对 DART 浮标数据进行去潮处理以实时提取源系数用于业务化海啸预报

美国海啸预警中心利用从部署在太平洋和大西洋的浮标网络传输的实时海底压力 (BP) 数据来调整海啸预报模型的源系数。为了获得准确的系数进而实现准确预报，必须考虑浮标处的潮汐影响。在本研究中，比较了五种系数估计方法，每种方法以不同方式处理潮汐。前三种方法减去基于以下内容的潮汐预测：(1) 涉及海啸事件前立即获取的 29 天数据的局部谐波分析，(2) 针对每个浮标的 68 个现有谐波分量，以及 (3) 对前 25 小时数据拟合的经验正交函数。方法 (4) 是一种使用的方法 (1) 作为输入的卡尔曼平滑器。这四种方法在去潮后估计源系数。方法 (5) 则利用一个考虑潮汐的双分量谐波模型同时估计系数。利用来自 11 个 DART 浮标的存档数据对这五种方法进行了评估，并在这些数据上叠加了选定的人工海啸信号。这些浮标代表了太平洋和大西洋中观测到的各种潮汐条件和背景 BP 噪声，而人工信号具有多种模式并产生不同的信噪比。使用不同数据量的源系数最小二乘估计的均方根误差 (RMSE) 用于比较这五种去潮方法。不同去潮方法之间的 RMSE 变化达两个数量级，总体按所列顺序递减，其中方法 (5) 产生的源系数估计最准确。等待海啸信号的第一个完整波到达可显著降低 RMSE。作为案例研究，利用 2011 年日本毁灭性海啸记录的数据对这五种方法进行了比较。