河床下切對(duì)珠江三角洲峰值水位演變的影響

鄭金海，鮑仕昱, ，張 蔚，季小梅

(1.河海大學(xué)海岸災(zāi)害及防護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098；2.河海大學(xué)江蘇省海岸海洋資源開(kāi)發(fā)與環(huán)境安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098)

河口三角洲是世界上經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、人口最稠密的地區(qū)之一[1]。徑流潮汐共同作用產(chǎn)生的非線性效應(yīng)，給三角洲河網(wǎng)帶來(lái)高度動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的環(huán)境[2]。隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，日益頻繁的人類活動(dòng)對(duì)河口三角洲地區(qū)長(zhǎng)期動(dòng)力環(huán)境造成的變化受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[3]。人類活動(dòng)，例如航道整治、河道采沙、通航疏浚等活動(dòng)，直接改變了河口三角洲地貌形態(tài)，造成了河床下切。

水深的增加是造成河口水動(dòng)力擾動(dòng)的主要因素[4]。河床下切減小了河道底摩擦，從而可能導(dǎo)致潮汐過(guò)程的變化，并與風(fēng)暴潮、鹽水入侵等災(zāi)害有關(guān)。同時(shí)，河口地區(qū)的水位變化也與河床下切密切相關(guān)。已有的研究表明，河床下切后，在上游區(qū)域會(huì)出現(xiàn)同流量下水位下降的現(xiàn)象：Luo等[5]分析了珠江挖沙前后的數(shù)據(jù)資料，發(fā)現(xiàn)在相同流量下三水站2005年比1989年的水位下降1.28 m；Ralston等[4]通過(guò)數(shù)值模擬得到了哈德遜河口河床下切后洪水總體風(fēng)險(xiǎn)降低的結(jié)論。這一現(xiàn)象也在湄公河、哥倫比亞河[6]出現(xiàn)過(guò)。但珠江三角洲在經(jīng)歷河床下切后，中腹部地區(qū)卻出現(xiàn)明顯的壅水現(xiàn)象[7-8]。以往學(xué)者對(duì)三角洲水位的研究大多采用年極值水位，但是年極值水位通常包含風(fēng)暴潮等極端事件[9]，同時(shí)會(huì)受潮汐調(diào)制周期的影響。因此，本文通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間序列診斷，剔除極端事件與潮汐調(diào)制的影響，深入分析珠江三角洲河網(wǎng)在河床下切背景下峰值水位的時(shí)空演變規(guī)律。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域

珠江由3條主要支流組成：北江、東江和西江。這些支流入海，形成了珠江三角洲。該區(qū)域位于中國(guó)南海岸，北與廣州接壤，西南與澳門接壤，東南與香港接壤，在21°40′N～23°N和112°E～113°20′E之間(圖1)，面積約17 200 km2。珠江三角洲潮汐是以半日潮為主的混合型，平均潮差為1.0～1.7 m[10]。北江、東江和西江通過(guò)8個(gè)出口流入南海。西面有4個(gè)口門，分別為崖門、虎跳門、雞啼門、磨刀門，其余4個(gè)口門(橫門、洪奇門、角門、虎門)位于東側(cè)。

圖1 珠江河網(wǎng)和水文站的位置分布Fig.1 Channel network and locations of hydrologic stations in the Pearl River Delta

20世紀(jì)80年代中期以后，珠江三角洲的人類活動(dòng)隨著城市的發(fā)展逐漸加劇。20世紀(jì)90年代初到1995年，河道采沙達(dá)到頂峰，西江、北江和東江河床平均下切深度分別為0.59～1.73 m、0.34～4.43 m和1.77～6.48 m。這種不受控制的采沙加速了河床下切，導(dǎo)致整個(gè)河網(wǎng)的水動(dòng)力發(fā)生改變。2000年開(kāi)始，政府開(kāi)始關(guān)注河床下切造成的不良影響，并制定法規(guī)和政策控制采沙，使之放緩。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

對(duì)珠江三角洲西江和北江干流的8個(gè)水文站1961—2012年的水文數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于馬騮洲站數(shù)據(jù)長(zhǎng)度不足，并且珠江西四口門動(dòng)力特征相似，本文用黃金站替換馬騮洲站，水文站的位置見(jiàn)圖1。由于觀測(cè)技術(shù)的限制，原始數(shù)據(jù)序列的每個(gè)全日潮周期(24.84 h)只有2個(gè)高水位和2個(gè)低水位。用三角插值法對(duì)水位數(shù)據(jù)進(jìn)行1h間隔的填充，用于小波分解。水位數(shù)據(jù)來(lái)源于《中華人民共和國(guó)水文年鑒》。

1.3 概率密度函數(shù)法

人類活動(dòng)影響的極值水位的演變一直受到學(xué)者們的關(guān)注。同時(shí)估算極值水位的方法也隨之發(fā)展，包括經(jīng)典的年極值法、r最大值法、蒙特卡羅法、經(jīng)驗(yàn)?zāi)M法、聯(lián)合概率法。然而，這些方法都不能分離人類活動(dòng)對(duì)水位趨勢(shì)的影響。潮汐、徑流、風(fēng)暴潮是影響水位趨勢(shì)最主要的因素[11]。風(fēng)暴潮由于其出現(xiàn)頻率較低影響較大，影響了河床下切對(duì)極值水位的長(zhǎng)周期趨勢(shì)分析。本文根據(jù)Vellinga等[12]提出的概率密度函數(shù)法定義峰值水位，以便進(jìn)行趨勢(shì)分析。這種方法可以有效地降低風(fēng)暴潮和熱帶氣旋等極端事件對(duì)峰值水位的影響，適用于受強(qiáng)烈人類活動(dòng)影響的河口三角洲。

概率密度函數(shù)的方法是根據(jù)連續(xù)一年的高低潮位繪制水位的概率密度曲線(圖2)。曲線用2個(gè)峰值和1個(gè)極小值分為4個(gè)區(qū)間。在每個(gè)區(qū)間內(nèi)，將頻率與相應(yīng)的水位乘積積分得到4個(gè)質(zhì)心(從左到右為形心1、形心2、形心3和形心4)。形心1為概率密度函數(shù)法確定的峰值低水位(PLWL)，形心4為概率密度函數(shù)法確定的峰值高水位(PHWL)。

圖2 水位概率密度曲線Fig.2 Probability density function curve of water level

1.4 S-Tide方法

潮汐是海水在太陽(yáng)和月球的引力作用下產(chǎn)生的漲落運(yùn)動(dòng)，表現(xiàn)為垂直周期性運(yùn)動(dòng)。潮汐的漲落周期約為12 h或24 h，同時(shí)潮汐還有半月、月、年以及18.61 a的長(zhǎng)周期變化。月球繞地軌道與赤道成一定夾角，月球的近地點(diǎn)和遠(yuǎn)地點(diǎn)的連線每8.85 a轉(zhuǎn)一周，上升節(jié)點(diǎn)與下降節(jié)點(diǎn)位置每18.61a向西繞一周，因此主要的天文潮的振幅和相位在長(zhǎng)變化中處于18.61a的節(jié)點(diǎn)調(diào)制[13]。

節(jié)點(diǎn)調(diào)制是潮汐對(duì)水位的主要長(zhǎng)周期調(diào)制。為了避免節(jié)點(diǎn)調(diào)制對(duì)水位趨勢(shì)分析的影響，本文采用S-Tide方法[14]。S-Tide方法是一種將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)引入河流潮汐分解的非穩(wěn)態(tài)潮汐分析方法。該方法無(wú)須預(yù)先設(shè)定基函數(shù)，而是根據(jù)自身的時(shí)間尺度進(jìn)行信號(hào)分解。這種特征使經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在理論上可以應(yīng)用于所有類型信號(hào)的分解。

S-Tide方法與NS-Tide方法類似，均假定分潮的振幅和遲角隨時(shí)間而變化：

(1)

式中：Z(t)為t時(shí)刻觀測(cè)到的水位；S(t)為t時(shí)刻的平均水位；J為分析的分潮總個(gè)數(shù)；aj和bj的平方和是第j個(gè)分潮對(duì)應(yīng)振幅的平方；σj是第j個(gè)分潮的角速度。

S-Tide通過(guò)基于樣條函數(shù)方法的獨(dú)立點(diǎn)方案求解式(1)。獨(dú)立點(diǎn)的個(gè)數(shù)和使用的分潮是S-Tide最核心的2個(gè)輸入?yún)?shù)。獨(dú)立點(diǎn)個(gè)數(shù)越多，S-Tide得到的分潮振幅和遲角的變化就越復(fù)雜；獨(dú)立點(diǎn)越少, 得到的振幅和遲角的變化就越簡(jiǎn)單。當(dāng)獨(dú)立點(diǎn)個(gè)數(shù)為1時(shí)，S-Tide得到的分潮振幅和遲角都是不隨時(shí)間變化的?；诖藢-Tide用于水位和潮汐振幅數(shù)據(jù)中18.61 a節(jié)點(diǎn)調(diào)制的提取，并去除峰值水位時(shí)間序列中18.61a節(jié)點(diǎn)調(diào)制的影響。

2 結(jié)果與討論

2.1 18.61 a節(jié)點(diǎn)調(diào)制對(duì)峰值水位的影響

圖3展示了從水位及分潮簇振幅時(shí)間序列中提取18.61 a的節(jié)點(diǎn)調(diào)制。周期為全日的分潮簇(D1)和周期為半日的分潮簇(D2)潮汐振幅通過(guò)連續(xù)小波分解(CWT)得到。結(jié)果表明，越靠近上游的站點(diǎn)受到潮汐節(jié)點(diǎn)調(diào)制越小，越靠近海洋的站點(diǎn)潮汐節(jié)點(diǎn)調(diào)制越大。這是因?yàn)槌毕谌侵藓拥谰W(wǎng)中向上游傳播的過(guò)程中受到河流流量、淺水地形等多種混雜因素的影響，節(jié)點(diǎn)調(diào)制逐漸減小。總體來(lái)看，D1和D2分潮簇都存在18.61a的節(jié)點(diǎn)調(diào)制，這是由天文潮引起的。由于高頻率的潮汐對(duì)徑流等造成的阻尼更加敏感，在傳遞過(guò)程中衰減更快，因此D1分潮簇的節(jié)點(diǎn)調(diào)制比D2分潮簇更加明顯。分潮簇振幅的節(jié)點(diǎn)變化要比水位中大得多，這是因?yàn)槊總€(gè)分潮簇都有不同的相位[15]。當(dāng)不同分潮簇疊加時(shí)，會(huì)削弱整體節(jié)點(diǎn)調(diào)制的變化。因此，雖然節(jié)點(diǎn)調(diào)制對(duì)潮汐振幅的變化有明顯影響，但對(duì)基于概率密度函數(shù)方法的水位指標(biāo)變化的趨勢(shì)影響有限，且這種影響越向上游越小。

圖3 PHWL和潮汐振幅移除18.61 a節(jié)點(diǎn)調(diào)制的影響過(guò)程Fig.3 Comparison of PHWL and tidal amplitudes before and after removing the nodal cycle of 18.61 a

2.2 峰值水位趨勢(shì)

Zhang等[16]基于Pettitt檢驗(yàn)，指出在河床下切影響下，珠江三角洲西江與北江水位趨勢(shì)的突變點(diǎn)主要集中于20世紀(jì)80年代中期。這表明河床下切對(duì)水位的影響大約始于1985年。本文將以此為分界點(diǎn)，將數(shù)據(jù)年限分為采沙前期(1961—1985年)和采沙期(1986—2012年)，并比較采沙前和采沙期的水位變化趨勢(shì)?；诟怕拭芏群瘮?shù)法定義峰值水位，并將該峰值水位應(yīng)用于西江與北江干流的8個(gè)主要水文站。對(duì)采沙前后各站點(diǎn)的年峰值水位進(jìn)行線性趨勢(shì)分析(圖4)，圖4中細(xì)線表示95%的置信區(qū)間,MWL(mean water level)表示平均水位。

圖4 西北江干流去除節(jié)點(diǎn)調(diào)制的水位參數(shù)的變化Fig.4 Variation of modulated water level metrics by removing nodal influence at the main channel of the West River and the North River

圖4比較了1961—1985年(采砂前)和1986—2012年(采砂期)的去掉節(jié)點(diǎn)變化的水位變化趨勢(shì)，結(jié)果表明由概率密度函數(shù)計(jì)算得到的質(zhì)心參數(shù)的變化趨勢(shì)因地區(qū)而異。對(duì)靠海水文站而言，采沙前北江入海口門(萬(wàn)頃沙西站)PHWL的增加趨勢(shì)比西江入?？陂T(黃金站)明顯，這可能與伶仃灣向陸方向的寬度收斂有關(guān)。對(duì)于內(nèi)陸站，潮差的減小將雙峰概率密度曲線轉(zhuǎn)化為單峰概率密度曲線，概率密度函數(shù)可以僅用2個(gè)質(zhì)心(PLWL和PHWL)作為參數(shù)描述。

珠江三角洲水位趨勢(shì)呈現(xiàn)時(shí)間和空間上的變化(圖4)。采沙前，由于聯(lián)圍筑閘的影響，三角洲上游的MWL呈逐漸上升趨勢(shì)[17]。其他水位參數(shù)也會(huì)隨著MWL的增加而增加。MWL在靠海的水文站以每年大約0.24 cm的速度上升，與南海平均海平面上升速率(0.27 cm/a)相似[18]。

在河床下切的影響下，不同區(qū)域的峰值水位趨勢(shì)變化不同。在1980年后的一段時(shí)間內(nèi)，由于頻繁的河床采沙與航道疏浚，珠江三角洲上游站的MWL、PLWL和PHWL呈顯著下降趨勢(shì)，尤其是三水站和馬口站水位下降最為明顯。值得注意的是，PHWL在三角洲中腹部仍然顯示出上升的趨勢(shì)，這意味著不僅高水位在上升，而且極端水位也在上升。竹銀站MWL和PLWL呈下降趨勢(shì)，三善滘站MWL呈上升趨勢(shì)，PLWL呈下降趨勢(shì)，表明MWL的變化并沒(méi)有直接轉(zhuǎn)化為高水位和低水位的變化。在河床下切后，下游站點(diǎn)的水位參數(shù)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，這與三角洲口門處的土地圍墾等人類活動(dòng)有關(guān)[19]。

圖5為西江和北江水文站的峰值水位累計(jì)頻率曲線。為了確定河床下切后的峰值水位變化，基于概率密度函數(shù)法計(jì)算了采沙前和采沙期PHWL的重現(xiàn)期。為了消除潮汐節(jié)點(diǎn)調(diào)制對(duì)峰值水位的影響，本次分析取采沙前1961—1980年和采沙期1993—2012年的水位序列。結(jié)果表明，在上游(馬口和三水站)，河床下切后10 a重現(xiàn)期和50 a重現(xiàn)期的峰值水位比河床下切前減少了1～2 m，說(shuō)明河床下切導(dǎo)致三角洲上游峰值水位降低。與上游相反，河床下切后中腹部區(qū)域10 a和50 a重現(xiàn)期的峰值水位比河床下切前高0.1～0.2 m，表明河床下切增加了中腹部區(qū)域的洪水風(fēng)險(xiǎn)。該區(qū)域峰值水位上升可能是潮汐頂托徑流，阻礙了徑流下泄。雖然挖沙活動(dòng)造成了河道河床下切，但同時(shí)也增大了河道體積，使得納潮量增加。增大的納潮量不僅可以防止中腹部地區(qū)的水位隨河床降低而下降，還可以減緩徑流速度，而導(dǎo)致了峰值水位的升高[20]。在內(nèi)陸河交匯口，由于干、支流的交匯存在水體間的相互頂托作用，造成局部水流壅塞[21]。在下游，峰值水位上升，這是由于河床下切導(dǎo)致潮汐振幅增大，增大的潮汐振幅和海平面上升的綜合效應(yīng)導(dǎo)致了潮控區(qū)峰值水位的增加。

圖5 西江和北江水文站峰值水位累計(jì)頻率曲線Fig.5 Cumulative frequency curves of peak water level in the West River and the North River

3 結(jié) 論

a.三角洲上游的峰值水位顯著降低。是由于頻繁的河道采沙擴(kuò)充了河床容積，造成了同流量下水位下降，從而降低了洪水風(fēng)險(xiǎn)。

b.在中腹部地區(qū)，峰值水位上升。這種現(xiàn)象可歸結(jié)于河床下切后潮流頂托作用的增大使徑流下泄不暢，從而壅高水位。表明河床下切增加了中腹部地區(qū)的洪水風(fēng)險(xiǎn)。

c.下游峰值水位的上升應(yīng)該與海平面上升和圍墾等人類活動(dòng)有關(guān)。