河道地形对咸潮入侵的影响及预报模式

河道地形对咸潮入侵的影响及预报模式

在过去10年的10年里，尤其是门静水的咸丰活动变得越来越严重。咸潮给区域内居民的生活用水和工农业生产带来不同程度的影响,造成巨大的经济损失,同时还破坏河口生态环境。为了减少咸潮带来的灾害,咸潮预报是必要的技术手段,因此咸潮预报方法也成人们研究的焦点。咸潮预报主要采用基于序列资料的统计方法、数学模式及简单理论模式。统计方法包括20世纪90年代初期吴宏旭等所采用的相关和多元回归分析法、沈汉等所采用的BP神经网络方法、刘德地等采用的偏最小二乘回归方法。但统计预报模式对观测资料长度的要求大,且缺乏对咸潮机理的解释。数学模式是一种应用最为广泛的预报模式,但由于珠江三角洲河网动力过程特别是咸淡水混合过程比较复杂一维网河模式及包括河口湾及内陆架在内的一、二维连接模式都无法模拟垂向密度差异等因素的影响,因此咸潮模拟效果欠佳。咸潮的理论模式则是另一种较为简单且具备一定理论基础的预报方法,其研究由来已久。自20世纪60年代初期至今,人们已研究出3类理论模式并在一定程度上对其进行应用。一类是60年代初期发展起来的Ippen和Harleman模式,他们将河口地形的沿程变化以一个简单的函数关系来表示,求出一维盐度对流扩散方程的恒定解和一阶理论解,用于研究及预报在不同径潮动力作用下,河口咸潮入侵的沿程变化。Song等在此基础上,同样假定河口流速由径流及周期变化的潮流两部分组成,盐度同样由潮平均盐度及潮流引起的盐度周期变化两部分组成,且盐度沿程呈指数形式变化。他们计算了一阶近似解,并对长江口不同位置的盐度变化进行了模拟分析。另一类是基于地形概化的一维定常模式,如Prandle假定河口宽度及水深遵从幂函数的变化趋势,求出了一维盐度潮期平均的解析解,并利用该模式对6个河口湾的盐水入侵进行了研究;而Brockway等对河口形态进行指数形式概化,结合观测资料,确定了Incomati河口的一维恒定模型的解析模式。还有一类是20世纪80年代末期到90年代初发展起来的Savenije模式,被广泛用于淤积型河口咸水入侵的研究。Savenije认为淤积型河口宽度、水深、面积等沿程以指数形式递减,并结合大量河口观测资料,建立了3个特殊时间段的咸水入侵模式,即涨憩、落憩及潮期平均模式;Nguyen等将该模式用于汊道众多的湄公河三角洲的咸潮入侵研究及预测,效果较好。珠江三角洲作为典型的淤积型三角洲之一,各理论模式在珠江口都得到了不同程度的应用,如用Ippen和Harleman模式来预测海平面上升对珠江三角洲咸潮入侵的影响;陈水森等则应用Brockway一维定常模式建立了磨刀门水道咸潮入侵的概化模型。但Ippen和Harleman模式仅考虑一个分潮及径流量的驱动及影响,且河道线性概化过于简单;一维定常模式只能模拟及预报潮平均状态下的咸潮入侵状态;而Savenije涨憩模式则可以快速、简单地模拟预报各水道在一个潮周期内最大氯度及咸潮的最大影响范围,可及时地为应用部门或决策部门提供决策依据,以便尽早部署相应的预防措施,将灾害减到最小。珠江三角洲是中国最具特色、最复杂的三角洲之一,它由西、北、东江三角洲复合而成,三江交汇,八口入海,水道纵横交错(图1);其中,潮优型的虎门及河优型的蕉门、洪奇沥、横门汇合而成一个较大的河口复合体——伶仃洋河口湾,湾内盐度呈现极明显的横向分布,虎门及东槽的盐度显著高于其他三口门的盐度,用一维模型进行概化误差太大,故本文的研究范围暂不包括东四口门。中部凸出的磨刀门及鸡啼门河口基本上直接与滨海相连,虎跳门、崖门与黄茅海河口湾相连,西江三角洲地形又相对简单,故本文以Savenije涨憩模式为主要研究对象,以西四口门及西江三角洲为具体研究范围,基于地形概化及实测氯度(或盐度),建立西江三角洲日最大咸潮入侵的快速预报模式,并进一步分析不同因素的改变对西江三角洲咸潮入侵的影响程度。1薪酬报告方法的总结1.1涨闲模式及参数Savenije推导出涨憩时刻的盐度守恒方程为其中,S为口门水道任一断面位置的盐度,Sf为淡水盐度,x为河道沿程的位置,Qf为淡水流量,D为扩散系数,A为断面面积,设A=A0exp(-xa),其中a为横断面面积的衰减幅度,A0为口门断面面积,且其中K为VanderBurgh系数。若河口断面面积以指数形式衰减,则对(2)式积分可得式中,则涨憩模式为由式(3)—(6)可知,水道任意断面的盐度受控于口门外的盐度S0、上游流量Qf、沿程断面的变化(a、A0)、参数K以及口门处的扩散系数D0。Savenije和Nguyen等利用多个河口的观测资料得到K、D0修正的公式:其中,E为河口各点的潮程,H为潮差,C为谢才系数,δ为潮差的沿程衰减速度,b为断面宽度的衰减幅度,为沿程平均水深,v为潮流振幅,NR为河口Richardson数,ρ为河口水体的密度,∆ρ为垂向密度差,g为重力加速度,T为河口潮汐的周期。如式(7)—(9)所示,扩散系数D0取决于口门的动力条件如潮汐潮流及盐淡水混合、水道地形及上游径流动力,而参数K受潮汐、河道摩擦、河道地形沿程变化的影响较明显。且由式(3)—(9)可知,若水道地形(a、A0)已经概化,径、潮动力对涨憩时河道各处氯度的影响都归诸于两个参数K及α中。若咸水入侵的上限盐度为0.35psu,淡水盐度Sf为0,由式(6)可以反推得到水道咸水入侵的最大长度L的计算公式:1.2黄茅海及崖门尔雅的市场面临的地形特征淤积型河口的岸线都呈现出向上游方向收敛的趋势,其面积、宽度、水深整体上以一定趋势(如指数形式)衰减。黄茅海河口湾及相连的崖门—谭江水道的面积、河口宽度、平均水深3个参数沿程的统计结果见图2。对磨刀门河口湾及磨刀门水道一起进行统计,鸡啼门水道单独进行统计,其中河口湾的水深地形数据来自于1998年的海图,口门水道的水深地形数据来自于1999年的航道地形图。从图2中可以看出,黄茅海与崖门水道断面面积及宽度沿程呈递减的趋势。利用指数函数对其进行拟合分析,结果发现拟合效果很好,拟合曲线与实际断面数据的相关指数高达0.92,说明指数函数可较好地概括出该河口湾及相连水道的沿程地形形态变化。黄茅海及崖门水道的宽度和断面面积的指数衰减速率分别为-0.0371km-1及-0.0501km-1。鸡啼门水道的指数函数拟合效果也较好,相关指数分别为0.85—0.91,而磨刀门水道断面面积及河宽的拟合效果相对较差,相关指数分别为0.76—0.81,面积及河宽总体上也体现出沿程衰减,衰减幅度分别为-0.0165km-1及-0.036km-1。2各站最大含氯度变化及模型拟合由于各口门水道沿程观测数据的缺乏或观测站位的稀疏,本文共收集三套数据来进行模型验证及预报分析(表1)。本文以2001年2月8日至2月15日期间西江三角洲口门水道固定站位水文同步观测数据(表1中数据1)为例,河道平均水深及概化参数采用1999年的统计数据,将观测期间上游径流Q及潮汐要素(见表2)作为输入条件,垂向密度差异值根据实测资料采用大小潮概化值,并作为主要调试参数,采用公式(4)—(9)计算参数K及α,首先对各口门水道的咸潮入侵进行模拟及验证,结果见表2—表5。测验期间,马口日平均流量在1736—2407m3·s-1之间测验期间的潮汐由大潮到小潮变化,每天两涨两落,但2001年2月14—15日潮型趋向于不规则全日潮,高高潮涨潮时间达到8—10h,潮程相对增大;同时,小潮期间垂向密度差异较中潮大,故导致各站15日的最大含氯度明显大于中潮期,接近大潮期的最大含氯度。其次,由于各口门水道径流量难以确定,只能通过马口站流量及各汊道的分流比进行估计。如式(4)—(9)所示,模式对平均水深、潮程、流量及密度差异等参数的响应极为明显,而密度差异及流量的不确定性导致模式在实测资料的验证过程中,需要对参数K和α(通过流量及垂向密度差)进行一定的校核。枯季黄茅海及崖门水道的垂向盐淡水混合良好,垂向密度差异一般小于1,且考虑谭江、江门都有水闸控制,估算出崖门水道的径流量很小;黄茅海平均潮差在1.2—1.9之间,潮程为8—16km;虎跳门水道有明显的垂向密度差异,涨潮末期垂向密度差可达到5—7,其潮差H及潮程明显小于崖门水道,潮程E在4—8km之间。在对地形进行概化的基础上,各站最大氯度的模拟结果较好(表2—表3),平均相对误差为5%—7%。特别是石咀站氯度,由于该水道地形概化后,拟合精度比较高,崖门水道盐淡水混合好,垂向密度差异很少,且谭江水道的枯季流量少,变化小,地形参数、垂向密度差异及径流量所引起的误差也很小,模拟效果明显好于其他水道。鸡啼门和磨刀门口门直接濒临近岸陆架海域,枯水季节口门外的盐度多在30—32之间,其口门水道是典型的径流优势型水道,西江马口站的流量通过天河、南华水道的分流后,约有40%的马口流量直接通过这两个口门水道进入口外海域,其中,磨刀门水道约占其35%的淡水流量,而鸡啼门水道只占5%左右的枯水流量。从表4—表5可以看出,各站最大氯度的模拟计算结果与实测结果较吻合,平均相对误差分别为7.1%及2.2%;参数K及α随潮差减少而有所减少,α一直都在0.2—0.6之间变化,而K的变动幅度更大,在0.75—3.22之间,两参数都以鸡啼门水道最大。基于上述模型的验证分析,磨刀门、鸡啼门、虎跳门水道在大潮期、小潮期的最大密度差异在5—7之间,而中潮期密度差异在2—4之间,崖门水道约为0.9。利用2003年12月9日至11日大潮期磨刀门水道沿程3站(测点位置见图1)的同步观测资料进行校核,结果见图3。采用大潮期的潮差、潮程及垂向密度差,给定径流量,即可得出在K=0.51及α=2.3时模型计算结果与实际观测结果吻合程度最高。3鸡路—咸潮预报分析一般而言,西江马口流量可通过水文站观测或预报模式确定;口门潮汐则可通过简单的调和分析预报来确定其基本的信息,即当日的潮型、最大潮差、涨潮历时及潮程E。以2005年1月18日至2月6日为例,该段时间磨刀门水道咸潮入侵严重,与2001年2月8日至2月15日的大小潮观测结果相比,2005年观测期间河口湾的潮差相对偏小,上游来流在20—21日达到最小,马口站最小日平均流量分别为1320和1480m3·s-1,其他时间流量与2001年观测期间相类似,日均流量均大于1900m3·s-1,但2005年磨刀门观测期间的最大氯度却明显大于2001年观测期间的最大氯度。假设自2001年至2005年观测期间河道地形及垂向盐度层结都没有发生明显改变,以调和预报的潮汐(图4)、马口日平均流量及分流比作为输入条件,模型预报的结果见图5和图6。从图4中可以看出,枯水期口门潮汐的预报效果较好,可为模型提供潮汐的相关参数;而图5则显示,鸡啼门水道黄金站氯度的预测效果尚可,误差主要来自于流量及垂向密度差这两个参数。根据观测资料分析发现,鸡啼门水道氯度的垂向差异在小潮期间极为明显,表层氯度仅在1.5—4之间,但底层氯度一直维持在10—12之间;在大、中潮期,鸡啼门水道黄金站氯度的垂向差异基本消失(见图7),且氯度比2001年枯季大小潮观测氯度有所偏小,这与2005年观测期间磨刀门水道及其它径优型水道的变化并不一致。4主要影响因子咸潮是珠江三角洲最复杂的自然现象之一,它受到径流、潮汐、地形等诸多因素的驱动、影响和制约。上述理论模型反映出多个影响因素共同作用下咸潮在特定时间段的沿程分布及入侵距离。珠江流量(Q)是西江三角洲咸潮入侵最显著也是最直接的阻碍力量,一旦枯季上游流量减少,同比条件下口门咸潮入侵即会加剧。同时河道地形的摩擦效应(C)也是阻碍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)、盐度的垂向层结即盐淡水混合类型均与咸潮上溯强度成正比关系,是影响咸潮入侵的三个最主要因子。随着河道平均水深增大、或潮汐作用增强、或垂向盐度层结增大,咸潮入侵都会加剧。从式(7)—(8)中可以发现模式对潮差(低潮位和高潮位之差)变化的依赖很小,仅对潮程的依赖相对较大。但相比起其他3个因子的变化幅度及影响程度而言,潮汐的影响又相对偏弱。而调和预报的潮汐,确定性系数可达到97%,每日的潮差及其相关的潮程等数据的精度相对较高,部分低潮位和高潮位相对较大的预报误差对总体上的预报结果影响已很微弱,故现有调和预报的误差对咸潮预报的影响也相对较小。从模式对不同参数的敏感性试验可知,模式对珠江流量(Q)、河道平均水深(h)、垂向盐度差三个要素的响应最为明显,而这3个要素受珠江三角洲复杂的网河地形、陆海动力相互作用的复杂性以及人类活动的显著干扰,变化极为复杂,增加了模型预报的难度。4.1不同高度分层混合类型盐淡水混合过程从模式中可知,口门水道盐淡水混合的程度和强弱直接影响到口门处盐度的扩散过程。枯季垂向盐度(或氯度)分层是径优型水道的一个重要特征,但垂向密度差异取决于径流和潮汐的相对作用强度随潮相、流量的变化而变化(图7)。以2005年1月18日至2月5日各口门站位盐淡水混合过程的变化为例(图7),枯季潮优型水道(如虎门水道)的盐淡水混合比较均匀,垂向上密度差异很小(0≤R<0.2);径流优势型口门水道如磨刀门水道、鸡啼门水道等,枯季盐淡水混合类型随涨落潮过程从高度层化(R≥0.7)向缓混合型(0.2≤R<0.7)转化,高度分层一般出现在涨潮中末期及落潮初期,而小潮时该类水道的盐淡水混合类型基本稳定在高度分层型,如磨刀门水道挂定角小潮期间表底层密度差异达到12左右。由于河口湾等浅水区域温度的空间变化很少,水体密度的空间变化由盐度变化所控制,故氯度高度分层和部分混合使得水体在垂向上出现较明显的密度差异,形成较明显的垂向环流,促使各站垂向平均含氯度增加,咸潮入侵距离向上延伸。径流和潮汐的相对作用强度对咸潮活动的影响如图8所示,总体上挂定角站氯度随潮涨潮落及大、小潮的变化而发生相应变化,如第Ⅱ时段和第Ⅳ时段。但在第Ⅰ时段,尽管珠江口潮汐相对较弱,但由于马口的日平均流量逐渐减少,导致挂定角站垂向密度差异最大达到12kg·m-3,斜压效应导致该时段的平均氯度偏大,同时,斜压效应与马口站低流量也使得咸潮上溯超过竹银站。在此时段,竹银站每日最大氯度大于0.25g·L-1,最大达到3.5g·L-1。在第Ⅲ阶段,马口流量偏大,潮差偏小(小潮),但高度层化使得该时间段的平均氯度明显高于Ⅱ、Ⅳ时段。盐淡水混合程度的复杂性增加了量化的困难。比如采用Simmons流动指数对各水道进行划分其前提依旧是较为准确地确定各水道的径流量,且流动指数只是将盐淡水混合划分为3个类型,但尚不能分辨出具体地垂向盐度差。所以,在预报模型中,尽管考虑了垂向盐度差异的影响,但只能依据比较少的资料简单确定大、中、小潮的盐度差异,一旦上游径流量改变,垂向盐度差异与潮汐的关系也会有所改变。若观测资料足够多,则可以通过建立三者之间的经验关系式来推算不同潮汛、不同径流量时口门水道及河口湾的垂向盐度差。4.2配置净流量的季节和地域变化枯季各口门水道径流量的确定依赖于马口站流量及各汊道的分流比,而枯季不同汊道径流的分流比不仅受到珠江三角洲复杂的汊道地形控制影响,还受珠江径流量大小、潮汐强弱、淡水在三角洲内的滞留时间长短等因素的影响。以2001年2月8日至15日西江三角洲各汊道全潮平均净流量的分配为例(图9),各汊道及口门水道的每日净流量占马口日平均流量的百分比随时间的变化比较明显,8日平均的分流比如图9所示。各口门汊道日平均净流量复杂而不确定的变化增加了预测的困难性。在实际应用中,只能采取平均状态下分流比来确定各汊道流量。三角洲内各水道地形的改变对咸潮入侵的影响非常明显。自然状态下,珠江三角洲缓慢向海淤积,而近20多年来,由于人类活动的强烈干预特别是河道大量无序挖沙,导致珠江三角洲各水道地形发生了不同程度的改变。故该模式若用于实际的预报时尚需要作一些修正,尽量补充最新的河道地形,以增加预报的精度。5模式结果及模型模拟结果分析本文在对咸潮入侵理论模式进行分析的基础上,选择涨憩模式来研究极值