李若華，馬繼俠，張舒羽，潘冬子

(1.浙江同濟科技職業(yè)學院，浙江 杭州 311231； 2.浙江省水利河口研究院，浙江 杭州 310020)

潮汐河口的水流為典型的往復流運動，但若以一個漲落潮周期計，通過某一斷面的物質(zhì)大部分會被抵消，雖然潮周期的余流通常比瞬時流速小2個數(shù)量級，但對于物質(zhì)的長期輸運而言，人們更加關(guān)注以潮周期為時間尺度的輸移[1]。20世紀70年代后，在潮周期余流分解機制的基礎(chǔ)上，多位學者[2-4]先后對物質(zhì)輸運通量的機制分解做了深入研究，發(fā)展了通量機制分解法，將潮汐河口的物質(zhì)輸運分解為平流輸運、潮泵輸運和垂向切變輸運。

通量機制分解法以其明確的物理概念被廣泛應用于潮汐河口的保守物質(zhì)(如懸沙、鹽分等)輸運通量計算，用來分析不同的河口環(huán)境下每個動力因子對物質(zhì)輸運的貢獻[5-7]。陳煒等[8]根據(jù)連續(xù)8天的水沙觀測資料分析指出，長江口北支上游段河道懸沙輸移以平流輸運為主，下游段則以潮泵輸運為主。吳創(chuàng)收等[9]根據(jù)甌飛淺灘大范圍海域的潮流和含沙量資料分析指出，甌江口、鰲江口、飛云江口等河口區(qū)以平流輸沙為主，而北部島嶼區(qū)、中部海域和南部海域則以潮泵輸沙為主。王以菲等[10]指出膠州灣鹽分以平流輸運為主，潮泵與垂向切變輸運作用較弱。朱雅敏等[11]指出伶仃洋河口灣的縱向鹽輸運通量主要是由平流輸運控制，但斯托克斯漂移和垂向凈環(huán)流引起的鹽分輸運也不容忽視。鹽水入侵是威脅河口區(qū)淡水利用的重要因素之一[12-14]，因此研究河口區(qū)的鹽水入侵機制對河口水資源的開發(fā)具有重要意義。然而目前對河口物質(zhì)輸移機制的研究主要集中在泥沙方面，較少的鹽分輸移機制成果也主要集中在受潮汐動力控制的河口灣或近海水域，受徑流和潮汐動力共同控制的河口段的研究成果較少，而在一些強潮河口中，咸潮可以上溯至河口上游很遠的區(qū)域[14]。

錢塘江河口是世界著名的強潮河口，大潮汛期咸潮可上溯至距離杭州灣口超過200 km的聞家堰以上，嚴重影響著兩岸的淡水利用[15]。因生產(chǎn)的需要，已有多位學者對錢塘江河口的咸潮入侵問題進行了研究。韓曾萃等[16]在20世紀80年代就采用一維水流鹽度數(shù)值模型研究了錢塘江河口鹽水入侵規(guī)律，之后又建立了長歷時的動床預報模型，用于指導頂潮拒咸[17]。史英標等[18]采用錢塘江河口段長歷時實測水文、含氯度資料，分析了強潮作用下鹽水入侵的時空變化特征。潘存鴻等[19-20]通過實測潮汐、涌潮和含氯度資料及數(shù)學模型，分析了徑流、潮汐及涌潮、江道地形等主要因素對錢塘江河口鹽水入侵的影響。李若華等[21]基于多個站點的實測資料，分析了錢塘江河口七堡河段含氯度時空變化規(guī)律及其與水文的關(guān)系。上述成果多是基于鹽度的瞬時變化進行分析，對潮周期尺度的鹽分輸運機制及動力因素尚未開展研究，而這對于了解咸潮上溯規(guī)律，指導抗咸用淡非常重要。

強潮河口大、小潮汛期間鹽水入侵強度差異巨大，對河口中上游的鹽水入侵主要發(fā)生在大潮汛期間，錢塘江河口的實測資料表明，其鹽水入侵主要發(fā)生在枯季大潮汛期[21]，因此本文收集了2007年10月大潮汛期間錢塘江河口上、中、下游3個站點連續(xù)5天高頻次的流速、潮位、水深、含氯度(河口通常測定水體含氯度代表鹽度)等實測資料，雖然該資料距今已有近15年，但因是連續(xù)5天的日夜連續(xù)人工觀測，且頻次較高，至今仍是一次非常難得的實測資料。本文基于該資料分析了含氯度與潮位、流速的關(guān)系，采用通量機制分解法計算了各站每個潮周期的含氯度輸運通量，研究了含氯度在大潮汛期間的上溯機制，以期能對強潮河口抗咸提供參考。

1 研究區(qū)域和研究方法

1.1 研究區(qū)域

錢塘江是浙江省最大的河流，富春江電站以下為感潮河段，即錢塘江河口。錢塘江河口潮汐主要受M2分潮控制，每日兩漲兩落。錢塘江聞家堰—澉浦段為河口段(圖1)，長116 km，受徑流和潮汐共同作用。澉浦斷面寬16.5 km，實測最大潮差超過9 m，平均潮差為5.64 m。澉浦以上河寬逐漸縮窄，潮差逐漸減小，至七堡斷面河寬僅1.6 km，平均潮差為0.79 m。潮汐上溯過程中潮波發(fā)生變形，漲潮時間逐漸縮短，落潮時間逐漸延長，澉浦和七堡的平均漲潮時間分別為5.47 h和1.42 h。受徑流、潮汐及河床沖淤的影響，咸潮入侵呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化。豐水期(3—7月)徑流量大，咸潮入侵較弱；枯水大潮期(8—11月)徑流量小，外海潮汐強，咸潮入侵嚴重；枯水小潮期(12月至次年2月)徑流量雖小，但由于澉浦上游江道淤積導致潮汐上溯能力減弱，咸潮入侵也較弱。聞家堰—七堡河段是杭州最重要的飲用水源地，在8—11月的大潮汛期經(jīng)常受到咸潮入侵的威脅。

1.2 野外觀測

2007年10月25—30日大潮汛期間，分別在七堡、鹽官、澉浦等3個斷面的主流位置進行了定點全潮觀測，取得了這5天(10個全潮)連續(xù)的流速、潮位、含氯度等資料。觀測期間，每個站點固定1條工程測船，采用亞米級差分GPS對工程測船進行定位，每3 h進行位置檢測，確保無測點移位發(fā)生。采用自記水位儀配合直立水尺進行潮位觀測，每日進行水位儀走時核對和人工水尺讀數(shù)比測校核。采用測深儀測量水深，采用直讀式流速儀和ADP測量流速和流向，采用橫式采樣器取水樣，用硝酸銀滴定法測定含氯度。垂線上采用六點法觀測流速和含氯度，即表層 (水面以下0.5 m處)、0.2H(H為水深)、0.4H、0.6H、0.8H、底層 (距河底0.5 m)，水深小于2 m時采用三點法觀測。潮位、流速、含氯度等每間隔30 min觀測一次。

觀測期間，上游徑流量介于320～343 m3/s之間，變化較小，即觀測數(shù)據(jù)的時間變化主要受潮汐變化影響，可忽略徑流量變化造成的影響。

1.3 通量機制分解法[6]

通量是指單位時間內(nèi)流經(jīng)某一斷面的物質(zhì)量，通量機制分解法是研究水、沙、鹽等通量輸運機制的方法，其本質(zhì)是將瞬時流速、物質(zhì)濃度(如含氯度、含沙量)分別分解成為4項，水深分解為2項。瞬時流速u、物質(zhì)濃度c和瞬時水深h分別分解如下：

(1)

(2)

h(x,t)=h0+ht

(3)

式中：x為順河槽的縱向坐標；t為時間；z為相對水深(1≥z≥0)；下標“0”與“t”分別表示潮平均項和潮振蕩項；上標“-”與“ ′ ”分別表示垂線平均項和垂向偏差項。

圖2 大潮汛期間沿程各站含氯度、潮位及流速變化過程線

河口單寬潮周期平均輸水量為

(4)

(5)

含氯度單寬潮周期凈輸運通量可以分解為7個主要的通量項：

T1+T2+T3+T4+T5+T6+T7=

(6)

式中：T1為平均流輸運通量，為歐拉余流貢獻；T2為潮流相關(guān)項，稱為斯托克斯漂移；T1+T2為拉格朗日平流輸運；T3為潮位與含氯度的潮變化項；T4為潮流與含氯度的潮變化項；T5為潮位、潮流與含氯度的潮變化項；T3+T4+T5為潮泵輸運，由潮位、潮流、含氯度的相位差引起；T6為河口垂向重力環(huán)流貢獻項，是由近底床向陸的高物質(zhì)濃度流和表層向海的低物質(zhì)濃度流共同作用導致的；T7為潮波變形作用下垂向上流速和物質(zhì)濃度的變化引起的[22]；T6+T7為垂向切變輸運。

因此，如有連續(xù)實測u、c、h資料，便可以根據(jù)式(6)定量計算各分解項對凈通量的貢獻，從而探討物質(zhì)輸移的機理。

2 結(jié)果分析

2.1 含氯度與潮位、流速的關(guān)系

由圖2可見，澉浦站漲、落潮歷時接近，潮位形態(tài)接近于正弦曲線，漲、落急流速(漲潮流速為正)大小相當；含氯度與潮位基本同步變化，隨潮位升高而升高，但滯后于流速的變化，含氯度峰、谷值發(fā)生在漲憩、落憩附近；整個大潮汛期間，含氯度的谷值逐漸抬高，峰值在前幾個潮中也逐漸抬高，之后隨高潮位的高低變化而變化。

與澉浦站相比，鹽官站的漲潮歷時有所縮短，落潮歷時有所延長，落潮流速持續(xù)時間顯著大于漲潮流速持續(xù)時間，但落急流速明顯小于漲急流速；與澉浦站類似，鹽官站的含氯度與潮位基本同步變化，但滯后于流速的變化，含氯度峰、谷值發(fā)生在漲憩、落憩附近；在大潮汛的前期階段，含氯度的峰、谷值均逐漸抬高，之后峰值隨高潮位的高低變化而變化，而谷值則逐漸降低。

因上游河段漲潮歷時大幅縮短、落潮歷時大幅延長，導致七堡站的漲落潮形態(tài)嚴重不對稱；含氯度變化滯后于潮位和流速的變化，峰值發(fā)生在高潮位和漲急過后；由于咸潮上溯至七堡河段已是強弩之末，故七堡站的含氯度呈現(xiàn)典型的沖擊形態(tài)，漲潮到來后，含氯度隨之升高，落潮后含氯度逐漸降低，到落潮后期，含氯度已接近于零。

2.2 含氯度輸運通量

基于通量機制分解法計算了澉浦、鹽官、七堡3個站的縱向單寬含氯度輸運通量，各貢獻項的數(shù)值大小與輸運方向見表1～3。

表1 大潮汛期澉浦站各潮周期的含氯度輸運通量

表2 大潮汛期鹽官站各潮周期的含氯度輸運通量

b.潮泵輸運 (T3+T4+T5)。T3+T4+T5的大小與方向由潮位、流速與含氯度的相位差，三者的潮振蕩強度及潮周期不對稱程度決定。由圖2可見，澉浦、鹽官站的含氯度與潮位同相位變化，但與潮流存在相位差，故而T3、T4、T5中T4數(shù)值最大；七堡站的潮位和潮流與含氯度變化均存在相位差，但也是T4數(shù)值最大?？偟膩碚f，澉浦、鹽官站的潮泵輸運量均較小，相對于平流輸運可忽略不計，但七堡站的潮泵輸運量與平流輸運同量級，在含氯度輸運中不可忽視。

c.垂向切變輸運 (T6+T7)。垂向切變輸運與流速、物質(zhì)濃度的垂向變化程度相關(guān)，反映了河口的垂向混合程度。由表1～3可見，澉浦、鹽官、七堡3個站的T6+T7項均較小，不僅遠小于平流輸運量，也小于潮泵輸運量，這也更進一步證實了錢塘江河口水體混合強烈，含氯度垂向分布較為均勻[21]。

d.總輸運通量。對于澉浦站，大潮汛期間含氯度凈通量均向陸輸運，T2對含氯度的輸送起主導作用，其次為T1，T3+T4+T5和T6+T7的貢獻較?。籘2總是向陸輸運，波動幅度較小，介于2.3～3.6 kg/s之間；T1在前2個潮向海輸運，后轉(zhuǎn)為向陸輸運，最后又轉(zhuǎn)為向海輸運，數(shù)值波動較大。對于鹽官站，大部分潮周期的含氯度凈通量向陸輸運，T1使含氯度向海輸運，T2使含氯度向陸輸運，T2對含氯度的輸送起主導作用，T3+T4+T5和T6+T7均可忽略不計。對于七堡站，大部分潮周期的含氯度凈通量向陸輸運，T1、T2、T3+T4+T5起主要作用，其中T1使含氯度向海輸運，T2和T3+T4+T5使含氯度向陸輸運，它們共同決定了含氯度凈通量的方向；大潮汛期間，各動力機制下的含氯度通量及總含氯度通量均呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢，在第5、6個潮達到最大；總體來說，仍以T1輸送率最大，T3+T4+T5次之，T2又小一些，T6+T7可忽略不計。

表3 大潮汛期七堡站各潮周期的含氯度輸運通量

3 討 論

3.1 含氯度輸運通量與潮差的關(guān)系

潮差是潮汐動力的重要指標，對河口的鹽水入侵[23]、懸沙輸運[24]都具有重要意義。高華斌等[25]基于實測資料建立了長江口潮差與鹽度的相關(guān)關(guān)系，趙雪峰等[26]采用數(shù)學模型研究了珠江口鹽水入侵距離隨潮差的變化規(guī)律。Han等[15]基于多年觀測資料指出錢塘江河口的咸潮入侵強度與潮差呈正相關(guān)，并基于此提出了大潮汛期多放水、小潮汛期少放水的抗咸調(diào)度策略，但錢塘江河口潮差與咸潮入侵強度的相關(guān)程度具體如何，一直未有學者給出。本文將各潮周期向陸輸運的含氯度輸運通量與對應潮周期的潮差建立相關(guān)關(guān)系以反映潮差與咸潮入侵強度的相關(guān)程度，相關(guān)系數(shù)(R2)見表4。若以相關(guān)系數(shù)大于0.5作為具有較強相關(guān)性的指標，可知在大潮汛期間3個站的含氯度總輸運通量與潮差均具有較強的相關(guān)性，相關(guān)程度由大到小排序為鹽官站、七堡站、澉浦站。同時也可以看出，各貢獻分量與潮差的相關(guān)性差異較大，澉浦站的T1與潮差的相關(guān)性較強，但T2與潮差基本沒有相關(guān)性，鹽官站、七堡站的T2與潮差有較強的相關(guān)性，但T1與潮差基本沒有相關(guān)性。表明澉浦站的含氯度輸運主要受歐拉余流控制，而鹽官站、七堡站的含氯度輸運主要受斯克托斯余流控制。

由含氯度與潮位的過程曲線可見(圖2)，3個站均表現(xiàn)出前5個潮中含氯度峰值逐漸抬升，后5個潮中含氯度峰值隨高潮位(或潮差)高低變化而變化的特征，似乎在后5個潮中含氯度與潮差相關(guān)更密切，因此將后5個潮中的含氯度輸運通量與潮差建立相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)(R2)見表4。由表4可見，含氯度總輸運通量與潮差的相關(guān)程度排序發(fā)生了變化，由大到小分別為澉浦站、鹽官站、七堡站，澉浦站的相關(guān)性大幅提高，澉浦站的T3+T4+T5與潮差的相關(guān)性大幅提高，表明在后5個潮中澉浦站的潮泵輸運加強了，同時也可看到鹽官站、七堡站的T2與潮差的相關(guān)性也大幅提高，表明在后5個潮中鹽官站、七堡站的斯克托斯漂移輸運加強了。對應圖2可見，大潮汛初期，水位較低，隨著大潮汛的到來高水位逐漸升高，前5個潮中河口處于蓄潮階段，上游徑流和下游潮量在河口段蓄積，漲落潮力量不均衡，而在后5個潮中，高水位隨外海潮汐的強弱交替變化，故后5個潮中含氯度的輸運與反映潮汐動力強弱的潮差相關(guān)性較好。

表4 各站含氯度輸運通量與潮差的相關(guān)系數(shù)

因錢塘江江道較寬(最窄的七堡斷面河寬約1.6 km)，本文主要采用每個斷面主流處一條垂線的實測資料進行單寬水含氯度通量縱向輸運分析。實際上受河床地形、風等影響，還可能存在少量的橫向水鹽輸運，包括含氯度的橫向擴散等，同時現(xiàn)場觀測根據(jù)水深情況垂向上采用六點法或三點法監(jiān)測代表垂向的分層情況，實際上也存在一定誤差，但總的來說根據(jù)實測資料分析得出的相關(guān)性基本能夠反映水鹽輸運的機制和相關(guān)性。

3.2 含氯度輸運通量與水體輸運的分離現(xiàn)象

物質(zhì)溶解或懸浮在水體中隨潮流一起運動，因此一般認為水體和物質(zhì)的輸運方向是一致的，故通常將潮周期余流與潮周期平均濃度的乘積作為該潮周期物質(zhì)的輸運通量[22,27]。但鹽水入侵現(xiàn)象表明河口的鹽度與水體存在潮周期輸運方向不同的現(xiàn)象，朱首賢等[28]通過二維水體和物質(zhì)長期輸運速度的對比分析，提出了河口區(qū)物質(zhì)和水體長期輸運分離概念，并指出潮泵輸運和垂向切變輸運是造成物質(zhì)和水體長期輸運分離的原因。王以菲等[29]基于實測資料分析發(fā)現(xiàn)，膠州灣也存在水鹽輸運分離現(xiàn)象，英曉明等[30]基于實測資料分析認為洋山港海域水體和懸沙輸運存在明顯的分離現(xiàn)象。

表5 大潮汛期間澉浦站、鹽官站、七堡站水體與含氯度的輸運通量

基于觀測資料采用式(4)計算出3個站點的單寬潮周期平均輸水量，與含氯度輸運通量列于表5。由表5可見，在大潮汛期間，澉浦站的水體和含氯度的輸運方向一致，均向陸輸運；鹽官站的水體和含氯度輸運方向也基本一致，主要向陸輸運，雖然在第8個潮周期出現(xiàn)了水體向陸輸運、含氯度向海輸運的現(xiàn)象，但輸運量均較小，很可能是觀測的精度誤差所致；七堡站有5個潮周期水體向陸輸運，7個潮周期含氯度向陸輸運，在第4、5個潮周期中出現(xiàn)了水體向海輸運，而含氯度卻繼續(xù)向陸輸運的現(xiàn)象，從而導致含氯度在第4、5個潮周期中繼續(xù)升高(圖2)。由此可見，錢塘江河口在上游河段出現(xiàn)了水鹽輸運分離的現(xiàn)象，這會加劇上游河段的咸潮入侵程度，對抗咸非常不利。

3.3 對抗咸的啟示

由表5可見，在整個大潮汛期間，澉浦站各個潮周期的含氯度均向陸輸運，澉浦站上游約90 km的七堡站在10個潮周期中仍有7個潮周期的含氯度向陸輸運，這大大加劇了錢塘江河口的咸潮入侵。錢塘江河口是兩岸重要的淡水資源，杭州市85%的生活用水取自河口聞家堰—七堡河段，為壓咸取淡，通過聯(lián)合調(diào)度上游新安江、富春江水庫下泄流量抵制鹽水入侵，常將七堡站的含氯度大小作為杭州取水口是否受咸潮影響的重要指標[14]。七堡站的含氯度受徑流、潮汐、江道地形、涌潮等多重影響，快速準確地預測七堡站的含氯度相當艱難[19,31-32]。潮周期的凈含氯度通量與潮差的相關(guān)性分析表明兩者具有較強的相關(guān)性，潮差大則上溯的凈含氯度通量多，因此可通過預報七堡潮差代替預報七堡含氯度，進而根據(jù)七堡潮差大小相應調(diào)度上游的下泄流量[14]。

仔細觀察3個站每個潮周期的凈含氯度通量可見，在前5個潮周期中，3個站的潮位逐漸抬升，河口段處于蓄潮階段，凈含氯度通量呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢，并在第5個潮周期達到最大。可見在大潮汛的前期階段，咸潮入侵逐漸增強，含氯度在澉浦上游的河口段逐漸累積，從而導致在前5個潮周期中含氯度逐漸升高，因此在該階段，為抵御高含氯度水體上溯，同時稀釋高含氯度水體，此時應大幅加大上游淡水下泄。在大潮汛的后5個潮周期中，大、小潮差交替出現(xiàn)，潮差大時向上游輸運的凈含氯度通量大，因此為精細化利用淡水資源，此階段可根據(jù)潮差大小相應調(diào)整上游的淡水下泄量。

4 結(jié) 論

a.澉浦站、鹽官站的含氯度與潮位同相位變化，但滯后于潮流的變化，七堡站的含氯度變化滯后于潮位和潮流變化。河口段的含氯度在大潮汛的前期階段逐漸升高，后期階段隨潮差大小變化而變化。

b.澉浦站、鹽官站的含氯度輸運通量主要受歐拉余流和斯托克斯余流輸運影響，其中斯托克斯效應在含氯度輸運中起主導作用。七堡站的含氯度輸運通量受平流輸運、潮泵輸運共同影響，它們共同決定含氯度輸運通量輸運的方向。垂直剪切力對含氯度輸運的影響非常有限。

c.潮周期的含氯度輸運通量與潮差的相關(guān)性分析表明，無論在河口段的上游、中游還是下游，向陸的凈含氯度輸運通量與潮差之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。為節(jié)約寶貴的淡水資源，可以根據(jù)潮差大小來調(diào)度上游水庫下泄的抗咸流量。

d.河口段的上游在部分潮周期中存在水鹽輸運分離的現(xiàn)象，水體向下游輸運，而含氯度卻向上游輸運，從而加劇了上游河段的咸潮入侵程度。

e.大潮汛的前期階段，河口段處于蓄潮期，含氯度持續(xù)向上游凈輸運，鹽度抬升較快，此時應加大上游的淡水下泄量，以壓制高含氯度水體上溯。

雖然本次測驗覆蓋了一個完整的大潮汛過程，但因錢塘江河口的水流、含氯度受徑流、潮汐、地形等多種因素影響，為全面掌握該河口的咸潮上溯機制，還需要更多不同時期的資料進行分析。