某个海平面变化时间序列，可采用以下公式进行拟合，并利用最小二乘间接平差方法计算其线性趋势和周期振幅及相位： 其中，为某观测时间点上对应的海平面变化值，其他参数为代求参数，为线性项，为周年项，为半周年项。

这个问题需要进行数学建模和编程实现。我们可以采用Python语言来实现该模型。

首先，我们需要导入必要的库和模块，包括numpy、scipy等：

import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq

然后，我们定义一个函数来计算拟合值和残差：

def func(params, x):
    a, b, c, d = params
    return a + b*x + c*np.sin(2*np.pi*x) + d*np.cos(2*np.pi*x)

def residuals(params, x, y):
    return y - func(params, x)

其中，params为代求参数，x为时间序列，y为海平面变化值。

接下来，我们可以读取数据并进行拟合：

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 提取时间序列和海平面变化值
t = data[:, 0]
h = data[:, 1]

# 初始参数估计值
p0 = [0, 0, 0, 0]

# 最小二乘拟合
plsq = leastsq(residuals, p0, args=(t, h))

# 输出拟合结果
print('a =', plsq[0][0])
print('b =', plsq[0][1])
print('c =', plsq[0][2])
print('d =', plsq[0][3])

最后，我们可以得到拟合结果，包括线性趋势、周期振幅和相位。