河道地形對咸潮入侵的影響及預(yù)報模式

河道地形對咸潮入侵的影響及預(yù)報模式

在過去10年的10年里，尤其是門靜水的咸豐活動變得越來越嚴重。咸潮給區(qū)域內(nèi)居民的生活用水和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來不同程度的影響,造成巨大的經(jīng)濟損失,同時還破壞河口生態(tài)環(huán)境。為了減少咸潮帶來的災(zāi)害,咸潮預(yù)報是必要的技術(shù)手段,因此咸潮預(yù)報方法也成人們研究的焦點。咸潮預(yù)報主要采用基于序列資料的統(tǒng)計方法、數(shù)學(xué)模式及簡單理論模式。統(tǒng)計方法包括20世紀90年代初期吳宏旭等所采用的相關(guān)和多元回歸分析法、沈漢等所采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、劉德地等采用的偏最小二乘回歸方法。但統(tǒng)計預(yù)報模式對觀測資料長度的要求大,且缺乏對咸潮機理的解釋。數(shù)學(xué)模式是一種應(yīng)用最為廣泛的預(yù)報模式,但由于珠江三角洲河網(wǎng)動力過程特別是咸淡水混合過程比較復(fù)雜一維網(wǎng)河模式及包括河口灣及內(nèi)陸架在內(nèi)的一、二維連接模式都無法模擬垂向密度差異等因素的影響,因此咸潮模擬效果欠佳。咸潮的理論模式則是另一種較為簡單且具備一定理論基礎(chǔ)的預(yù)報方法,其研究由來已久。自20世紀60年代初期至今,人們已研究出3類理論模式并在一定程度上對其進行應(yīng)用。一類是60年代初期發(fā)展起來的Ippen和Harleman模式,他們將河口地形的沿程變化以一個簡單的函數(shù)關(guān)系來表示,求出一維鹽度對流擴散方程的恒定解和一階理論解,用于研究及預(yù)報在不同徑潮動力作用下,河口咸潮入侵的沿程變化。Song等在此基礎(chǔ)上,同樣假定河口流速由徑流及周期變化的潮流兩部分組成,鹽度同樣由潮平均鹽度及潮流引起的鹽度周期變化兩部分組成,且鹽度沿程呈指數(shù)形式變化。他們計算了一階近似解,并對長江口不同位置的鹽度變化進行了模擬分析。另一類是基于地形概化的一維定常模式,如Prandle假定河口寬度及水深遵從冪函數(shù)的變化趨勢,求出了一維鹽度潮期平均的解析解,并利用該模式對6個河口灣的鹽水入侵進行了研究;而Brockway等對河口形態(tài)進行指數(shù)形式概化,結(jié)合觀測資料,確定了Incomati河口的一維恒定模型的解析模式。還有一類是20世紀80年代末期到90年代初發(fā)展起來的Savenije模式,被廣泛用于淤積型河口咸水入侵的研究。Savenije認為淤積型河口寬度、水深、面積等沿程以指數(shù)形式遞減,并結(jié)合大量河口觀測資料,建立了3個特殊時間段的咸水入侵模式,即漲憩、落憩及潮期平均模式;Nguyen等將該模式用于汊道眾多的湄公河三角洲的咸潮入侵研究及預(yù)測,效果較好。珠江三角洲作為典型的淤積型三角洲之一,各理論模式在珠江口都得到了不同程度的應(yīng)用,如用Ippen和Harleman模式來預(yù)測海平面上升對珠江三角洲咸潮入侵的影響;陳水森等則應(yīng)用Brockway一維定常模式建立了磨刀門水道咸潮入侵的概化模型。但Ippen和Harleman模式僅考慮一個分潮及徑流量的驅(qū)動及影響,且河道線性概化過于簡單;一維定常模式只能模擬及預(yù)報潮平均狀態(tài)下的咸潮入侵狀態(tài);而Savenije漲憩模式則可以快速、簡單地模擬預(yù)報各水道在一個潮周期內(nèi)最大氯度及咸潮的最大影響范圍,可及時地為應(yīng)用部門或決策部門提供決策依據(jù),以便盡早部署相應(yīng)的預(yù)防措施,將災(zāi)害減到最小。珠江三角洲是中國最具特色、最復(fù)雜的三角洲之一,它由西、北、東江三角洲復(fù)合而成,三江交匯,八口入海,水道縱橫交錯(圖1);其中,潮優(yōu)型的虎門及河優(yōu)型的蕉門、洪奇瀝、橫門匯合而成一個較大的河口復(fù)合體——伶仃洋河口灣,灣內(nèi)鹽度呈現(xiàn)極明顯的橫向分布,虎門及東槽的鹽度顯著高于其他三口門的鹽度,用一維模型進行概化誤差太大,故本文的研究范圍暫不包括東四口門。中部凸出的磨刀門及雞啼門河口基本上直接與濱海相連,虎跳門、崖門與黃茅海河口灣相連,西江三角洲地形又相對簡單,故本文以Savenije漲憩模式為主要研究對象,以西四口門及西江三角洲為具體研究范圍,基于地形概化及實測氯度(或鹽度),建立西江三角洲日最大咸潮入侵的快速預(yù)報模式,并進一步分析不同因素的改變對西江三角洲咸潮入侵的影響程度。1薪酬報告方法的總結(jié)1.1漲閑模式及參數(shù)Savenije推導(dǎo)出漲憩時刻的鹽度守恒方程為其中,S為口門水道任一斷面位置的鹽度,Sf為淡水鹽度,x為河道沿程的位置,Qf為淡水流量,D為擴散系數(shù),A為斷面面積,設(shè)A=A0exp(-xa),其中a為橫斷面面積的衰減幅度,A0為口門斷面面積,且其中K為VanderBurgh系數(shù)。若河口斷面面積以指數(shù)形式衰減,則對(2)式積分可得式中,則漲憩模式為由式(3)—(6)可知,水道任意斷面的鹽度受控于口門外的鹽度S0、上游流量Qf、沿程斷面的變化(a、A0)、參數(shù)K以及口門處的擴散系數(shù)D0。Savenije和Nguyen等利用多個河口的觀測資料得到K、D0修正的公式:其中,E為河口各點的潮程,H為潮差,C為謝才系數(shù),δ為潮差的沿程衰減速度,b為斷面寬度的衰減幅度,為沿程平均水深,v為潮流振幅,NR為河口Richardson數(shù),ρ為河口水體的密度,?ρ為垂向密度差,g為重力加速度,T為河口潮汐的周期。如式(7)—(9)所示,擴散系數(shù)D0取決于口門的動力條件如潮汐潮流及鹽淡水混合、水道地形及上游徑流動力,而參數(shù)K受潮汐、河道摩擦、河道地形沿程變化的影響較明顯。且由式(3)—(9)可知,若水道地形(a、A0)已經(jīng)概化,徑、潮動力對漲憩時河道各處氯度的影響都歸諸于兩個參數(shù)K及α中。若咸水入侵的上限鹽度為0.35psu,淡水鹽度Sf為0,由式(6)可以反推得到水道咸水入侵的最大長度L的計算公式:1.2黃茅海及崖門爾雅的市場面臨的地形特征淤積型河口的岸線都呈現(xiàn)出向上游方向收斂的趨勢,其面積、寬度、水深整體上以一定趨勢(如指數(shù)形式)衰減。黃茅海河口灣及相連的崖門—譚江水道的面積、河口寬度、平均水深3個參數(shù)沿程的統(tǒng)計結(jié)果見圖2。對磨刀門河口灣及磨刀門水道一起進行統(tǒng)計,雞啼門水道單獨進行統(tǒng)計,其中河口灣的水深地形數(shù)據(jù)來自于1998年的海圖,口門水道的水深地形數(shù)據(jù)來自于1999年的航道地形圖。從圖2中可以看出,黃茅海與崖門水道斷面面積及寬度沿程呈遞減的趨勢。利用指數(shù)函數(shù)對其進行擬合分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)擬合效果很好,擬合曲線與實際斷面數(shù)據(jù)的相關(guān)指數(shù)高達0.92,說明指數(shù)函數(shù)可較好地概括出該河口灣及相連水道的沿程地形形態(tài)變化。黃茅海及崖門水道的寬度和斷面面積的指數(shù)衰減速率分別為-0.0371km-1及-0.0501km-1。雞啼門水道的指數(shù)函數(shù)擬合效果也較好,相關(guān)指數(shù)分別為0.85—0.91,而磨刀門水道斷面面積及河寬的擬合效果相對較差,相關(guān)指數(shù)分別為0.76—0.81,面積及河寬總體上也體現(xiàn)出沿程衰減,衰減幅度分別為-0.0165km-1及-0.036km-1。2各站最大含氯度變化及模型擬合由于各口門水道沿程觀測數(shù)據(jù)的缺乏或觀測站位的稀疏,本文共收集三套數(shù)據(jù)來進行模型驗證及預(yù)報分析(表1)。本文以2001年2月8日至2月15日期間西江三角洲口門水道固定站位水文同步觀測數(shù)據(jù)(表1中數(shù)據(jù)1)為例,河道平均水深及概化參數(shù)采用1999年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),將觀測期間上游徑流Q及潮汐要素(見表2)作為輸入條件,垂向密度差異值根據(jù)實測資料采用大小潮概化值,并作為主要調(diào)試參數(shù),采用公式(4)—(9)計算參數(shù)K及α,首先對各口門水道的咸潮入侵進行模擬及驗證,結(jié)果見表2—表5。測驗期間,馬口日平均流量在1736—2407m3·s-1之間測驗期間的潮汐由大潮到小潮變化,每天兩漲兩落,但2001年2月14—15日潮型趨向于不規(guī)則全日潮,高高潮漲潮時間達到8—10h,潮程相對增大;同時,小潮期間垂向密度差異較中潮大,故導(dǎo)致各站15日的最大含氯度明顯大于中潮期,接近大潮期的最大含氯度。其次,由于各口門水道徑流量難以確定,只能通過馬口站流量及各汊道的分流比進行估計。如式(4)—(9)所示,模式對平均水深、潮程、流量及密度差異等參數(shù)的響應(yīng)極為明顯,而密度差異及流量的不確定性導(dǎo)致模式在實測資料的驗證過程中,需要對參數(shù)K和α(通過流量及垂向密度差)進行一定的校核?？菁军S茅海及崖門水道的垂向鹽淡水混合良好,垂向密度差異一般小于1,且考慮譚江、江門都有水閘控制,估算出崖門水道的徑流量很小;黃茅海平均潮差在1.2—1.9之間,潮程為8—16km;虎跳門水道有明顯的垂向密度差異,漲潮末期垂向密度差可達到5—7,其潮差H及潮程明顯小于崖門水道,潮程E在4—8km之間。在對地形進行概化的基礎(chǔ)上,各站最大氯度的模擬結(jié)果較好(表2—表3),平均相對誤差為5%—7%。特別是石咀站氯度,由于該水道地形概化后,擬合精度比較高,崖門水道鹽淡水混合好,垂向密度差異很少,且譚江水道的枯季流量少,變化小,地形參數(shù)、垂向密度差異及徑流量所引起的誤差也很小,模擬效果明顯好于其他水道。雞啼門和磨刀門口門直接瀕臨近岸陸架海域,枯水季節(jié)口門外的鹽度多在30—32之間,其口門水道是典型的徑流優(yōu)勢型水道,西江馬口站的流量通過天河、南華水道的分流后,約有40%的馬口流量直接通過這兩個口門水道進入口外海域,其中,磨刀門水道約占其35%的淡水流量,而雞啼門水道只占5%左右的枯水流量。從表4—表5可以看出,各站最大氯度的模擬計算結(jié)果與實測結(jié)果較吻合,平均相對誤差分別為7.1%及2.2%;參數(shù)K及α隨潮差減少而有所減少,α一直都在0.2—0.6之間變化,而K的變動幅度更大,在0.75—3.22之間,兩參數(shù)都以雞啼門水道最大?；谏鲜瞿Ｐ偷尿炞C分析,磨刀門、雞啼門、虎跳門水道在大潮期、小潮期的最大密度差異在5—7之間,而中潮期密度差異在2—4之間,崖門水道約為0.9。利用2003年12月9日至11日大潮期磨刀門水道沿程3站(測點位置見圖1)的同步觀測資料進行校核,結(jié)果見圖3。采用大潮期的潮差、潮程及垂向密度差,給定徑流量,即可得出在K=0.51及α=2.3時模型計算結(jié)果與實際觀測結(jié)果吻合程度最高。3雞路—咸潮預(yù)報分析一般而言,西江馬口流量可通過水文站觀測或預(yù)報模式確定;口門潮汐則可通過簡單的調(diào)和分析預(yù)報來確定其基本的信息,即當(dāng)日的潮型、最大潮差、漲潮歷時及潮程E。以2005年1月18日至2月6日為例,該段時間磨刀門水道咸潮入侵嚴重,與2001年2月8日至2月15日的大小潮觀測結(jié)果相比,2005年觀測期間河口灣的潮差相對偏小,上游來流在20—21日達到最小,馬口站最小日平均流量分別為1320和1480m3·s-1,其他時間流量與2001年觀測期間相類似,日均流量均大于1900m3·s-1,但2005年磨刀門觀測期間的最大氯度卻明顯大于2001年觀測期間的最大氯度。假設(shè)自2001年至2005年觀測期間河道地形及垂向鹽度層結(jié)都沒有發(fā)生明顯改變,以調(diào)和預(yù)報的潮汐(圖4)、馬口日平均流量及分流比作為輸入條件,模型預(yù)報的結(jié)果見圖5和圖6。從圖4中可以看出,枯水期口門潮汐的預(yù)報效果較好,可為模型提供潮汐的相關(guān)參數(shù);而圖5則顯示,雞啼門水道黃金站氯度的預(yù)測效果尚可,誤差主要來自于流量及垂向密度差這兩個參數(shù)。根據(jù)觀測資料分析發(fā)現(xiàn),雞啼門水道氯度的垂向差異在小潮期間極為明顯,表層氯度僅在1.5—4之間,但底層氯度一直維持在10—12之間;在大、中潮期,雞啼門水道黃金站氯度的垂向差異基本消失(見圖7),且氯度比2001年枯季大小潮觀測氯度有所偏小,這與2005年觀測期間磨刀門水道及其它徑優(yōu)型水道的變化并不一致。4主要影響因子咸潮是珠江三角洲最復(fù)雜的自然現(xiàn)象之一,它受到徑流、潮汐、地形等諸多因素的驅(qū)動、影響和制約。上述理論模型反映出多個影響因素共同作用下咸潮在特定時間段的沿程分布及入侵距離。珠江流量(Q)是西江三角洲咸潮入侵最顯著也是最直接的阻礙力量,一旦枯季上游流量減少,同比條件下口門咸潮入侵即會加劇。同時河道地形的摩擦效應(yīng)(C)也是阻礙咸潮上溯的因子之一。河道平均水深(h)、潮汐(包括潮差及潮程)、鹽度的垂向?qū)咏Y(jié)即鹽淡水混合類型均與咸潮上溯強度成正比關(guān)系,是影響咸潮入侵的三個最主要因子。隨著河道平均水深增大、或潮汐作用增強、或垂向鹽度層結(jié)增大,咸潮入侵都會加劇。從式(7)—(8)中可以發(fā)現(xiàn)模式對潮差(低潮位和高潮位之差)變化的依賴很小,僅對潮程的依賴相對較大。但相比起其他3個因子的變化幅度及影響程度而言,潮汐的影響又相對偏弱。而調(diào)和預(yù)報的潮汐,確定性系數(shù)可達到97%,每日的潮差及其相關(guān)的潮程等數(shù)據(jù)的精度相對較高,部分低潮位和高潮位相對較大的預(yù)報誤差對總體上的預(yù)報結(jié)果影響已很微弱,故現(xiàn)有調(diào)和預(yù)報的誤差對咸潮預(yù)報的影響也相對較小。從模式對不同參數(shù)的敏感性試驗可知,模式對珠江流量(Q)、河道平均水深(h)、垂向鹽度差三個要素的響應(yīng)最為明顯,而這3個要素受珠江三角洲復(fù)雜的網(wǎng)河地形、陸海動力相互作用的復(fù)雜性以及人類活動的顯著干擾,變化極為復(fù)雜,增加了模型預(yù)報的難度。4.1不同高度分層混合類型鹽淡水混合過程從模式中可知,口門水道鹽淡水混合的程度和強弱直接影響到口門處鹽度的擴散過程。枯季垂向鹽度(或氯度)分層是徑優(yōu)型水道的一個重要特征,但垂向密度差異取決于徑流和潮汐的相對作用強度隨潮相、流量的變化而變化(圖7)。以2005年1月18日至2月5日各口門站位鹽淡水混合過程的變化為例(圖7),枯季潮優(yōu)型水道(如虎門水道)的鹽淡水混合比較均勻,垂向上密度差異很小(0≤R<0.2);徑流優(yōu)勢型口門水道如磨刀門水道、雞啼門水道等,枯季鹽淡水混合類型隨漲落潮過程從高度層化(R≥0.7)向緩混合型(0.2≤R<0.7)轉(zhuǎn)化,高度分層一般出現(xiàn)在漲潮中末期及落潮初期,而小潮時該類水道的鹽淡水混合類型基本穩(wěn)定在高度分層型,如磨刀門水道掛定角小潮期間表底層密度差異達到12左右。由于河口灣等淺水區(qū)域溫度的空間變化很少,水體密度的空間變化由鹽度變化所控制,故氯度高度分層和部分混合使得水體在垂向上出現(xiàn)較明顯的密度差異,形成較明顯的垂向環(huán)流,促使各站垂向平均含氯度增加,咸潮入侵距離向上延伸。徑流和潮汐的相對作用強度對咸潮活動的影響如圖8所示,總體上掛定角站氯度隨潮漲潮落及大、小潮的變化而發(fā)生相應(yīng)變化,如第Ⅱ時段和第Ⅳ時段。但在第Ⅰ時段,盡管珠江口潮汐相對較弱,但由于馬口的日平均流量逐漸減少,導(dǎo)致掛定角站垂向密度差異最大達到12kg·m-3,斜壓效應(yīng)導(dǎo)致該時段的平均氯度偏大,同時,斜壓效應(yīng)與馬口站低流量也使得咸潮上溯超過竹銀站。在此時段,竹銀站每日最大氯度大于0.25g·L-1,最大達到3.5g·L-1。在第Ⅲ階段,馬口流量偏大,潮差偏小(小潮),但高度層化使得該時間段的平均氯度明顯高于Ⅱ、Ⅳ時段。鹽淡水混合程度的復(fù)雜性增加了量化的困難。比如采用Simmons流動指數(shù)對各水道進行劃分其前提依舊是較為準確地確定各水道的徑流量,且流動指數(shù)只是將鹽淡水混合劃分為3個類型,但尚不能分辨出具體地垂向鹽度差。所以,在預(yù)報模型中,盡管考慮了垂向鹽度差異的影響,但只能依據(jù)比較少的資料簡單確定大、中、小潮的鹽度差異,一旦上游徑流量改變,垂向鹽度差異與潮汐的關(guān)系也會有所改變。若觀測資料足夠多,則可以通過建立三者之間的經(jīng)驗關(guān)系式來推算不同潮汛、不同徑流量時口門水道及河口灣的垂向鹽度差。4.2配置凈流量的季節(jié)和地域變化枯季各口門水道徑流量的確定依賴于馬口站流量及各汊道的分流比,而枯季不同汊道徑流的分流比不僅受到珠江三角洲復(fù)雜的汊道地形控制影響,還受珠江徑流量大小、潮汐強弱、淡水在三角洲內(nèi)的滯留時間長短等因素的影響。以2001年2月8日至15日西江三角洲各汊道全潮平均凈流量的分配為例(圖9),各汊道及口門水道的每日凈流量占馬口日平均流量的百分比隨時間的變化比較明顯,8日平均的分流比如圖9所示。各口門汊道日平均凈流量復(fù)雜而不確定的變化增加了預(yù)測的困難性。在實際應(yīng)用中,只能采取平均狀態(tài)下分流比來確定各汊道流量。三角洲內(nèi)各水道地形的改變對咸潮入侵的影響非常明顯。自然狀態(tài)下,珠江三角洲緩慢向海淤積,而近20多年來,由于人類活動的強烈干預(yù)特別是河道大量無序挖沙,導(dǎo)致珠江三角洲各水道地形發(fā)生了不同程度的改變。故該模式若用于實際的預(yù)報時尚需要作一些修正,盡量補充最新的河道地形,以增加預(yù)報的精度。5模式結(jié)果及模型模擬結(jié)果分析本文在對咸潮入侵理論模式進行分析的基礎(chǔ)上,選擇漲憩模式來研究極值