15 doi: 10.14075/j.jgg.2024.03.105

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摘要

收起

为客观评估TPXO系列海潮模型在东中国海域的精度, 采用最新的海潮模型FES2014b和EOT20作为参照, 均匀选取东中国海域沿岸22个GPS站和65个验潮站, 以M₂分潮负荷位移垂向分量的均方根误差(RMSE)和8个主要分潮潮高的和方根误差(RSS)作为评价指标, 对模型精度进行评估。结果表明, 在东中国海域, EOT20整体精度最高, RMSE和RSS分别为0.41 mm和11.1 cm, FES2014b精度略低, RMSE和RSS分别为0.43 mm和11.4 cm; 在中国东海岸及朝鲜半岛西海岸, TPXO系列海潮模型与FES2014b存在较大差异, 与验潮站结果的RSS是FES2014b和EOT20的2~6倍; 而在琉球群岛沿岸, TPXO9_Atlas和TPXO8_Atlas与M₂分潮负荷位移观测值的符合度优于其他模型, 适宜用于该局部地区的海潮负荷位移改正。

关键词

TPXO海潮模型 / 海潮负荷位移 / 验潮站 / 东中国海域

Abstract

收起

To objectively evaluate the accuracy of TPXO series ocean tide models for the eastern China sea(ECS), we use the latest FES2014b and EOT20 as reference models. The assessment is performed by computing the root mean square error(RMSE) of the M₂ vertical ocean tide loading(OTL) displacements and the root sum square(RSS) of the 8 principal tidal constituents based on the GPS-observed M₂ vertical OTL displacements and tide gauge observations from the evenly selected 22 GPS sites and 65 tide gauges in the coastal areas, respectively. The results show that: 1) In the whole ECS, EOT20 is the most accurate model with RMSE of 0.41 mm and RSS of 11.1 cm, while the accuracy of FES2014b is slightly lower with RMSE of 0.43 mm and RSS of 11.4 cm. 2) Along the coast of eastern China and the western Korean Peninsula, there are large differences between TPXO models and FES2014b, and the RSS with tide gauge observations are 2-6 times as much as that of FES2014b and EOT20. 3) Both TPXO9_Atlas and TPXO8_Atlas agree better than other models with the M₂ vertical OTL observations in the Ryukyu Islands, and the two models are suggested for the local correction of OTL displacements.

Key words

TPXO ocean tide models / ocean tide loading displacement / tide gauge / eastern China sea

引用本文

王俊杰, 何彰华, 何秀凤. 联合GPS和验潮站数据评估东中国海域TPXO系列海潮模型精度. 大地测量与地球动力学, 2025 , 45 (2) : 120 -124, 135 . DOI: 10.14075/j.jgg.2024.03.105

Junjie WANG, Zhanghua HE, Xiufeng HE. Accuracy Assessment of TPXO Series Ocean Tide Models for the Eastern China Sea Using GPS and Tide Gauge Data[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2025 , 45 (2) : 120 -124, 135 . DOI: 10.14075/j.jgg.2024.03.105

正文

收起

随着卫星测高技术的发展，海潮模型的数量和质量都得到显著提升^[1-2]，但现有模型在浅海和高纬度地区的精度仍有较大差异^{[1, 3]}，因此在模型应用前有必要评估其适用性。在中国海域海潮模型精度评估方面，国内学者主要利用中国沿海的验潮站资料开展工作^[4-6]，尽管在分析中存在验潮站数量过少或分布不均等问题，但结果均表明FES系列海潮模型及区域海潮模型NAO99Jb表现较好，而TPXO系列海潮模型(包括融合区域海潮模型且分辨率高达1/30°的Atlas版本)精度整体较差，这与区域海潮模型精度较高^[7]的认识存在矛盾。目前，TPXO系列海潮模型已推出TPXO9.2和TPXO9.5等新版本，分析该系列模型在精度上的改进，并探明模型在中国海域的不足之处，对进一步优化海潮模型具有一定的参考价值。

为保证潮汐预报的精确性，海潮模型在构建时同化几乎所有可用的多源测高数据和验潮站资料^[2]，因此仅凭验潮站资料评估海潮模型的精度可能欠缺客观性。而作为独立于海潮模型之外的观测值，GNSS测量海潮负荷位移的精度可达mm级甚至亚mm级^[8]，已被广泛应用于对南极洲^[9]、法国西北部^[10]、香港^[11]、阿拉斯加^[12]等地区海潮模型的评价。Wang等^[13]采用GPS技术对东中国海域周边102个测站的M₂分潮负荷位移垂向分量进行了分析，为该地区海潮模型的客观评价提供了可靠资料。

本文选取TPXO系列海潮模型中的TPXO7.2、TPXO8_Atlas、TPXO9_Altas、TPXO9.2和TPXO9.5等版本，同时引入2种最新海潮模型FES2014b和EOT20作为参照，NAO99Jb因模型陈旧未被选为参照模型。首先分析东中国海域各模型之间的差异，然后分别基于海潮负荷位移观测值及验潮站资料评估所选海潮模型的精度。

1 海潮模型

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TPXO系列海潮模型及FES2014b和EOT20均为全球正压海潮模型，基本信息如表1所示，所选模型均已同化TOPEX/Poseidon(T/P)、ERS-2、Jason-1等卫星测高数据，个别模型的同化数据还增加了Jason-2/3、Envisat、GRACE及验潮站(tide gauge, TG)资料中的若干类型。EOT20是以FES2014b为参考，通过估计残余潮汐信号构建的经验模型。TPXO模型可大致分为基础版和Atlas版，其中Atlas版是由基础版的全球模型(分辨率1/4°或1/6°)与所有沿海地区的TPXO区域海潮模型融合而成。

2 数据与评价方法

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基于文献[13-14]给出的东中国海域周边GPS站的M₂分潮负荷位移观测资料和验潮站潮汐调和常数及美国夏威夷大学海平面中心(UHSLC)和日本海洋数据中心(JODC)的验潮站逐时潮位数据，设定相邻测站间的球面角距不小于0.5°，共筛选出22个GPS站和65个验潮站(文献[14]和实测站各占44个和21个)，具体分布如图1所示。其中，文献[14]给出的调和常数仅包含M₂、S₂、K₁、O₁等主要分潮，实测验潮站数据长度范围为11~62 a，采用UTide调和分析软件^[15]估计得到各主要分潮的调和常数。

利用海潮负荷位移观测值评估海潮模型精度，需要基于模型计算海潮负荷位移预测值。依托瑞典昂萨拉天文台(OSO)的海潮负荷位移在线计算服务^[16]，顾及软流层滞弹性效应的影响，选用STW105负荷格林函数，输入海潮模型，计算各GPS站的海潮负荷位移，并应用地球质心运动进行改正，以同M₂分潮负荷位移观测值所处的CM框架保持一致。对于任一分潮k，其分潮负荷位移任一坐标分量的观测值与预测值的均方根误差(RMSE)可表示为^[9]：

(1)

$\mathrm{RMSE}_{\mathrm{OTL}_k} = ~ \sqrt{\frac{1}{2 N} \sum\limits_{n=1}^N\left|Z_{n, k}^{\mathrm{OSO}}-Z_{n, k}^{\mathrm{GPS}}\right|^2}$

式中，N为GPS站总数；Z_n=A(cosφ+isinφ)为测站n处海潮负荷位移预测值(Z_n^OSO)或GPS观测值(Z_n^GPS)的振幅A和格林威治相位延迟φ的复数表达式，i为虚数单位；Z_{n, k}^OSO－Z_{n, k}^GPS则为二者复平面上的矢量差异。由于仅获取M₂分潮负荷位移垂向分量的观测值，故实际应用时式(1)中符号k未起作用。

为衡量验潮站和海潮模型间潮高的符合程度，在模型格网上按球面角距通过反距离加权法内插验潮站处潮汐调和常数的模型值，并计算其与验潮站实测结果的差异。对于分潮k的验潮站与海潮模型间的RMSE及考虑K个分潮的和方根误差(root sum square, RSS)可表示为：

(2)

$\mathrm{RMSE}_{\text {Tide}_k}=\sqrt{\frac{1}{2 M} \sum\limits_{m=1}^M\left|Z_{m, k}^{\text {Model }}-Z_{m, k}^{\mathrm{TG}}\right|^2}$

(3)

$\mathrm{RSS}_{\text {Tide }}=\sqrt{\sum\limits_{k=1}^K \mathrm{RMSE}_{\mathrm{Tide}_k}^2}$

式中，M为验潮站总数；Z_m^Model和Z_m^TG分别为验潮站m处海潮潮高模型值和观测值的复数。

3 海潮模型差异

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由于东中国海域主要以半日潮为主，且M₂分潮在该海域占主导地位^[5]，故重点分析所选海潮模型两两之间M₂分潮潮高的矢量差异。采用双线性插值方法将各模型的M₂分潮潮高统一插值到分辨率为1/16°的空间格网，然后对每个水面上的格网点进行矢量求差。绘制模型间所有组合M₂分潮矢量差异的模，并按模型与FES2014b的接近程度排序，结果如图2所示。从图中可以看出，EOT20与FES2014b十分接近，二者的最大差异在杭州湾达到约15 cm；TPXO系列海潮模型与FES2014b的差异大致随版本的更新而减小，但在中国东海岸及朝鲜半岛西海岸存在较大差异，个别海域差异甚至超过30 cm；相比于TPXO模型的Atlas版，TPXO9.5等基础版与FES2014b在外海仍存在约10 cm的差异，可见Atlas版融合的区域海潮模型主要改善外海精度。值得注意的是，任取一模型与排序在其之前的模型作差，结果总表现出类似的空间分布模式。

4 海潮模型评价

收起

4.1 基于海潮负荷位移观测值评价海潮模型

在各GPS站上，比较基于不同海潮模型的M₂分潮负荷位移垂向分量与观测值的矢量差异，其中最小和次小差异对应的海潮模型记为该站的最优和次优模型，统计各海潮模型表现最优和次优的测站数，结果如图3所示。从图中可以看出，TPXO8_Atlas和TPXO9_Atlas表现较好的测站分别达到11个和8个，主要分布于琉球群岛沿岸；而TPXO9.5等基础版表现最优的测站均不超过3个，且多分布于九州岛西北沿海；EOT20表现最优的测站有5个，与TPXO8_Atlas和TPXO9_Atlas持平，但分布更为分散；FES2014b模型无最优测站，仅在4个测站上表现次优，分布上与EOT20相近。

进一步统计各海潮模型M₂分潮负荷位移垂向分量矢量差异的最小值、最大值、中位数和RMSE，结果如表2(单位mm)所示。从表中可以看出，EOT20的差异最小值等指标均非最优，但RMSE仅为0.41 mm，为各模型中最小，整体上与M₂分潮负荷位移观测值最为符合；FES2014b的RMSE略高于EOT20，但差异最大值最小，为0.89 mm，将矢量差异的变化限制在较小范围；TPXO8_Atlas的差异中位数仅为0.40 mm，且RMSE为该系列模型中最小；TPXO9.2的RMSE略优于后继的TPXO9.5及TPXO9_Atlas；TPXO7.2的差异最大值高达4.20 mm，RMSE甚至超过EOT20、FES2014b和TPXO8_Atlas等模型2倍。

比较各模型矢量差异的中位数与最小值、最大值的差距可知，EOT20和FES2014b前、后一半矢量差异的变化幅度基本相当，而TPXO系列模型(TPXO9.5除外)后一半矢量差异的变化幅度可达前一半的2~8倍，表现更为离散，顾及该系列所有模型矢量差异较大的变化范围，推测TPXO系列模型在表现较好的测站之外更容易产生较大的矢量差异。

4.2 基于验潮站资料评价海潮模型

比较不同海潮模型M₂分潮潮高与验潮站观测值的矢量差异，并按差异大小标记各验潮站的最优和次优模型结果如图4所示。可以看出，EOT20和FES2014b表现最优和次优的测站分别高达41个和38个，且均匀分布于东中国海域沿岸；TPXO模型Atlas版表现较好的测站为基础版的2倍以上，同时分布上也更加均匀，反映出了Atlas版融合区域海潮模型高分辨率的优势；TPXO模型基础版表现较好的测站尽管分布相对无序，但数量上随版本更新有一定提升。

计算验潮站与各海潮模型间8个主要分潮的RMSE和RSS，结果如图5所示，其中N₂、K₂、P₁、Q₁分潮结果是基于21个实测验潮站得到的。从图中可以看出，EOT20和FES2014b各分潮的RMSE十分接近且远小于TPXO系列模型，同时EOT20的M₂、N₂、K₂分潮RMSE略优于FES2014b；TPXO模型Atlas版各分潮的RMSE较基础版明显减小，尽管TPXO9.5的S₂、K₂分潮RMSE略大于TPXO9.2，但模型版本更新使分潮RMSE普遍降低；除P₁、Q₁分潮外，TPXO7.2所有分潮的RMSE均大于其他模型。对于RSS，EOT20最小(11.1 cm)、FES2014b次之(11.4 cm)，TPXO系列模型则随版本更新及融合区域海潮模型(Atlas版)而减小，但仍可达到前两者的2~6倍，表明EOT20与验潮站结果的符合度总体上优于FES2014b，TPXO系列模型虽在不断优化，仍存在较大误差。

5 结语

收起

TPXO系列海潮模型在中国东海岸和朝鲜半岛西海岸与FES2014b存在明显差异。本文基于东中国海域周边22个GPS站的M₂分潮负荷位移垂向分量观测值和65个验潮站的潮汐调和常数，分别评价TPXO系列海潮模型及EOT20和FES2014b的精度。结果表明，整体上EOT20表现最好、FES2014b次之、TPXO7.2最差；作为与验潮站结果最为符合的TPXO模型，TPXO9_Atlas与M₂分潮负荷位移观测值的符合度却不如较早的TPXO8_Atlas和TPXO9.2，可能与所选GPS站未如验潮站般均匀分布于整个东中国海沿岸有关。排除GPS站点附近的验潮站后，计算剩余43个验潮站TPXO系列海潮模型的RSS，结果显示，TPXO9_Atlas的RSS(30.0 cm)优于TPXO8_Atlas(32.2 cm)和TPXO9.2(46.3 cm)等其他TPXO模型，在一定程度上佐证了上述推断。另一方面，在GPS站上与M₂分潮负荷位移观测值符合较好的海潮模型，在邻近验潮站的表现却不一定出众，该现象在琉球群岛尤为明显。究其原因，海潮负荷位移预测值主要取决于计算点附近的潮汐，与仅考查验潮站处潮高的做法不同，基于海潮负荷位移观测值的评价结果反映的是测站周边的模型精度。

总结东中国海域基于海潮负荷位移观测值和验潮站资料的海潮模型精度评估结果，得出以下结论：

1) 在东中国海域，EOT20与M₂分潮负荷位移观测值的RMSE和与验潮站结果的RSS最小，分别为0.41 mm和11.1 cm，是整体精度最高的海潮模型，FES2014b精度略低，RMSE和RSS分别为0.43 mm和11.4 cm，而TPXO系列海潮模型与验潮站结果的RSS是FES2014b和EOT20的2~6倍，提高模型精度的关键在于改善中国东海岸及朝鲜半岛西海岸的模型表现。

2) TPXO系列海潮模型精度总体随版本更新及融合区域海潮模型而提高，其中TPXO9_Atlas和TPXO8_Atlas在琉球群岛沿岸与M₂分潮负荷位移观测值的符合度优于其他模型，适宜用于该局部地区的海潮负荷位移改正。

基金

收起

福建省自然科学基金(2021J05205)
闽江学院引进人才科研启动基金(MJY21034)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

Stammer

, Ray

R D

, Andersen

O B

, et al. Accuracy Assessment of Global Barotropic Ocean Tide Models[J]. Reviews of Geophysics, 2014, 52 (3): 243- 282

https://doi.org/10.1002/2014RG000450

Zaron

E D

, Elipot

. An Assessment of Global Ocean Barotropic Tide Models Using Geodetic Mission Altimetry and Surface Drifters[J]. Journal of Physical Oceanography, 2021, 51 (1): 63- 82

https://doi.org/10.1175/JPO-D-20-0089.1

张胜凯, 雷锦韬, 李斐. 全球海潮模型研究进展[J]. 地球科学进展, 2015, 30 (5): 579- 588

Zhang

Shengkai

, Lei

Jintao

, Li

Fei

. Advances in Global Ocean Tide Models[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30 (5): 579- 588

李大炜, 李建成, 金涛勇, 等. 利用验潮站资料评估全球海潮模型的精度[J]. 大地测量与地球动力学, 2012, 32 (4): 106- 110 http://www.jgg09.com/CN/Y2012/V32/I4/106

Dawei

, Li

Jiancheng

, Jin

Taoyong

, et al. Accuracy Estimation of Recent Global Ocean Tide Models Using Tide Gauge Data[J]. Journal of Geodesy and Geodynamics, 2012, 32 (4): 106- 110 http://www.jgg09.com/CN/Y2012/V32/I4/106

付延光, 周兴华, 周东旭, 等. 利用验潮站资料的中国近岸海潮模型精度评估[J]. 测绘科学, 2017, 42 (8): 28- 32

Yanguang

, Zhou

Xinghua

, Zhou

Dongxu

, et al. Accuracy Analysis of Ocean Tidal Model over China Seas Based on the Gauge Data[J]. Science of Surveying and Mapping, 2017, 42 (8): 28- 32

周东旭, 孙维康, 付海德, 等. 三种最新全球海潮模型在中国沿海的精度评估[J]. 海洋科学进展, 2023, 41 (1): 54- 63

Zhou

Dongxu

, Sun

Weikang

, Fu

Haide

, et al. Accuracy Assessment of Three Latest Global Ocean Tide Models in Coastal Areas of China[J]. Advances in Marine Science, 2023, 41 (1): 54- 63

赵红, 张勤, 瞿伟, 等. 联合中国近海海潮模型与全球海潮模型分析海潮负荷对GPS精密定位的影响[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2016, 41 (6): 765- 771

Zhao

Hong

, Zhang

Qin

, Qu

Wei

, et al. Effect Analysis of Ocean Tide Loading on GPS Precise Positioning Combining High Precision Local Tide Model with Global Ocean Tide Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41 (6): 765- 771

Wei

G G

, Chen

K J

, Ji

. Improving Estimates of Ocean Tide Loading Displacements with Multi-GNSS: A Case Study of Hong Kong[J]. GPS Solutions, 2021, 26 (1)

King

M A

, Padman

. Accuracy Assessment of Ocean Tide Models around Antarctica[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32 (23)

Melachroinos

S A

, Biancale

, Llubes

, et al. Ocean Tide Loading(OTL) Displacements from Global and Local Grids: Comparisons to GPS Estimates over the Shelf of Brittany, France[J]. Journal of Geodesy, 2008, 82 (6): 357- 371

https://doi.org/10.1007/s00190-007-0185-6

Zhao

, Zhang

, Tu

, et al. Determination of Ocean Tide Loading Displacement by GPS PPP with Priori Information Constraint of NAO99b Global Ocean Tide Model[J]. Marine Geodesy, 2018, 41, 159- 176

https://doi.org/10.1080/01490419.2018.1425224

Martens

H R

, Simons

. A Comparison of Predicted and Observed Ocean Tidal Loading in Alaska[J]. Geophysical Journal International, 2020, 223 (1): 454- 470

https://doi.org/10.1093/gji/ggaa323

Wang

J J

, Penna

N T

, Clarke

P J

, et al. Asthenospheric Anelasticity Effects on Ocean Tide Loading around the East China Sea Observed with GPS[J]. Solid Earth, 2020, 11 (1): 185- 197

张继才. 三维正压潮汐潮流伴随同化模型数值建模及应用研究[D]. 青岛: 中国海洋大学, 2008

Zhang Jicai. Numerical Modeling and Application of Three-Dimensional Barotropic Tidal Current Adjoint Assimilation Model[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2008

Codiga D. Unified Tidal Analysis and Prediction Using the UTide MATLAB Functions[R]. University of Rhode Island, Narragansett, 2011

Bos M S, Scherneck H G. Ocean Tide Loading Provider[EB/OL]. http://holt.oso.chalmers.se/loading/, 2023

2025年第45卷第2期

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doi: 10.14075/j.jgg.2024.03.105

接收时间：2024-03-13
首发时间：2026-10-30
出版时间：2025-02-15

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收稿日期：2024-03-13

基金

Natural Science Foundation of Fujian Province(2021J05205)

福建省自然科学基金(2021J05205)

Startup Foundation for Introducing Talent of Minjiang University(MJY21034)

闽江学院引进人才科研启动基金(MJY21034)

作者信息

1 闽江学院地理与海洋学院, 福州市溪源宫路200号, 350108

2 河海大学地球科学与工程学院, 南京市佛城西路8号, 211100

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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