Assessment of Tide Model Prediction and Discrepancy in Shallow Waters of Taiwan to Improve Data Fusion Methods

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作者
Hsien‐Kuo Chang,Weiwei Chen,Ching‐Chung Cheng,Jin-Cheng Liou,Sheng-Fong Lin
出处
期刊:Journal of Coastal Research [BioOne (Coastal Education and Research Foundation)]
卷期号:40 (1)
标识
DOI:10.2112/jcoastres-d-22-00082.1
摘要

Chang, H.-K.; Chen, W.-W.; Cheng, C.-C.; Liou, J.-C., and Lin, S.-F., 2024. Assessment of tide model prediction and discrepancy in shallow waters of Taiwan to improve data fusion methods. Journal of Coastal Research, 40(1), 129–137. Charlotte (North Carolina), ISSN 0749-0208. Shallow bathymetry in the Taiwan Strait and corresponding complex hydrodynamics are key factors that make it difficult for hydrodynamic tide models to accurately calculate tide levels. Based on the Princeton Ocean Model with data assimilation from 2010 to 2014, the Ministry of Interior (MOI) developed a local tide model (MOI.18v1) for the waters around Taiwan that was imposed by harmonic analysis to have fast tide calculation at any time and at any location. This study first evaluated the prediction accuracy of the MOI.18v1 model using tide data at 22 gauge stations in Taiwan for 2016 and compared the results with those of NAO.99b. The MOI.18v1 root-mean-square error (RMSE) of residuals by subtraction with observations can reach about 13.49 to 18.26 cm, results lower than those of NAO.99b. A data fusion method is also proposed to further reduce the prediction discrepancy with RMSE of 3.67 to 6.35 cm, which means that the percentage of improvement increases the level of 25.85 to 47.08%. Data fusion can be used as a spatial correction for the predicted tide level using hydrodynamic tide models.

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