本文目录
- 前言
- [Step 1 岸线数据](#Step 1 岸线数据)
- [Step 2 水深地形数据](#Step 2 水深地形数据)
- [Step 3 其他数据及资料](#Step 3 其他数据及资料)
前言
在利用MIKE建立水动力模型 （详见【MIKE水动力笔记】系列 ）之前，需要收集、处理和制作诸多数据和资料，主要有岸线数据、水深地形数据、开边界潮位驱动数据、风场数据、潮位和海流观测资料和站点潮汐调和常数资料 等。本篇主要介绍这些资料的获取与处理。
其中岸线数据和水深地形数据用于制作海洋数值模型网格；有了网格，结合开边界潮位驱动数据和风场数据的输入，根据实际海岸海洋环境条件进行控制方程的选择和模型的概化处理，进而搭建起初步的数值模型；然后通过对比潮位和海流观测资料、站点潮汐调和常数资料等，进行模型的率定和验证，验证结果良好后，方可进入下一步的正式模拟阶段。
Step 1 岸线数据
通常来讲，岸线数据 有多种获取方法，大致可分为两类方法。第一类 是通过一些岸线数据公开资源库来下载获取，例如美国国家海洋和大气管理局有一个叫做Geodas的数据库，可以方便的提取全球尺度的岸线，但这种方法获取的岸线精度偏低，更适合大尺度范围的海洋研究。第二类是通过遥感影像自己来提取或绘制岸线进而制作模型岸线数据，这种方法获取的岸线数据精度很高，适合本项目研究的精度需求。
具体操作是，首先下载该区域的遥感影像，遥感影像主要采用美国陆地卫星Landsat系列，如下图。在保证影像质量的前提下，选择大潮高潮时期且云量较小的影像数据。影像时相选用两个，一个用来提取岸线，一个用来精度验证。所有影像数据均在ENVI中进行预处理，校正配准的误差在半个像元内，采用标准假彩色显示，以便更易识别影像数据。
然后进行影像的解译与岸线识别，如果该研究区域较小，可以采用人工目视解译，在ArcGIS中绘制出海岸线，等间距转点得到岸线散点坐标，如下图。然后对岸线数据进行验证，据前人研究结果表明（侯西勇等, 2014），基于30 m分辨率的遥感影像岸线提取最大允许误差为28.28 m，抽取适当标志点进行验证，平均误差小于理论最大允许误差表明满足研究精度需要。
Step 2 水深地形数据
水深地形数据 的获取，同样的，水深地形数据的获取来源也有多种，第一种 是也是跟岸线数据一样通过公开资源库获取，精确度上同样偏低，不适合本项目研究；第二种 是通过航保部出版的海图资料获取；第三种就是通过一定数目的已知水深点进行插值处理获取，这种方法取决于已知水深点的数目和质量，大范围整体趋势较好，但局部小区域也易出现插值结果不理想的情况，需要在后面模型验证的时候优化这个问题。
水深地形数据获取的具体操作是，首先如果手头已有一部分实测断面数据，可以采用这些数据，然后这里还可以借助了另外的两份数据，一个是刚刚介绍自己绘制得到的岸线数据，因为岸线就相当于水深值为0的点，也相当于已知水深点了；另一个就是前人文献资料中绘制的水深图，参考前人学者论文中的资料，提取其中部分等深线上的点作为一部分已知点。上述的这些已知水深点都需要进行坐标系和基准面的统一。如下图。
接下来就在ArcGIS中进行克里金插值 获取水深DEM （digital elevation model）模型，如下图。
对DEM的数据进行5%抽样验证，计算NSE和RMSE看验证结果是否良好。这里的NSE是指纳什模型效率系数，大于0.5表明模型拟合较好，大于0.65表明模型拟合极好，RMSE是指均方根误差，后面在验证潮位和海流时也是用这两个评价指标。
Step 3 其他数据及资料
然后是开边界潮位驱动数据，数据来源于TPXO 9全球潮汐预报模型，基于此制作dfs1时间序列数据，用于后面水动力模型构建过程中的潮位驱动加载。确定数据时长，同时进行了格林威治8小时时间差调整。
风场数据 是通过ECMWF公开数据库获取，数据包含了风场u分量、v分量和大气压力值的逐日数据，确定数据精度和数据时长。如下图。
接下来是潮位观测数据和海流观测数据。潮位及海流观测数据主要用于模型的率定及验证。
潮位观测数据主要通过国家海洋信息中心全球潮汐预报服务平台（http://global-tide.nmdis.org.cn）获取，收集研究区内的潮位站点数据，平台最多可显示3天的预报，也就是每个站点数据时长最大能达72 h。如下图。
至于海流观测数据，尽量通过ADCP实测获取的，如果没有的话，也可以找找国家海洋信息中心全球潮汐预报服务平台，如果没有海流站点，那也可以采用前人文献中的历史海流观测数据，数字化这份数据即可。
调和常数观测数据的获取也是采用此方法，如果没有实测资料的话，也可以采用前人文献中的数据。也可以画出同潮图与前人所绘制的进行对比。
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