第四纪研究  2018, Vol.38 Issue (2): 496-504   PDF    
基于Delft 3D模拟海南清澜潮汐汊道动力对人类活动的响应
王发云1, 邱立国1, 梁小力1, 莫文渊2, 梁乃安1, 王艺臻3     
(1 海南省海洋与渔业科学院, 海南 海口 571126;
2 海南大学, 海南 海口 570228;
3 海南师范大学, 海南 海口 571158)
摘要:基于Delft 3D模型和1962年、1985年、2015年海图及实测水深资料,结合同期观测的潮位资料,研究人类活动对海南省文昌市东南部清澜潟湖-潮汐汊道-沙坝系统的潮汐动力、潮通量与涨落潮历时以及潮汐特征时空分布的影响。结果表明,不同人类活动对清澜潮汐汊道的水动力影响不同,口门西侧的围填工程和潟湖内的围填围垦活动使潮汐动力略有减弱,而航道疏浚和潮汐汊道围塘则使潮汐动力明显增强。潟湖围垦活动对O1、K1、M2、S2等分潮的传播有一定抑制作用,而航道疏浚及潮汐汊道内的围填活动则存在明显增强的作用,影响程度因分潮而异。
主题词Delft 3D模型     潮汐汊道     水动力     时空分布    
中图分类号     P737;P731.23                     文献标识码    A

0 引言

八门湾是半封闭的溺谷型潟湖(图 1),湾内沙泥底质,避风条件好,有文教河、文昌江等淡水河径流注入,湾内红树林生长良好,生物多样性极其丰富。八门湾潟湖与清澜港潮汐汊道一起构成潟湖-潮汐汊道地貌体系。自20世纪80年代至90年代中期八门湾周边群众大力发展海水养殖业以来,八门湾的海洋生态环境发生了很大变化。目前面临的主要问题有:1)围海养殖使八门湾潟湖的纳潮面积和纳潮量大幅减小,水动力条件减弱,水质下降;2)大量的养殖废水和生活污水向八门湾排放,导致八门湾潟湖水体质量恶化;3)八门湾汊道为文昌火箭发射基地的重要航道,水动力减弱导致航道淤积严重。因此,对八门湾进行潮波传播等水动力机制研究很有必要。

图 1 八门湾地理位置以及1962年、1985年和2015年八门湾岸线演变图 Fig. 1 Graphical position and topography of the shoreline evolution of Eight Gate Bay in 1962, 1985 and 2015

清澜潮汐汊道位于海南省文昌市东南部,为典型的潟湖-沙坝-潮汐汊道体系的海岸类型[1],汊道属弱潮海区,多年平均潮差为0.75 m,最大潮差为2.06 m。潮型数为2.184,为不规则日潮型。其内的八门湾潟湖,东西长约11 km,南北宽约2.5~3.0 km,面积约30 km2。文教河和文昌河分别从潟湖的东、西两侧流入,注入径流平均流量为25.4 m3/s,平均含沙量为0.125 kg/m3。目前潮汐汊道长约10 km,横断面呈宽窄变化,变幅在250~1100 m之间,纵向上也相应地交替出现深槽与浅滩段。因受东、西两侧陆域的掩蔽,清澜港自古以来就成为海南岛东部海岸船只的天然避风良港。

因其独特的自然地理优势,清澜潮汐汊道一直是文昌市的重点发展区域。近年来,随着港口建设、房地产开发和养殖生产等人类活动不断增多,人类活动对自然过程的影响也不断加强。其中主要的人类活动有:1)在潮汐汊道口门西侧围滩造地;2)航道浚深。2006年进行的航道整治工程,使航道由原来的3000吨级提升至5000吨级,水深被浚深至7~8 m;3)八门湾潟湖内的围塘工程。近几十年来大规模地在八门湾潟湖内的浅滩进行围塘,用于修建虾池。初步估算围塘的面积在4 km2左右,占到潟湖面积的13 %左右[2]

现有对清澜潮汐汊道系统的研究中,张乔民等[3~4]通过P-A关系式对清澜潮汐汊道稳定性进行初步探讨,并且通过现场勘查分析了清澜港水道边缘坝和冲流坝周期性并岸演变;Ye[5]利用一维和二维数值模型研究清澜潮汐汊道的水动力特性,表明其潮波特征为典型的驻波;陈沈良等[6]和王宝灿等[1]等分别对潮汐汊道的地形特征、泥沙输运、汊道的成因,以及发育过程做了系统的研究;胡志远[7]利用二维长波方程,分析清澜港围滩工程前后潮流场和进出潮量的变化;王道儒等[2]采用非结构网格三维斜压SELFE模型研究了不同人类活动对清澜潮汐汊道潮动力、河口重力环流、盐水入侵和河口羽流的影响,认为不同的人类活动对潮汐汊道水动力的影响不同;刘建波等[8]基于EFDC模型研究了人类活动对清澜潮汐汊道水交换速率的影响,表明水交换时间缩短的主要原因是航道疏浚加强了潮汐动力。尽管国内外的科学家们已对清澜潮汐汊道及其动力学行为进行了大量的研究,但其水动力机制至今依然模糊,适用于清澜潮汐汊道稳定性分析的研究仍属于初级阶段。本文将利用成熟的数学模型,研究近年来人类活动对潮汐汊道的水动力和水环境变化的响应,尝试探讨潟湖纳潮量与潮汐汊道持稳机制的关系,为八门湾的合理规划和可持续利用提供科学依据。

1 研究方法 1.1 现场观测

本文采用海南省海洋与渔业科学院于2015年11月1日至11月30日的实测资料。观测时共设有3个潮位站,分别为口门站(1号站)、潮汐汊道站(2号站)和潟湖站(3号站),具体位置见图 1,站位经纬度信息见表 1。观测仪器为日本ALEC公司生产的小型自容式水温深度仪,间隔10 min测量一次水位值。

表 1 潮位调查站位表 Table 1 Tide level survey stations
1.2 数值模型

本研究采用Delft 3D模型2DH版本(二维模型控制方程采用垂向积分),是一套耦合潮流、泥沙输运与地形变化的模型系统,由著名的DELFT HYDRAULICS开发。模型采用结构网格(矩形或者正交曲线网格);模型采用了有限差分格式,以解决计算过程中的岸线边界确定的问题,同时采用干湿法进行动边界处理,泥沙输运方程采用了Engelund-Hansen方程;模型采用在线方式完成流-地形相互作用,潮流、泥沙输运、地形在相同的时间步长进行更新[9]。该模型已在河口、潮汐汊道、岸滩等区域研究中得到广泛应用[10~14]

1.3 模型计算设置

模拟区域如图 2a所示。南北方向从18.51°N至19.65°N,距离约126 km,东西方向从110.51°E至111.69°E,距离约123 km。采用DD_Boundary技术将网格分为2个部分,外海网格较疏,外边界附近的网格精度约为0.6 km×1.5 km,清澜港内网格最密,网格精度约为26 m×90 m。分别利用1962年、1985年和2015年的海图和海南省海洋与渔业科学院提供的实测海图水深,不同年份八门湾潟湖岸线如图 1所示,建立了3套网格(见图 2b2c2d),并对同一时期的水动力过程进行模拟计算。图 2中采用54坐标系及墨卡托投影,单位为m。模型驱动时间为2015年10月25日00时至2015年12月1日00时,其中前7天为模式积分稳定所需时间。

图 2 模型计算的大范围网格(a)和不同年份(b,1962年;c,1985年;d,2015年)的小范围网格 Fig. 2 Main grids (a) and regional grids for simulation in 1962 (b), 1985 (c)and 2015 (d)

模型的底摩擦系数采用谢才系数(衡量底摩擦效应的一个常数,Chezy=65)[15]加以确定,外海开边界主要采用全日分潮O1、K1和半全日分潮M2、S2作为驱动力。

2 模型验证

由于1962年和1985年缺乏实测资料,所以模型采用2015年实测资料进行验证。模型验证采用2015年清澜港地形资料,外海边界采用了O1、K1、M2、S2共4个分潮作为驱动力。利用清澜港内3个同期观测的潮位资料(验潮站位置见图 1)进行对比验证,其中1号口门站和2号潮汐汊道站的观测时间为2015年11月1日至30日,3号潟湖站的观测时间为2015年11月3日至30日。

通过调和分析分别得到3个验潮站前10个显著分潮的振幅和相位特征(见表 2),发现四大分潮O1、K1、M2、S2的贡献远大于其他分潮,因此下文将主要对这四大分潮展开研究。模型验证结果如图 3所示,各站位模拟的水位过程与实测值基本吻合,计算值与实测值的均方根误差均为13 cm左右、相关系数在92 %以上。由于本文仅选取了4个主要分潮进行模拟,计算值与模拟值间必然存在一定误差,但从分析来看,模拟结果能够较好地反应实际水位变化。

表 2 实测潮位的调和分析 Table 2 Harmonic analysis of tide gauge records

图 3 实测水位与计算水位对比(2015年11月1~30日) Fig. 3 The comparison of the computed water levels and the tide gauge records
3 结果分析 3.1 潮汐调和分析

清澜潮汐汊道内潮流以往复流为主,大潮期最大落潮流速在1 m/s以上。落潮流速大于涨潮流速,表现为落潮优势型[1]

选取口门附近的潮位点,对3个时期模拟的逐时水位进行潮汐调和分析,得到口门处主要分潮的振幅和相位随地形演变的变化(见表 3)。

表 3 人类活动影响下清澜港潮汐汊道主要分潮的变化 Table 3 Variation of amplitudes and phases induced by human activities

表 3中可以发现,4个主要分潮的变化规律基本一致。1962年至1985年期间,随着人类围垦活动的增多,加之口门西侧的围填活动,使得潮汐汊道的潮汐动力轻微减弱;1985年至2015年期间,口门西侧的围滩造地明显增多,潮汐汊道内大规模的围垦围塘活动也使得水域面积大量缩减,但潮汐动力却有了明显的提升。通常情况下,潟湖-沙坝-潮汐汊道体系水域面积减少即纳潮量的减少,会减弱潮汐动力作用,但从结果来看潟湖围垦行为反而增大了潮差,具体原因将在下节进行分析。

3.2 潮通量与涨落潮历时变化

为进一步分析地形演变后潮差变化的具体原因,在口门处选取一横断面AB(见图 1),计算各涨落潮过程的潮流通量(或潮棱体),以及涨落潮所经历的时间,结果如图 4所示。图 4中横坐标为各涨落潮过程结束的时间,图 4a纵坐标为潮通量,其中正值为涨潮过程,图 4b纵坐标为涨落潮历时。

图 4 不同时期潮通量(a)与涨落潮历时(b)的变化 Fig. 4 Variation of tidal prism (a) and tidal duration (b) in different periods

图 4中可以发现,以2015年地形模拟所得结果为例,大潮期一个潮周期内的涨潮通量可达5.40×107 m3,而小潮期内的涨潮通量可减至9.28×106 m3,约为大潮期的19.1 %。涨落潮历时随大小潮周期变化而变化,且变化周期约为14 d。大潮期间涨潮历时约15~16 h,落潮历时约为8~9 h。小潮期间涨潮历时约为7~8 h,落潮历时约为3~5 h,表现出落潮优势的不对称类型,落潮流是维持潮汐汊道的主要动力因素。

通过比较不同时期的模拟结果可以发现,1962年与1985年潮通量基本相当,而2015年潮通量明显大于其他年份。1962年、1985年和2015年的涨潮纳潮量分别为3.45×107 m3、3.55×107 m3和5.40×107 m3,增幅分别为3 %和52 %。在涨落潮历时方面,小潮期间各年份涨落潮历时差别不大;大潮期间1962年和2015年基本一致,而1985年涨潮历时偏低1~22 h,落潮历时偏高1~2 h。

由于P=A×R,其中P为棱潮体,A为纳潮面积,R为潮差。经简单统计,1985年纳潮面积相比1962年减少10 %,2015年相比1985年减少18 %。根据上文求得的纳潮量可得潮差变化,即潮差在1985年较1962年减小,2015年较1985年明显增大,从而上一节的振幅变化规律也得到了解释。该解释与王道儒等[2]的观点相一致。2015年潮差明显增大的另一个可能解释在于,清澜潮汐汊道潮波为典型驻波,2015年口门的围填海使得口门向南推移,影响驻波的头向南推移,口门附近的潮位点位于波腹和波节之间,受到更强的反射波作用,因而潮差增大。

3.3 全日分潮的变化

为进一步研究人类活动对研究区域潮汐特征空间分布的影响,本文给出了3个时期各分潮振幅、相位空间分布图(见图 5~8)。

图 5 不同时期O1分潮振幅、相位分布 (a)、(b)和(c)分别为1962年、1985年和2015年O1分潮的振幅分布;(d)、(e)和(f)为各自年份的相位分布 Fig. 5 The amplitude(a, b, c)and phase(d, e, f)distributions of O1 diurnal tides in different periods. (a) and (d) for 1962, (b)and (e) for 1985, (c)and (f) for 2015

图 6 不同时期K1分潮振幅、相位分布 (a)、(b)和(c)分别为1962年、1985年和2015年K1分潮的振幅分布;(d)、(e)和(f)为各自年份的相位分布 Fig. 6 The amplitude(a, b, c)and phase(d, e, f)distributions of K1 diurnal tides in different periods. (a) and (d) for 1962, (b)and (e) for 1985, (c)and (f) for 2015

图 7 不同时期M2分潮振幅、相位分布 (a)、(b)和(c)分别为1962年、1985年和2015年M2分潮的振幅分布;(d)、(e)和(f)为各自年份的相位分布 Fig. 7 The amplitude(a, b, c)and phase(d, e, f)distributions of M2 diurnal tides in different periods. (a) and (d) for 1962, (b)and (e) for 1985, (c)and (f) for 2015

图 8 不同时期S2分潮振幅、相位分布 (a)、(b)和(c)分别为1962年、1985年和2015年S2分潮的振幅分布;(d)、(e)和(f)为各自年份的相位分布 Fig. 8 The amplitude(a, b, c)and phase(d, e, f)distributions of S2 diurnal tides in different periods. (a)and (d) for 1962, (b)and (e) for 1985, (c)and (f) for 2015

图 5可以看出,3个时期的O1分潮振幅在外海均为0.25 m左右,并且都在口门处开始衰减。相比1962年,1985年分潮振幅和相位分布没有明显变化,仅原先口门西侧的围填海工程使得潮汐汊道内的振幅和相位稍向南发展。2015年潮汐汊道和潟湖内的振幅大小由原先的0.125~0.2 m增大到0.2~0.25 m,相位与外海相近,说明外海的O1分潮更容易传入潮汐汊道甚至潟湖内。

对于K1分潮(图 6),1985年相比1962年,口门位置南移,潟湖底部振幅减小,潮汐汊道内的分潮更不容易传入潟湖内。而2015年潮汐汊道内分潮振幅与外海基本一致,潟湖内的分潮振幅也明显增大,由原先的0.125~0.2 m增大到0.175~0.25 m。

说明潟湖内围垦活动对全日分潮的传播有一定抑制作用,而航道疏浚及潮汐汊道内的围垦活动对全日分潮的传播具有明显的增强作用。

3.4 半日分潮的变化

对于半日分潮M2和S2(图 78),1985年相比1962年,口门位置振幅减小,潮汐汊道处的分潮更不容易传入潟湖。2015年相比1985年,潮汐汊道和潟湖内的分潮振幅明显增大,M2分潮从0.075~0.2 m增大到0.15~0.25 m,S2分潮从0.025~0.05 m增大到0.05~0.125 m。说明潟湖内围垦活动对半日分潮的传播也起到一定抑制作用,而航道疏浚及潮汐汊道围垦活动则有明显的增强作用。

4 结语

综上所述,可以得出以下几点结论:

(1) 通过多个站位的潮位验证,利用Delft 3D模型建立了清澜潮汐汊道系统三维水动力模型,很好地模拟了清澜潮汐汊道水动力场,因此该模型可以作为进一步研究清澜潮汐汊道水文动力的有力工具。

(2) 在Delft 3D模型基础上,计算得到1962年、1985年和2015年清澜潮汐汊道的涨潮纳潮量分别为3.45×107m3、3.55×107m3和5.40×107m3。在涨落潮历时方面,小潮期间各年份涨落潮历时差别不大;大潮期间1962年和2015年基本一致,而1985年涨潮历时偏低1~2 h,落潮历时偏高1~2 h。

(3) 不同的人类活动对清澜潮汐汊道造成的影响不同。口门西侧的围填工程和潟湖内的围填围垦活动使潮汐动力略有减弱,而航道疏浚和潮汐汊道围塘则使潮汐动力明显增强。

(4) 对于清澜潮汐汊道系统而言,潟湖内围垦活动对O1、K1全日分潮及M2、S2半日分潮的传播有一定抑制作用,而航道疏浚及潮汐汊道内的围塘活动对其传播则有明显的增强作用,且影响程度因分潮而异。

致谢: 非常感谢审稿专家和编辑部杨美芳老师建设性的修改意见。

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Response of human activities on tidal hydrodynamics of Hainan Qinglan tidal inlet system based on Delft 3D model
Wang Fayun1, Qiu Liguo1, Liang Xiaoli1, Mo Wenyuan2, Liang Nai'an1, Wang Yizhen3     
(1 Hainan Academy of Ocean and Fisheries Sciences, Haikou 571126, Hainan;
2 Hainan University, Haikou 570228, Hainan;
3 Hainan Normal University, Haikou 571158, Hainan)

Abstract

The Qinglan inlet, a typical tidal inlet and lagoon system in China's Hainan Province, has been investigated by a series of observations and a two-dimensional numerical model. Due to its superior natural conditions, this area was over-developed by human in the past decades. In order to investigate the change of tidal hydrodynamic characteristics of the inlet caused by human activities, in this paper, a month-long observation and three different periods' simulation of tidal level were sampled and analyzed. Based on the Delft 3D model and water depth data(1962, 1985 and 2015), the impact of human activities on tidal hydrodynamic, tidal flux, flood and ebb tidal duration, temporal and spatial distribution of Qinglan tidal inlet system was analyzed. The results show that:(1)The Delft 3D model can be used well to simulate the tidal process in Qinglan inlet by comparing tidal observations in the same period; (2)Based on the model, we calculated the total flood tide flux of Qinglan inlet will be 3.45×107 m3, 3.55×107 m3 and 5.40×107 m3 in 1962, 1985 and 2015 respectively; The flood and ebb tidal duration were similar in 1962 and 2015, while the flood tidal duration might be 1~2 hours less and ebb tidal duration was 1~2 hours more; (3)Different human activities have diverse effects on Qinglan tidal hydrodynamic, the reclamation project in west entrance and enclose for cultivation in lagoon weaken tidal hydrodynamic, while dredging harbor channel and enclosing in tidal inlet can be enhanced. The enclosing activities in lagoon limit the spread of 4 principal tide(O1, K1, M2, and S2), while dredging harbor channel and enclosing tidal inlet activities have obvious enhance effect, but the influence is different in each tide. The study of this inlet may provide a reference base for inlets of similar type along the South China coast.
Key words: Delft 3D model     tidal inlet     hydrodynamic     temporal and spatial distribution