Abstract The Sea Level Anomalies (SLA) obtained from tide gauges and coastal altimetry are compared in four locations around the entrance area of the Gulf of California, Mexico to validate the coastal altimetry data in our region. We perform two analyses using SLA data from X-TRACK coastal altimetry product (1 Hz along track) for the missions Topex/Poseidon (TP), Jason 1–2-3 (Ja), Geosat Follow-On (GFO) and Envisat (EN). The first compares SLA from X-TRACK with the SLA obtained from tide gauge subtracting 31 tidal components. In the second comparison, we start from the total water level envelope for altimetry data, which results from adding the Sea Level Anomalies, tides and atmospheric corrections. A harmonic analysis is performed to subtract only the most relevant tidal constituents in our region. We obtain 18 tidal constituents based on the harmonic analysis of the four tide gauges (16 with amplitudes > 1 cm and including the LDA2 and MM constituent). However, the number of tidal constituents that can be removed from the altimetric data varies due to their tidal alias periods which, in turn depend on their repetition periods and orbits. Therefore, we extract only 18/16/11 constituents for TP-Ja/GFO/EN respectively. The same number of constituents are removed from the tide gauges for comparison. The results show greater similarity between the SLA time series of altimeters and tide gauges for the second analysis, obtaining higher correlations (R > 0.6) and smaller root mean square differences (Rmse

中文翻译：

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加利福尼亚湾入口处卫星沿海高度计和潮汐计的海平面异常测量

摘要 在墨西哥加利福尼亚湾入口区周围的四个位置比较了从潮汐计和沿海高度测量获得的海平面异常（SLA），以验证我们地区的沿海高度测量数据。我们使用来自 X-TRACK 沿海测高产品（沿轨道 1 Hz）的 SLA 数据对任务 Topex/Poseidon (TP)、Jason 1-2-3 (Ja)、Geosat Follow-On (GFO) 和 Envisat ( CN)。第一个将来自 X-TRACK 的 SLA 与从潮汐计减去 31 个潮汐分量获得的 SLA 进行比较。在第二个比较中，我们从测高数据的总水位包络开始，这是添加海平面异常、潮汐和大气校正后的结果。进行谐波分析以仅减去我们地区最相关的潮汐成分。我们根据四个潮汐计的谐波分析获得了 18 个潮汐成分（16 个振幅 > 1 cm，包括 LDA2 和 MM 成分）。然而，可以从高度数据中去除的潮汐成分的数量因潮汐混叠周期而异，而潮汐混叠周期又取决于它们的重复周期和轨道。因此，我们分别提取了 TP-Ja/GFO/EN 的 18/16/11 成分。相同数量的成分从潮位计中移除以进行比较。结果表明，用于第二次分析的高度计和潮汐计的 SLA 时间序列之间具有更大的相似性，获得更高的相关性 (R > 0.6) 和更小的均方根差 (Rmse 可从高度数据中去除的潮汐成分的数量因潮汐混叠周期而异，而潮汐混叠周期又取决于它们的重复周期和轨道。因此，我们分别提取了 TP-Ja/GFO/EN 的 18/16/11 成分。相同数量的成分从潮汐计中移除以进行比较。结果表明，用于第二次分析的高度计和潮汐计的 SLA 时间序列之间具有更大的相似性，获得更高的相关性 (R > 0.6) 和更小的均方根差 (Rmse 可从高度数据中去除的潮汐成分数量因潮汐混叠周期而异，而潮汐混叠周期又取决于其重复周期和轨道。因此，我们分别提取了 TP-Ja/GFO/EN 的 18/16/11 成分。相同数量的成分从潮汐计中移除以进行比较。结果表明，用于第二次分析的高度计和潮汐计的 SLA 时间序列之间具有更大的相似性，获得更高的相关性 (R > 0.6) 和更小的均方根差 (Rmse 相同数量的成分从潮汐计中移除以进行比较。结果表明，用于第二次分析的高度计和潮汐计的 SLA 时间序列之间具有更大的相似性，获得更高的相关性 (R > 0.6) 和更小的均方根差 (Rmse 相同数量的成分从潮汐计中移除以进行比较。结果表明，用于第二次分析的高度计和潮汐计的 SLA 时间序列之间具有更大的相似性，获得更高的相关性 (R > 0.6) 和更小的均方根差 (Rmse