Ruei-Jing Lin
1、Hong-Zeng Tseng
2、Chung-Yen Kuo
3*、Kai-Wei Chiang
4、 Li-Ching Lin
5、Kai-Chian Cheng
6Abstract
Global Positioning System (GPS) buoys have been demonstrated to effectively and economically collect sea level data. By comparing to traditional tide gauge records, 1-100 Hz GPS records can measure high-frequency oceanic signals with periods of a few seconds to a few minutes; for example, meteotsunami and significant wave height that cannot be detected from 6-minute tide gauge records. In this study, two GPS buoys were deployed inside and outside the An-ping harbor, Tainan, with an additional GPS receiver on shore as a reference station. Different softwares including GravNav, RTKLIB, and GAMIT/TRACK were used to process GPS buoy measurements, with Differential GPS (DGPS) and Precise Point Positioning (PPP) techniques and using the precise ephemerides of the final product provided by International GNSS Service (IGS). By comparing the GPS buoy positioning results derived using different softwares with An-ping tide gauge records, the Root Mean Square (RMS) of differences between tide gauge records and DGPS solution is 3~10 cm and is 7~12 cm when PPP solution is used.
Finally, inside and outside of harbor GPS buoy derived sea level variations are decomposed into Intrinsic Mode Functions (IMFs) by Hilbert Huang Transformation (HHT) and the frequency of meteotsunami is successfully detected. After comparing the records of inside and outside GPS buoys and the computation of periods due to harbor resonance, meteotsunami is not amplified by harbor resonance in this area.
Keywords: GPS buoy, Kinematic Differential GPS, Meteotsunami, Precise Point Positioning
1 Master student, Department of Geomatics, National Cheng Kung University.
2 Lecturer, Department of Geomatics, National Cheng Kung University.
3 Associate Professor, Department of Geomatics, National Cheng Kung University.
4 Associate Professor, Department of Geomatics, National Cheng Kung University.
5 Postdoctoral Fellows, Institute of Earth Sciences, Academia Sinica.
6 Associate Professor, Department of Earth and Environmental Sciences, National Chung Cheng University.
*Corresponding Author, TEL:+886-6-62370876，E-mail: [email protected].
一、前 言
海嘯(tsunami)可分為地震與氣象海嘯，地震海嘯由地殼變動、火山爆發、隕石 撞擊或海底滑坡所引起之週期性長波；而由大氣重力波(gravity wave)、壓力跳動 (pressure jump)、熱帶氣旋(typhoon)、鋒面通過(frontal passage)等氣象因子變動所引 發週期與地震海嘯相近長波稱之為氣象海嘯(Defant, 1961；Rabinovich and Monserrat, 1996、1998)。圖 1(a)為 Monserrat 等人(2006)在西班牙量測到之地震海嘯訊號，圖 1(b)為克羅地亞觀測到之氣象海嘯記錄，由圖可以發現兩種海嘯訊號有類似的週期、
振幅與波長(Monserrat et al., 2006)。
圖1 (a)地震海嘯之海水位振盪；(b)氣象海嘯之海水位振盪(Monserrat et al., 2006) 世界各地皆有氣象海嘯發生之記錄，例如 Nomitsu(1935)、Defant(1961)、
Rabinovich and Monserrat(1996,1998)、Bryant(2001)、 (2005)、 等人 (2001)，在不同地區有不同的名稱，而學術上統一稱為氣象海嘯。表 1 為世界各地 觀測到之明顯氣象海嘯紀錄，其週期約為 10-35 分鐘，振幅約為 1-5 公尺。
表 1、世界各地觀測到之氣象海嘯記錄(Monserrat et al., 2006、郭力豪，2009)
城市 國家 最大振幅(m) 波浪週期
Nagasaki Bay Japan 4.8 35 min Pohang Harbor Korea >0.8 25 min Ciutadella Harbor Spain >4 10.5 min
West Sicily Italy 1.5 14.6 min
Malta Malta 1 ~20 min
台灣沿海之海水位訊號中常包含海嘯週期長波，平時訊號強度並不明顯，但當 受到氣象因子變動如壓力跳動時會被激發，易對沿海地區造成嚴重傷亡，而 10 月 到 3 月間影響台灣北部的東北季風、冬季時台灣位於大陸冷氣團與海洋暖氣團之鋒
面(Front)交界處、夏季時受到熱帶性低氣壓侵襲皆為台灣氣象海嘯形成之主因。2007 年 4 月 2 日在永安及澎湖漁港附近觀測到由鋒面引起振幅約 1 公尺之氣象海嘯，而 2008 年 1 月 29 日、2009 年 3 月 5 日與 2010 年 2 月 16 日在桃園竹圍漁港皆觀測到 異常海水面波動，水位變化最高可達 1-1.5 公尺。圖 2 為 2008 年 1 月 29 和 30 日竹 圍 15 秒取樣之驗潮站資料和大氣壓力變化，當時附近區域並無地震發生，故為氣 象海嘯引起之海水面波動。
圖2 2008 年竹圍漁港觀測到之海水面異常波動及相對應之大氣壓力變化 在台灣，由於政府機關及新聞媒體的宣導下，颱風、地震、土石流等天災，往 往能夠提早預防來降低災害損失，而地震海嘯與氣象海嘯災害並不常見，但是發生 時往往讓人措手不及。先前已有許多研究利用衛星測高或潮位站資料來觀測地震海 嘯或氣象海嘯。郭力豪(2009)利用台灣周邊 12 個 15 秒取樣潮位站資料進行台灣沿 岸氣象海嘯之初步研究，發現氣象海嘯受到陣風吹送之影響而產生了近似傳遞現象。
若要分析氣象海嘯產生之水位變化與氣候因素關係，需使用高取樣頻率資料，而在 台灣，由於儲存空間及電力之考量，潮位站記錄方式大多為六分鐘一筆，因氣象海 嘯週期為十到數十分鐘(郭力豪，2009)，此資料頻率對於氣象海嘯之監測略嫌不足。
Hamlington 等人(2011)成功利用測高衛星觀測到 2010 年智利外海地震所引發之海嘯。
因為測高衛星之軌道週期約為 10-35 天左右，若要觀測到氣象海嘯，衛星需剛好經 過海嘯波傳遞路徑，此外在外海海嘯波高十分微弱，容易受到其它頻率海洋訊號之 影響，故利用測高衛星隨時監測氣象海嘯的可能性很小。
GPS 浮標已被證實可有效搜集高頻且連續之海水面變化資料(Cheng, 2004)。為
了更有效且準確地監測海嘯資料，日本學者 Kato 等人(2001)提出利用 GPS 浮標搭 Point Positioning, PPP)進行 GPS 浮標近即時精密定位，分析 International GNSS Service (IGS)不同星曆產品之解算成果，並與傳統相對差分定位結果進行比較後， 觀測方程式如下所示(Hofmann-Wellenhof et al., 1992)：
𝑃(𝐿𝑖) = 𝜌 + 𝑐 × (𝑑𝑡 − 𝑑𝑇) + 𝑑𝑡𝑟𝑜𝑝 + 𝑑𝑖𝑜𝑛𝑖 + 𝜀 (1)