python 电压 谐波_python – 如何使用谐波常数预测潮汐

我正在努力了解如何使用谐波常数创建潮汐预测表.

并使用这个python脚本来总结潮汐成分 –

import math

import time

tidalepoch = 0

epoch = time.mktime(time.gmtime()) - tidalepoch

f = open('bridgeport.txt', 'r')

M_PI = 3.14159

lines = f.readlines()

t = epoch - 24 * 3600

i = -24

while t < epoch:

height = 0

for line in lines:

x = line.split()

A = float(x[2]) # amplitude

B = float(x[3]) # phase

B *= M_PI / 180.0

C = float(x[4]) # speed

C *= M_PI / 648000

# h = R cost (wt - phi)

height += A * math.cos(C * t - B)

print str(i) + " " + str(height + 3.61999)

i += 1

t += 3600

每小时打印一个高度“今天”.最终的高度在我预期的范围内,为-0.5至7.5英尺,但在当日不正确.

我在正确的轨道上吗？如何确定潮汐时期？在维基百科(http://en.wikipedia.org/wiki/Arthur_Thomas_Doodson)的Doodsen例子中,他们使用0来获得1991年9月1日的结果.但是它们的谐波值与现在的谐波值不同,那个日期对我来说似乎不起作用.

这是我的bridgeport.txt文件的内容 –

1 M2 3.251 109.6 28.9841042

2 S2 0.515 135.9 30.0000000

3 N2 0.656 87.6 28.4397295

4 K1 0.318 191.6 15.0410686

5 M4 0.039 127.4 57.9682084

6 O1 0.210 219.5 13.9430356

7 M6 0.044 353.9 86.9523127

8 MK3 0.023 198.8 44.0251729

9 S4 0.000 0.0 60.0000000

10 MN4 0.024 97.2 57.4238337

11 NU2 0.148 89.8 28.5125831

12 S6 0.000 0.0 90.0000000

13 MU2 0.000 0.0 27.9682084

14 2N2 0.077 65.6 27.8953548

15 OO1 0.017 228.7 16.1391017

16 LAM2 0.068 131.1 29.4556253

17 S1 0.031 175.5 15.0000000

18 M1 0.024 264.4 14.4966939

19 J1 0.021 237.0 15.5854433

20 MM 0.000 0.0 0.5443747

21 SSA 0.072 61.2 0.0821373

22 SA 0.207 132.0 0.0410686

23 MSF 0.000 0.0 1.0158958

24 MF 0.000 0.0 1.0980331

25 RHO 0.015 258.1 13.4715145

26 Q1 0.059 205.7 13.3986609

27 T2 0.054 106.4 29.9589333

28 R2 0.004 136.9 30.0410667

29 2Q1 0.014 238.8 12.8542862

30 P1 0.098 204.1 14.9589314

31 2SM2 0.000 0.0 31.0158958

32 M3 0.012 200.1 43.4761563

33 L2 0.162 134.1 29.5284789

34 2MK3 0.015 203.7 42.9271398

35 K2 0.150 134.7 30.0821373

36 M8 0.000 0.0 115.9364166

37 MS4 0.000 0.0 58.9841042