Сокращения 4
Введение 5
1 Уровень моря 8
1.1 Распределения экстремальных значений 9
2 Физико-географическая и океанологическая характеристики
исследуемого района 11
2.1 Географическое положение исследуемого района 11
2.2 Кадиссикй залив 12
2.2.1 Атмосферный режим, ветровые поля и волнение 13
2.2.2 Общая динамика вод 16
2.2.3 Приливы 18
2.3 Северное побережье Пиренейского полуострова 18
2.3.1 Циркуляция на шельфе и континентальном склоне 20
2.3.2 Приливы 20
2.4 Исследования уровня моря проводимые в регионе исследования 21
2.4.1 Кадисский залив 21
2.4.2 Северное побережье Пиренейского полуострова 23
3 Материалы и методы 30
3.1 Материалы 30
3.1.1 Данные мареографов 30
3.1.2 Основные характеристики модели GLOBAL-REANALYSIS-PHY-
001-025 34
3.1.3 Основные характеристики модели ATLANTIC-IBERIAN BISCAY
IRISH- OCEAN PHYSICS REANALYSIS 37
3.2 Расчет эмпирических вероятностей превышения 39
3.2.1 Методика расчета, используемая в данной работе 39
3.1 Подготовка исходных данных 41
4 Результаты работы 45
4.1 Сопоставление исходных среднесуточных рядов мареографов и
моделей 45
4.2 Сопоставление рядов отклонений максимумов мареографов и
моделей и их распределений Гумбеля 51
4.3 Распределение Гумбеля для рядов различной дискретности 62
Заключение 68
Список использованных источников 70
Приложение А «Нахождение максимума»
Приложение Б «Уравнения трендов исходных среднесуточных данных»
Приложение В «Функции распределения Гумбеля для месячных максимумов, полученных по данным разной дискретности»
В целом измерения и исследования уровня моря - это важная задача из-за многочисленных прикладных аспектов: определение опорного уровня в наземной и морской картографии, морской навигации, портовых работ. Кроме того, увеличение населения и рост городов в прибрежных зонах требует хорошего знания местного поведения уровня моря, которое позволит осуществлять хорошее управление побережьем, чтобы избежать рисков для населения и инфраструктуры.
Атлантическое побережье Пиренейского полуострова является довольно протяженным, с большим количеством прибрежных населенных пунктов и портов, и для данного региона вопрос исследования уровня является актуальным. На изменение уровня моря в данном регионе влияют три основных фактора: атмосферное давление (эффект обратного барометра) и ветровые нагоны, так как данный регион подвержен влиянию Североатлантического колебания (САК), а также приливные течения. Так в некоторых регионах высота приливов могут достигать до 5 м.
Ярким примером подъёма уровня на побережье является недавний разрушительный подъем уровня на побережье Андалусии, вызванный штормом Эмма. Ущерб от данного явления превышает 100 000 евро .
В связи с такими разрушительными последствиями подъемов уровня моря у побережья актуальной задачей является оценка максимально возможных уровней моря различной повторяемости для обеспечения эффективного прибрежного управления, в частности для прибрежного строительства.
Целью данной работы являлось: оценить максимально возможные уровни моря на Атлантическом побережье Пиренейского полуострова и дать оценку возможности применения модельных данных для оценки распределения экстремальных значений уровня моря.
Идея сопоставления модельных данных с данными мареографов возникла в связи с тем, что не всё побережье равномерно освещено мареографными данными об уровне моря, также в данных имеются пропуски, вызванные различными причинами (например, поломкой оборудования, заменой датчиков, перенесением измерительного поста на новое место и т.д.), а модельные данные предоставляют возможность получить данные с маленьким пространственным разрешением, от 1/12°, и регулярными данными по времени.
...
По итогам проделанной работы можно сделать следующие выводы.
Несмотря на то, что между рядами моделей и мареографов существует статистически значимая линейная взаимосвязь, ряды значительно различаются по дисперсии. Так дисперсия данных мареографов на порядок выше дисперсии данных моделей. При сравнении спектральной структуры исходных рядов, было выявлено, что модельные данные отражают основные гармоники, которые также имеются и в рядах данных мареографов, однако не отражают весь спектр колебаний, присутствующий в изменениях уровня моря. При сопоставлении спектральной структуры рядов максимальных отклонений уровня моря, оказалось, что спектры, выявленные для модельных данных, отсутствуют в данных мареографов.
Что касается функций распределения экстремальных значений, то, в целом, обе модели занижают значения в области малых вероятностей наступления экстремального события (при 0,01 и 0,1 %) в среднем на 0,2 м, для трех станций (Корунья, Виго и Уельва) модель 1 в пределах от 1% до 99% значительно завышает (в среднем на 0,4 м) значения отклонений уровня моря от среднего.
В связи с этим основной вывод данной работы - непригодность использования модельных данных для оценки экстремальных уровней моря, так как как раз область малых вероятностей наиболее интересна при прибрежном строительстве и проектировании различных сооружений.
В целом функция распределения Гумбеля удовлетворительно описывает распределение максимальных значений уровня в данном регионе, однако распределение на некоторых станциях ближе к нормальному распределению (Бильбао и Корунья).
Что касается сопоставления функций распределения Гумбеля, полученных по рядам различной дискретности и выборке за различный период, 70
то в данном случае выводы неоднозначные, поскольку для станций Корунья и Виго максимальные значения уровня моря дают функции распределения, рассчитанные по часовым данным и когда максимуму, выбирался за год, а для станций Бильбао, Уельва и Тарифа максимальные значения уровня моря получены при выборе максимума также за год, но по среднесуточным данным. В связи с этим можно сделать вывод, что для каждой станции необходимо индивидуально подбирать оптимальную дискретность исходных для расчётов данных.
В целом оценки экстремальных уровней, полученные в данной работе, сопоставляются с оценками, полученными в работах, выпиленных ранее. Так для Кадисского залива максимальный астрономический прилив составляет 3,74 м, а в результате штормов подъем уровня может составлять до 50 см, в итоге 4,24 м. По годовым максимумам, полученным по среднесуточным значениям, уровень при вероятности 1% (1 раз в 8,33 лет) составляет 4,605 м. Для станций Виго и Корунья максимально зарегистрированные уровни моря относительно среднего за период 67 лет - это 2,51 м и 2,48 соответственно. При учете среднего уровня моря получается 4,6 м для Виго и 5,2 м для Коруньи. По данным расчетов этой работы при вероятности 1 % (1 раз в 100 лет) для годовых максимумов, полученных по рядам часовой дискретности уровень в Виго составляет 4,7 м, а в Корунье 5,4 м.
