潮灘減少對杭州灣懸沙特征的影響

葉濤焱，李 莉, ，王詠雪，袁金雄，賀治國, ，夏樂章,

(1.浙江大學(xué)海洋學(xué)院，舟山316021；2.衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學(xué)國家重點實驗室(國家海洋局第二海洋研究所)，杭州 310058；3.浙江大學(xué)工業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化研究院，杭州 310058；4.臺州市海洋與漁業(yè)局，臺州 318000)

沿海區(qū)域是人類活動最為活躍和集中的地區(qū)，為緩解經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中土地不足的矛盾，大量潮灘被圍墾開發(fā)．然而潮灘的減少將不同程度地影響河口海岸水動力泥沙特性及地形演變．澳大利亞 Darwin港[1]、中國象山港[2]、甌江河口[3]、膠州灣[4]等河口海灣隨著潮灘的減少，潮流動力條件減弱，水體懸沙濃度降低，淤積加重．研究潮灘減少對水動力泥沙動力特征的影響可為海岸工程的建設(shè)提供理論依據(jù)[5]．

杭州灣(Hangzhou Bay，HZB)位于浙江省北部、長江口南部，輪廓呈喇叭口狀，是世界范圍內(nèi)懸沙濃度最高的河口之一，灣頂表層實測懸沙濃度(suspended sediment concentration，SSC)曾高達(dá) 10.6 kg/m3[6].國內(nèi)外諸多學(xué)者對杭州灣懸沙動力過程進(jìn)行了相關(guān)研究．陳沈良等[7]、劉猛等[8]、Du等[9]通過實測數(shù)據(jù)分析、遙感反演、懸沙數(shù)值模擬指出，潮流及水位變化是杭州灣漲落潮、大小潮懸沙濃度變化的主要影響因素．宋澤坤等[10]通過對杭州灣口門處實測水沙數(shù)據(jù)的計算指出杭州灣與外海泥沙交換的主要方式是大進(jìn)大出、反復(fù)搬運．Xie等[11]基于Delft3D中的二維懸沙輸移模塊，模擬了杭州灣的懸沙輸移過程，指出杭州灣懸沙輸移特性主要受潮汐不對稱影響．

由于蘆潮港、嘉興港等多個港口的修建，近海水產(chǎn)養(yǎng)殖和圍墾工程的進(jìn)行[12]，20世紀(jì)70年代至今杭州灣水域累積減少灘涂面積超 850km2[13]，兩岸岸線縮窄顯著．潮灘的減少勢必會影響杭州灣水域生態(tài)環(huán)境、水動力環(huán)境，特別是懸沙輸移特性，進(jìn)一步影響杭州灣的地形演變．現(xiàn)有研究表明，杭州灣南岸潮灘圍墾使得該區(qū)域近岸流速降低[14]，潮灘減少導(dǎo)致杭州灣潮差增大[15]，實測資料[16]顯示 20世紀(jì)以來杭州灣地形也發(fā)生了明顯改變．

然而以往的研究多集中在潮灘減少對杭州灣水動力特征的影響，分析潮灘減少對杭州灣懸沙輸運特性影響的研究鮮見．本文通過建立杭州灣三維細(xì)顆粒泥沙數(shù)值模型，研究潮灘減少造成的岸線變化在短期內(nèi)對杭州灣懸浮泥沙濃度、凈通量及底床沖淤的影響及其機理，為潮灘的規(guī)劃利用提供參考依據(jù)，具有一定的科學(xué)及工程意義．

1 河口三維細(xì)顆粒泥沙數(shù)值模型

1.1 模型控制方程

在非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格有限體積法海洋數(shù)值模型FVCOM[17]的基礎(chǔ)上，考慮懸沙濃度對水體密度、底邊界層的影響，并引入絮凝沉降公式，建立河口三維細(xì)顆粒泥沙數(shù)值模型，并應(yīng)用于杭州灣海域．

FVCOM 水平方向采用非結(jié)構(gòu)三角形網(wǎng)格，垂直方向采用σ坐標(biāo)系，能夠較好地擬合杭州灣海域曲折的海岸線和復(fù)雜地形變化，同時基于干濕判別方法來處理潮灘移動邊界[17]．

模型中懸浮泥沙濃度擴(kuò)散方程為

式中：x、y、z分別為坐標(biāo)軸東向、北向和垂向的分量；u、v、w分別為x、y、z方向上的速度；C為懸浮泥沙濃度；ws為懸沙沉降速度，向下為正；Kh為垂向泥沙擴(kuò)散系數(shù)；AH是水平泥沙擴(kuò)散系數(shù)．

模型表層、底層懸沙通量邊界條件分別為

式中：E為泥沙再懸浮通量，采用 van Prooijen等[18]提出的再懸浮通量公式計算；D為最底層的懸沙沉積通量，其值為最底層懸沙濃度與沉降速度之積．

采用 Winterwerp[19]提出的公式計算水體密度，考慮懸沙濃度對水體密度的影響．

式中：ρw為不含泥沙的海水密度；ρs為泥沙密度；ρ為考慮泥沙的海水密度．考慮到杭州灣海域強混合，高懸沙濃度的特性，懸沙濃度對密度的垂向分布影響巨大，將懸沙濃度對水體密度的影響耦合進(jìn)模型后，能夠體現(xiàn)懸沙濃度對水體層化的影響．在底摩阻系數(shù)計算公式中引入湍流封閉方程中的通量理查森數(shù)[20]，考慮懸沙濃度對底邊界層的影響．

式中：Cd為底摩阻系數(shù)；Rf為通量理查森數(shù)，其值與密度的垂向分布有關(guān)；k為卡門常數(shù)，取為 0.4；D為水深；z0為海底糙率高度；A為經(jīng)驗系數(shù)，取為5.5．

杭州灣海域懸浮泥沙顆粒屬細(xì)顆粒黏土質(zhì)粉砂[21-22]，在高懸沙濃度環(huán)境下，細(xì)顆粒黏性泥沙極易發(fā)生絮凝現(xiàn)象[23]，懸沙的沉降也往往以絮團(tuán)的狀態(tài)進(jìn)行．絮凝過程改變了懸沙的粒徑、密度、沉速等物理性質(zhì)，然而從數(shù)值模型的實用性考慮，大量學(xué)者[24-25]至今仍使用簡化的沉速公式去體現(xiàn)絮凝過程．本文采用曹祖德等[26]提出的懸沙絮凝沉降速度公式計算沉速．

式中：ws0為單顆粒泥沙沉降速度，使用斯托克斯沉速公式計算；u為各層流速；c1、c2、m1、m2、ks為經(jīng)驗參數(shù)．

1.2 模型設(shè)置

模型網(wǎng)格分辨率由開邊界處的 30000m，逐步細(xì)化到杭州灣研究區(qū)域的 100m(圖 1)．內(nèi)、外模時間步長分別為 5.0s、0.5s．為更好地模擬懸沙濃度的垂向分布，特別是近表層和近底層，模型垂向上采用不均勻分層，表層底層較密，中間較稀疏，分層數(shù)量為11 層(σ＝0，-0.02，-0.08，-0.18，-0.32，-0.50，-0.68，-0.82，-0.92，-0.98，-1.00)．模型計算過程中底摩阻系數(shù)的范圍在 0.0008～0.008之間．模型開啟干濕網(wǎng)格功能，最小水深設(shè)置為0.05m．

模型采用冷啟動，起始流速、潮位、懸沙濃度均為 0．開邊界處使用 TPXO7.2全球潮汐模型生成的時間序列潮位，每小時的潮位由 M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1、Mf、Mm、M4、MS4、MN4 分潮構(gòu)成.模型中長江和錢塘江的徑流量及輸沙量數(shù)據(jù)分別來自《長江泥沙公報》和《太湖流域片水情年報》．

圖1 模型網(wǎng)格及水深Fig.1 Mesh and topography of model

模型中僅考慮黏性泥沙，實測資料[21-22]顯示杭州灣灣內(nèi)至外海懸沙中值粒徑范圍在 0.006～0.012mm之間，故本模型中懸沙中值粒徑取為0.008mm．結(jié)合室內(nèi)實驗和模型調(diào)試結(jié)果[27]，泥沙起動的底部臨界剪切應(yīng)力采用全場統(tǒng)一的 0.1N/m2，泥沙侵蝕速率取為 0.0006kg/(m2·s)．

沉降速度的取值對三維懸沙數(shù)值模擬的準(zhǔn)確性影響較大[24]．唐建華[23]根據(jù)絮團(tuán)現(xiàn)場觀測法計算得到杭州灣北岸懸沙絮凝沉降速度在0.3～1.2mm/s之間．Wang等[28]將GOCI衛(wèi)星反演得到的表層懸沙濃度與懸沙數(shù)值模型進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，計算得到杭州灣表層懸沙沉速在 0.07～0.11mm/s范圍內(nèi)．經(jīng)過多次調(diào)試修正確定沉降公式(式 6)中的經(jīng)驗參數(shù)，其中c1、c2、m1的值經(jīng)調(diào)試取為 0.06、4.60、0.75，與曹祖德等[26]的結(jié)果一致．m2、ks的值經(jīng)調(diào)試，取為 0.90、1.30．計算得到的沉速在 0.06～2.0mm/s之間，與實際觀測及遙感反演得到的沉速相近．

1.3 數(shù)值實驗工況設(shè)計

為研究潮灘減少對杭州灣懸沙動力特性的影響，本文收集了杭州灣海域 1974、2003、2013、2020年份岸線數(shù)據(jù)(圖 2)．1974、2003、2013年份岸線數(shù)據(jù)來自 Landsat衛(wèi)星影像．對于人工海岸及基巖海岸采用目視解譯的方法扣取海岸線[29]．對于未建海堤的潮灘區(qū)域，由于耐鹽堿植物一般分布在高潮位以上[30]，故在扣取的水邊線的基礎(chǔ)上，參考耐鹽堿植物生長情況，進(jìn)行海岸線的提取[31]．2020年份岸線來自浙江省海洋功能區(qū)劃的用海方案[14]．

圖2 杭州灣岸線變化及測點位置分布Fig.2 Coastline changes of Hangzhou Bay and field stations in the bay

數(shù)值實驗工況設(shè)計如表1所示，工況Exp3為控制實驗，用于模型驗證，模擬時間為 2013年 2月 20日到2013年4月1日，其中10d用于模型預(yù)熱，后30d模擬結(jié)果用于分析計算．基于 Exp3，分別采用1974(Exp1)、2003(Exp2)和 2020(Exp4)年份岸線，控制水深等其他所有變量不變，比較分析 1974—2020年間潮灘減少對懸沙動力特征的影響．

在杭州灣內(nèi)選取澉浦、金山、蘆潮港 3個斷面(圖 2中虛線)進(jìn)行斷面凈通量分析．澉浦、蘆潮港斷面用于研究杭州灣與錢塘江、外海的懸沙交換特性．杭州灣南岸潮灘主要分布在金山斷面以西，故選取金山斷面進(jìn)行研究．

表1 實驗工況設(shè)置Tab.1 Descriptions of numerical experiments

1.4 模型驗證

潮位采用2013年3月1日至3月15日蘆潮港、乍浦、鹽官3個驗潮站(圖2中綠色點)的實測潮位進(jìn)行驗證．流速、懸沙濃度采用2013年3月6日12時至次日16時小潮期間、2013年3月12日8時至次日 9時大潮期間乍浦水域布設(shè)的 2個測站(圖 2中N1、N2)測量的垂線水沙資料進(jìn)行驗證．

采用相關(guān)系數(shù)(CC)、模型評價系數(shù)[32](the skill score，SS)來評價模型的準(zhǔn)確性．

式中：mi、Oi分別為模型計算值和實際觀測值；`、分別為計算值、觀測值的平均值；Sm、So分別為計算值、觀測值的標(biāo)準(zhǔn)差．相關(guān)系數(shù)越接近 1，計算值與實測值之間的相關(guān)性越大．模型評價系數(shù)大于0.2，模型就具有一定的可信度，當(dāng)大于 0.5時，模型就具有較高的可信度[33]．

潮位驗證結(jié)果較好(圖 3)，蘆潮港、乍浦的 CC大于0.98，SS大于0.91．鹽官測站由于位于錢塘江河口上游，受涌潮影響，CC、SS分別為 0.84、0.66．N1、N2測站各層流速、流向驗證結(jié)果較好(見圖 4和圖5，大潮期未繪出)，對應(yīng)的兩測站平均誤差見表2．大、小潮期間各層流速的相關(guān)系數(shù)均大于 0.92，SS大于0.82，各層流向的相關(guān)系數(shù)均大于0.85，SS大于0.70.因此，水動力模型具有較高的可信度和準(zhǔn)確性.

圖3 潮位過程線驗證Fig.3 Verification of tidal levels

圖4 小潮期流速驗證Fig.4 Verification of current speeds in neap tide

圖5 小潮期流向驗證Fig.4 Verification of current directions in neap tide

表2 流速和流向誤差分析Tab.2 Error analysis of current speeds and current directions

N1、N2測站分層懸沙濃度驗證結(jié)果能較為準(zhǔn)確反映懸沙濃度隨時間的變化趨勢(圖 6、圖 7)，也較好地體現(xiàn)了懸沙濃度的垂向變化規(guī)律．其中小潮期N1測站中層、底層懸沙濃度的 CC分別為 0.52、0.80，對應(yīng)的 SS分別為 0.24、0.59，其表層驗證結(jié)果誤差稍大．大潮期 N2測站表層、中層、底層懸沙濃度的 CC 分別為 0.63、0.77、0.68，對應(yīng)的 SS分別為0.34、0.51、0.27．故三維懸沙模型具有較高可信度．

由于杭州灣海域遼闊，為更好地驗證懸沙模型的準(zhǔn)確性，本文選用與上述模型驗證時間相同的 2013年3月6日連續(xù)8輻GOCI衛(wèi)星影像，在衛(wèi)星影像上選取 9個測點(G1～G9，圖 2中藍(lán)色點)，與模型計算的表層懸沙濃度進(jìn)行對比驗證．GOCI衛(wèi)星懸沙濃度反演算法采用 He等[34]提出的反演算法，該反演算法平均誤差10.9%，具有較高的可信度．

圖6 小潮期懸沙濃度驗證Fig.6 Verification of suspended sediment concentration in neap tide

模型計算所得的表層懸沙濃度與 GOCI衛(wèi)星影像上選取的懸沙濃度測點對比結(jié)果(見圖 8)顯示，各點懸沙濃度變化趨勢及量級均與遙感反演值一致，故在杭州灣大面積海域，本懸沙模型均具有較高的準(zhǔn)確性．

圖7 大潮期懸沙濃度驗證Fig.7 Verification of suspended sediment concentration in spring tide

圖8 表層懸沙濃度驗證Fig.8 Comparison between GOCI-derived and modeled suspended sediment concentration at the surface level

2 懸沙通量機制分解

懸浮泥沙通量是指單位時間內(nèi)流過某一給定面積的懸沙量．懸沙通量機制分解是將懸沙通量分解成多個動力項，對每個動力項進(jìn)行計算分析，以此來探究不同動力因子對懸沙輸移的影響程度[21]．本文采用 Dyer[35]提出的懸沙通量機制分解方法．忽略湍流項，則瞬時流速U及懸沙濃度C可分解為

式中：為垂線平均的流速及懸沙濃度；Uv、Cv為各層流速、懸沙濃度相對于垂線平均值的偏差項．又可分解為

式中：為時間平均的為各時刻垂線平均流速、懸沙濃度相對于的偏差項．類似地，瞬時水深h可分解為

式中：h0為時間平均的水深；ht為各時刻水深相對于h0的偏差項．則潮周期T平均單寬懸沙通量可分解為

式中：三角括號框﹤·﹥表示潮周期平均；上劃線表示垂向平均；T1表示歐拉余流引起的懸沙輸移項；T2表示斯托克斯漂移輸移項；T3～T5項表示潮泵效應(yīng)(tidal pumping)引起的懸沙輸移；T6和T7項都是由于潮周期過程中流速和懸沙濃度垂向分布的差異造成的，T6項稱為垂向凈環(huán)流作用，T7項稱為垂向潮振蕩項[36]．

3 結(jié)果與討論

3.1 潮灘減少對懸沙濃度的影響

1974—2020 年間月平均底層懸沙濃度變化如圖9所示，白色為潮灘區(qū)域．為方便不同工況之間的比較，僅顯示非潮灘區(qū)域懸沙濃度變化．1974—2003年間(圖 9(a))，杭州灣沿岸累計減少潮灘面積787km2，澉浦以西水域月均懸沙濃度降低約 15%，澉浦以東水域懸沙濃度增加約 10%．2003—2013年間(圖 9(b))，杭州灣沿岸減少潮灘面積約 293km2，懸沙濃度降低區(qū)域從澉浦延伸到金山斷面，金山以東水域懸沙濃度略有上升．2013—2020年間(圖9(c))，杭州灣沿岸減少潮灘面積約 210km2，懸沙濃度變化較小，最大變幅小于 4%．表層懸沙濃度變化過程與底層相同，且變化幅度接近．

1974—2020 年間(圖 9(d))，杭州灣沿岸潮灘面積累計減少達(dá) 1290km2，隨著潮灘的逐漸減少，杭州灣乍浦以西水域月均底層懸沙濃度降低，最大減幅可達(dá) 30%，乍浦以東水域月均底層懸沙濃度增加，增幅約為 15%．懸沙濃度變化過程與底部切應(yīng)力變化過程較為同步(圖10)．1974—2020年間，潮灘減少后，杭州灣淺化效應(yīng)加劇，潮差增大且越往灣頂增幅越大，杭州灣納潮量減少約2.9%，乍浦以東水域流速增大，乍浦以西水域由于岸線縮窄后壅水作用加強，導(dǎo)致流速降低[15]，流速的變化直接導(dǎo)致了底部切應(yīng)力的變化，進(jìn)而改變了泥沙的起懸量和懸沙濃度．

圖9 杭州灣月平均底層懸沙濃度變化Fig.9 Differences of monthly-averaged SSC at the bottom level in HZB

圖10 杭州灣月平均底部切應(yīng)力變化(Exp4與Exp1之差)Fig.10 Differences of monthly-averaged bed stress between Exp4 and Exp1 in HZB

3.2 潮灘減少對懸沙通量的影響

各實驗工況中澉浦、金山、蘆潮港斷面月均懸沙凈通量如表 3所示，正值為陸向輸運．模型結(jié)果顯示，各工況 3個斷面懸沙凈通量均為陸地方向，這與杭州灣漲潮占優(yōu)的趨勢相符[15]．1974—2003年間，澉浦?jǐn)嗝骊懴蚰嗌硟敉看蠓黾?增加約 36倍)，金山、蘆潮港斷面陸向泥沙凈通量減小(分別減小約 17%、33%)．2003—2020年間，澉浦?jǐn)嗝鎽疑硟敉砍尸F(xiàn)減小趨勢(總計減小約 43%)，金山、蘆潮港斷面懸沙凈通量呈現(xiàn)增加趨勢(分別增加約42%、18%)．

表3 月均懸沙凈通量Tab.3 Monthly-averaged net sediment fluxes

將各斷面月均懸沙通量進(jìn)行機制分解(圖 11)，結(jié)果表明：隨著潮灘的減少，3個斷面的歐拉輸運(T1)、斯托克斯輸移(T2)、潮泵輸運(T3＋T4＋T5)的懸沙通量量級較大，垂向凈環(huán)流作用(T6)和垂向潮振蕩項(T7)一直較?。?/p>

歐拉余流為流速的數(shù)值平均，反映了流速大小在潮周期內(nèi)的不均勻分布，具有將懸沙向灣外輸運的效果．歐拉余流輸沙項在各斷面處的變化與流速的變化關(guān)系密切．1974—2003年間，澉浦至金山斷面水域余流流速減小顯著[15]，使得歐拉余流輸沙量在澉浦、金山斷面降低，其中澉浦?jǐn)嗝娼捣哌_(dá) 37.8%．蘆潮港斷面余流流速略有增大，導(dǎo)致歐拉余流輸沙量增大．2003—2013年間，各斷面歐拉余流輸沙量均略有減?。?013—2020年間，澉浦?jǐn)嗝鏆W拉余流輸沙量略有增加，其他斷面略有減?。?/p>

斯托克斯余流反映了潮周期內(nèi)輸水量的不均勻特性[37]，杭州灣漲潮時水深、流速均大于落潮，故斯托克斯余流指向漲潮方向，從而導(dǎo)致在各斷面上斯托克斯輸移項均有將懸沙向灣頂輸運的效果．斯托克斯余流輸沙項在各斷面間的變化趨勢及量級與歐拉余流輸沙項相近，但輸沙方向相反．

各斷面歐拉輸運項與斯托克斯余流輸運項的大小接近且方向相反，平流輸沙項(歐拉輸運與斯托克斯輸移之和)相較于潮泵效應(yīng)輸沙項量級較小(小于潮泵效應(yīng)項的 10%)，潮泵輸運項與懸沙凈通量的數(shù)值接近且變化趨勢相同(圖 11)，表明在潮灘的減少過程中，潮泵輸運對杭州灣懸沙輸運過程影響最大．潮泵輸運具有將懸沙向灣頂輸運的效果．1974—2003年間，杭州灣潮灘減小主要集中在庵東以西，灣頂岸線最大縮窄幅度達(dá)60%(圖2)，岸線急劇縮窄后澉浦?jǐn)嗝嫣幊北眯?yīng)加劇，澉浦?jǐn)嗝嬖诖穗A段朝陸向輸運的懸沙量大幅增加，而金山、蘆潮港斷面在此階段朝陸向輸運的懸沙凈通量下降．2003—2020年間，杭州灣潮灘減小約 503km2，主要發(fā)生在南岸庵東至鎮(zhèn)海段，乍浦至金山水域潮泵效應(yīng)加劇，對應(yīng)的金山、蘆潮港斷面潮泵作用輸沙量有增加的趨勢，澉浦?jǐn)嗝娉北米饔幂斏沉肯陆担髌謹(jǐn)嗝娉北米饔媒?jīng)歷了先增大后減小的過程，金山、蘆潮港斷面則相反．

圖11 斷面懸沙通量機制分解Fig.11 Sediment transport components at cross-sections

3.3 潮灘減少對河口沖淤的影響

由于河口地區(qū)泥沙粒徑較細(xì)，泥沙運動以懸移質(zhì)為主，河口地區(qū)底床的沖淤變化主要由懸沙造成[38]，故懸沙凈通量的變化直接影響著杭州灣的地形沖淤．杭州灣各斷面間的水域月沖淤厚度如表 4所示，正值為淤積，負(fù)值為沖刷．杭州灣實測地形資料[16]顯示 2010—2014年間澉浦-金山段淤積，金山-蘆潮港段沖刷，澉浦-蘆潮港段月均淤積厚度為 0.25cm，這與驗證工況 Exp3(2013年)結(jié)果(澉浦-蘆潮港段月均淤積厚度為 0.21cm)相近，表明模型能較好地反映杭州灣沖淤分布及量級．

模型結(jié)果顯示，杭州灣內(nèi)灣(澉浦至金山段)除去2003年略有沖刷外，其余年份均為淤積，且 1974—2020年間，淤積厚度有先減小后增大的趨勢．杭州灣外灣(金山至蘆潮港段)在 2003年后由淤積轉(zhuǎn)為沖刷，且沖刷厚度逐漸增大．隨著潮灘的減少，杭州灣整體(澉浦至蘆潮港段)經(jīng)歷了由淤轉(zhuǎn)沖、又由沖轉(zhuǎn)淤的過程．

表4 杭州灣月均沖淤厚度Tab.4 Monthly-averaged erosion/deposition in HZB

4 結(jié) 論

(1) 基于 FVCOM 水動力數(shù)值模型，耦合水沙密度，引入通量理查森數(shù)量化高濃度懸沙對底邊界層的影響，考慮絮凝過程，建立河口三維細(xì)顆粒泥沙數(shù)值模型，提高了杭州灣三維懸沙數(shù)值模擬的準(zhǔn)確性．

(2) 潮灘減少改變了灣內(nèi)流速，進(jìn)而影響懸沙濃度和凈通量．1974—2020年潮灘的減少，可導(dǎo)致月均懸沙濃度在乍浦以西水域最大減小 30%，在乍浦以東水域增加 15%．澉浦?jǐn)嗝骊懴蚰嗌硟敉吭?974—2003年間增大，2003—2020年間減小．金山、蘆潮港斷面變化過程相反．在潮灘減少過程中，平流輸沙效應(yīng)對杭州灣懸沙輸運特征影響較小，潮泵效應(yīng)的變化對其影響最大．

(3) 潮灘減少通過影響潮泵效應(yīng)，進(jìn)而影響凈輸沙過程和地形沖淤．隨著潮灘的減少，杭州灣內(nèi)灣淤積量先減小后增大，外灣由淤積轉(zhuǎn)為沖刷，這勢必會對杭州灣的航運交通產(chǎn)生一定影響，故潮灘規(guī)劃使用時有必要考慮其對懸沙輸移特性的影響．

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