基于数值模拟与统计学方法的南黄海近岸沙脊与水道稳定性评价

朱庆光, 倪文斐, 高建华, 贾建军, 杨 磊, 龚绪龙, 汪亚平



基于数值模拟与统计学方法的南黄海近岸沙脊与水道稳定性评价

朱庆光1, 倪文斐2, 高建华1, 贾建军3, 4, 杨 磊5, 6, 龚绪龙5, 6, 汪亚平1

(1. 南京大学地理与海洋科学学院, 江苏南京210023; 2. University of Maryland Center for Environmental Science, MD Cambridge 21613, USA; 3. 国家海岛开发与管理研究中心, 浙江杭州 310012; 4. 国家海洋局第二海洋研究所, 浙江杭州 310012; 5. 江苏省地质调查研究院, 江苏南京210018; 6. 国土资源部地裂缝地质灾害重点实验室, 江苏南京210018)

以南黄海江苏岸外辐射沙脊群为对象, 基于已验证的该区域沉积动力学数值模型模拟近30 a (1979~2011年)的水下地形演化, 计算辐射沙脊区域海底地形年际变化标准偏差, 对沙脊和水道的地貌稳定性进行定量评估。研究发现, 地形变化标准偏差愈小, 地貌愈稳定; 标准偏差愈高, 地貌愈不稳定。定量地确定了南黄海辐射沙脊区域内沙脊与水道稳定性系数的时空分布, 发现主要淤积区域位于沙脊周围, 近岸沙洲有淤高的趋势; 主要侵蚀区位于水道, 沙脊间水道逐渐冲刷加深, 如西洋水道和黄沙洋水道。本研究提出的基于海底地形年际变化标准偏差确定地貌稳定性评估方法, 可为海岸陆架地貌稳定性研究、区域资源开发和环境保护等提供参考。

沙脊; 潮汐水道; 地貌稳定性; 数值模拟; 标准偏差; 南黄海

江苏中部海岸外侧, 发育有全球独特的辐射沙脊群地貌体系, 该体系南北长约200 km, 东西宽约140 km(图1), 大体上以弶港为顶点、以黄沙洋为轴, 自岸向海成辐射状展开[1-2]。该区域内沙脊和深槽相间分布, 水深介于0~25 m, 部分沙洲在低潮时可露出水面并与陆地相连, 出露面积达2 125.45 km2, 形成了广阔的岸外土地资源[3]。沙脊之间由潮汐通道分隔, 部分深槽水深条件优越, 且地貌形态稳定, 具备了建立天然深水良港的条件。

20世纪90年代以来, 由于社会经济发展的需要, 对于辐射沙脊群海域的研究主要集中在具有土地利用价值的大型沙洲, 以及近岸水深条件良好、具有工程意义的潮流通道[4]。朱大奎和龚文平[5]通过实测水文数据和地形演变分析对西洋水道的稳定性进行了研究, 发现西洋水道从20世纪60年代到90年代不断冲宽刷深, 处于冲刷状态。通过对跨度10~30 a不同时期的实测海底地形对比和钻孔资料分析发现, 黄沙洋、烂沙洋、大洪水道整体比较稳定, 局部存在冲淤; 小庙洪水道口门呈现北淤南冲的趋势[6-10]。倪文斐等[11]对苦水洋水道的沉积动力特征进行了研究, 并通过历史海图资料与最新的水道地形的对比, 进一步探讨了苦水洋水道的地形演变过程及稳定性。随着遥感技术的应用和发展, 遥感观测技术手段在沙洲和水道的地貌提取和演化趋势分析等方面也得到了广泛应用。李海宇等[12]利用多期遥感影像和地形资料对辐射沙脊区域1980~1990年的地形演变趋势进行了定性分析。陈君等[13]利用多年遥感图像解译和现场实测水文资料,对东沙的地形、沉积特征, 以及30 a来的演化趋势进行了分析。高敏钦等[14]建立了辐射沙脊海域的水下数字高程模型, 定量计算了西洋水道和川腰港附近的冲淤变化。丁贤荣等[15]结合遥感观测与地貌测量数据, 研究了条子泥沙洲主要潮沟迁移与近期的地形冲淤过程。Liu等[16-17]通过对遥感图片进行水边线提取的方法建立了东沙的精细化数字高程模型, 对东沙的地形演变进行了定量化分析。

然而, 目前对于江苏岸外辐射沙脊群海域沙脊与水道稳定性的研究, 仍主要集中在东沙、条子泥、西洋等部分区域, 沙脊与水道的稳定性评价, 尚没有可靠的评价方法。对于整个辐射沙脊系统而言, 地形实地测量艰难危险, 投入成本大; 遥感观测手段虽然得到了长足的发展, 但是受限于反演水深的能力, 对潮汐水道的稳定性评价仍存在一定误差。因此, 基于沉积动力学理论方法, 借助遥感、历史海图对比等手段, 建立一套较为完整的沙脊-水道地貌稳定性评价体系, 对于该区域的海洋资源开发、环境保护具有重要意义。本文利用已有的地形资料, 建立了江苏岸外辐射沙脊群地貌演化模型, 通过模型输出辐射沙脊区域33 a地形数据的时间序列, 利用Matlab的统计分析功能, 计算地形数据年际变化的标准偏差, 对沙脊和深槽的稳定性进行了定量分析和评价。

1 研究区概况

南黄海辐射沙脊群海域最主要的水动力因素是潮汐, 东海的前进潮波和黄海旋转潮波控制着该海域的潮流场, 并在弶港附近海域交汇, 形成了具有辐聚辐散形式的潮流运动[2]。该区主要为正规半日潮, 潮差分布以新洋港为界向南北增加, 弶港至北坎一带潮差最大, 平均潮差在4 m以上, 为强潮海岸; 其两侧潮差在2~4 m之间, 属中潮海岸[18]。实测数据和数值模拟结果显示该区潮流流速较强, 平均流速为0.7~0.9 m/s, 强流速有利于沙脊-水道地貌的形成和改造[19]。

辐射沙脊的物质基底主要是全新世海侵以来的古长江水下三角洲, 1855年黄河改道北归后废黄河水下三角洲的沉积物在潮流作用下向沙脊群输运, 与南部现代长江沉积物一同成为沙脊群目前主要的沉积物来源[20]。南黄海海区底质总体上以砂质粉砂和粉砂质砂为主, 沉积物的类型主要有泥、粉砂、砂质粉砂、粉砂质砂、砂五种类型[20]。近岸海域在强烈的水动力作用下形成了终年存在的高悬沙浓度水体, 悬沙浓度的季节变化明显, 冬季悬沙浓度最高, 整个海域平均悬沙浓度达0.3 kg/m³, 其次为春季, 夏季最低, 平均值仅为0.1 kg/m³[21]。

2 材料与方法

2.1 数据来源

江苏岸外辐射沙脊区域水动力复杂, 地形变化剧烈, 实地地形测量艰难危险且投入成本大, 因而通过传统手段获取该地区长时间的地形变化数据非常困难。本文采用数值模拟方法, 通过荷兰Deltares研究所开发的Delft3D水动力与沉积物输运数值模拟工具, 建立辐射沙脊区域的沉积动力学模型(图2), 模拟计算了该海域1979~2011年的地貌演化过程, 最终获得该地区的地形变化时间序列。模型使用的原始地形是基于20世纪70年代海军实际观测水深, 海司航保部所制的1︰25万水下地形图(1979年)进行数字化、空间插值所得到, 并校正到了平均海平面基准面(85高程)。

运用实测数据验证, 结果表明该模型能够较准确地模拟研究区域的水动力场和悬沙浓度场[22]。本研究组2011年在苦水洋海域获得了高质量海底地形数据, 将模型输出的苦水洋地区2011年模拟地形与实测地形进行对比, 发现数值模型的结果与实测资料较吻合[22], 最大误差为5 m, 平均误差在±2 m以内。因此, 将数值模拟获得的整个南黄海辐射沙脊群海域的海底地形作为最新一期的数据(图3), 可用于地貌稳定性的分析和研究。

2.2 地貌稳定性评价指标

标准偏差(standard deviations, std)是统计学上一种量度数据分布离散程度的标准, 用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小, 数据分布偏离平均值就越少, 反之亦然。将其应用到地形数据的时间序列分析中, 计算一定时间内地形数据分布的标准偏差, 可以反映地形数据随时间变化的稳定性。若标准偏差越大, 则地形数据偏离平均值的程度越大, 地形随时间波动的不稳定性增强; 反之, 标准偏差越小, 地形数据偏离平均值的程度越小, 地形较稳定, 波动小。

利用已验证的江苏辐射沙脊群地貌演化模型, 逐年输出1979~2011年辐射沙脊区域的地形数据(图3)。通过Matlab对输出的面状地形数据进行时间序列的稳定性统计, 利用软件内置std函数计算每个网格点33 a地形变化的标准偏差(图2)。

其中,为统计年数, 取值33;x为第年的地形高程值;为该点33 a地形高程平均值。将2011年的地形数据与1979年的地形数据作差, 将标准偏差根据该点的净冲淤状况, 赋以正负号, 正值判定为淤积, 负值判定为冲刷, 最终以带符号的标准偏差作为地貌稳定性指标。

3 结果

3.1 沙脊-水道稳定性分级

利用Matlab对稳定性指标的分布进行统计, 发现所有数据点均位于–10~10之间, 且99%的数据位于–5.5~5.5之间(图4), 分布在这个范围内的数据基本代表了整个辐射沙脊区域地貌演化的稳定性分布, 故为了计算方便, 将以标准偏差来衡量的稳定性指标的分级标准选取为–5.5~5.5之间, 并均匀划分为11个等级。

通过Matlab软件对辐射沙脊地区地貌冲淤稳定性作图, 将统计得到的以标准偏差来衡量的冲淤稳定性指标从–5.5~5.5等值分为11级: –0.5~0.5为0级, 处于地貌冲淤稳定状态; –0.5~–1.5为1级侵蚀; –1.5~–2.5为2级侵蚀; –2.5~–3.5为3级侵蚀; –3.5~ –4.5为4级侵蚀; <–4.5为5级侵蚀; 0.5~1.5为1级淤积; 1.5~2.5为2级淤积; 2.5~3.5为3级淤积; 3.5~4.5为4级淤积; >4.5为5级淤积(图5)。

3.2 地貌演变及冲淤稳定性分析

整体来看, 不同位置的水道-沙脊的演化趋势和稳定性不尽相同, 辐射沙脊地区淤积的范围要大于冲刷的面积(图5), 主要的淤积区域分布在沙脊周围, 近岸主要沙洲有淤高的趋势; 主要的侵蚀区分布在水道中, 沙脊间的主要水道逐渐冲刷加深, 如西洋水道和黄沙洋水道等; 部分的侵蚀和淤积区域呈条带状交替出现, 在蒋家沙和烂沙洋近岸沙洲区域尤为明显。

西洋和小阴沙是整个辐射沙脊地区冲淤变化最剧烈的区域(图6), 西洋的稳定性等级为–5, 在这32 a的演化过程中发生了剧烈的侵蚀过程, 这与朱大奎和龚文平[5]、黄海军等[23]的研究较为符合。西大港向弶港方向冲刷延伸, 同时东大港也不断侵蚀加深, 东、西大港之间的沙脊稳定等级为5, 沿西洋向西北方向迅速发育并淤高。小阴沙的稳定性等级也达到了5, 淤积明显, 尤其是靠近东沙的区域, 变化最为剧烈。

东沙的外围受到了轻微侵蚀, 稳定等级–2~ –1之间, 说明东沙的面积在减小, 这与宋召军等[24]的研究以及江苏“908”近海海洋综合调查与评价专项的结果一致。几条主要的潮沟切割挖深在某些程度上也影响着东沙的冲淤演变, 东沙内缘区域存在稳定性等级为1的斑状淤积。

条子泥沙洲近30 a来冲淤剧烈, 稳定性等级主要在–3~3之间(图7a), 相对稳定区主要分布在弶港近岸和二分水滩脊, 冲淤格局呈现北冲南淤的特征, 外缘边滩相对冲淤活跃, 这与丁贤荣等[15]通过遥感与地面测量相结合的方法研究近40 a来条子泥的冲淤演化得出的结论是一致的(图7b)。

陈家坞槽和苦水洋均为轻微冲刷状态, 稳定性等级由外海到近岸从–1减小到–2, 说明越往近岸方向冲刷程度越强, 总体而言这两条潮汐通道基本保持着稳定和畅通(图8)。毛竹沙和外毛竹沙在向海侧非常稳定, 稳定性分级保持在0, 冲淤变化非常小, 但是随着近岸水深的减小, 外毛竹沙的稳定性分级增加到2左右, 在近岸侧出现了较强的淤积。

位于辐射沙脊群南部的蒋家沙、河豚沙和太阳沙是淤积比较剧烈的区域(图9)。它们的稳定性分级普遍分布在2左右, 部分区域可到达4, 沙脊整体不断淤高并向海生长。位于它们之间的几条潮汐水道不断冲刷挖深, 使得这3个沙脊出现了淤高变窄的趋势。

黄沙洋整体的稳定性分级保持在–2左右, 近30余年来不断冲刷变宽, 近岸段水道受到强烈侵蚀。烂沙洋则较为稳定, 仅在北部区域出现了稳定性分级为–1的轻微冲刷, 整体冲淤基本平衡, 与邹欣庆等[9]的研究结果较为吻合。

4 讨论

本研究通过建立江苏岸外辐射沙脊群地貌演化数值模型, 计算辐射沙脊区域地形数据年际变化标准偏差, 旨在建立该区域沙脊-水道冲淤稳定性评估的分级标准和评价方法。结果表明, 研究区主要的淤积区域分布在沙脊周围, 近岸主要沙洲有淤高的趋势, 小阴沙、蒋家沙、河豚沙和太阳沙淤积剧烈。在东海前进潮波和黄海旋转潮波的控制下, 涨潮流在辐射沙脊区域占优势, 细颗粒沉积物有向岸输运的趋势[25], 因此在细颗粒物质不断供给的条件下近岸沙洲和潮滩逐渐淤高。该区域内的侵蚀区则主要分布在水道中, 沙脊间的主要水道在潮流作用下不断冲刷加深, 尤其在潮流作用较强的区域, 如西洋水道和黄沙洋水道等, 出现了强烈的冲刷和侵蚀。从结果上看, 地形数据年际变化标准偏差所确定的沙脊与水道稳定性系数的空间分布, 与辐射沙脊区域近30余年来的冲淤演化格局基本保持一致[5, 9, 15, 23-24], 该方法用于辐射沙脊地貌冲淤稳定性的分级和评估是比较可靠的。

相较于传统的仅计算单一冲淤变化所确立的地貌稳定性评价方法, 例如江苏“908”调查专项通过计算1979年和2006年的地形冲淤评估辐射沙脊地貌稳定性, 本研究建立的年际变化标准偏差统计指标充分考虑了长周期的地形变化, 能够更准确、合理地对大范围辐射沙脊地区的沙脊-水道稳定性进行评估。但这种方法也存在一些不足之处, 本文采用的地貌演化数值模型所模拟的是1979~2011年辐射沙脊地区自然条件下的地貌演化过程, 并未考虑人类活动对地貌演化造成的影响, 围垦、港口建设、水产养殖等大规模人类活动将会对当地的水动力条件和地貌演化造成剧烈影响[15, 26-28]。在这类人类活动比较频繁的区域, 本文得到的冲淤稳定性分级可能与实际情况存在出入, 应当充分考虑人类活动的影响采用更精细的手段进行局地评估。同时, 本文针对的是以潮汐为主要驱动力塑造下的近岸沙脊-水道冲淤演化, 并未考虑极端动力条件下的地貌过程, 在江苏近岸海域, 台风引发的风暴潮对海岸沉积速率、沉积结构与构造特征和地貌格局会产生重大影响[29], 破坏地貌系统的稳定性。在未来的研究工作中, 可将极端动力条件下的地貌演化过程纳入稳定性评价中, 从而获得更为完善的辐射沙脊群地貌稳定性分布。

利用地形数据年际变化标准偏差评估近岸沙脊-水道地貌稳定性的方法, 并不局限于本文所采用的特定研究手段, 通过遥感手段获取的DEM、实地GPS-RTK测量的地形变化等都可采用这一方法进行地形数据的统计分析, 计算同一时间段内地形数据年际变化标准偏差, 获得地貌稳定性分级指标。通过不同研究手段获得的稳定性分级指标间的比较和验证, 可以进一步合理地对该区域的地貌稳定性进行评估。随着研究的推进和数据的不断积累, 逐步建立不同区域的地貌稳定性指标, 最终纳入到统一的辐射沙脊群地貌冲淤稳定性评价体系中(图10)。

虽然本研究是以辐射状沙脊系统地貌稳定性为主要研究对象, 但是通过地形数据年际变化标准偏差统计指标评估地貌稳定性这一方法仍然适用于其他沙脊系统, 前提是必须有长期连续的逐年地形数据来进行年际变化标准偏差的统计。今后也应该拓宽研究范围, 结合沉积动力学指标, 应用到不同的海岸地貌系统的稳定性研究中。关于如何运用沉积动力学方法对海岸地貌稳定性进行评价, 前人已有不少研究, 其中比较有代表性的是海底沙波迁移机制[30]和潮汐汊道稳定性[31]研究, 这类研究对象与沙脊-水道地貌系统具有一定的相似性, 今后可将地形变化标准偏差统计指标与在这类地貌系统中建立的沉积动力学指标相结合, 进一步完善海岸地貌稳定性的评价体系。

5 结论

采用地形数据年际变化标准偏差, 对近岸沙脊-水道的地貌稳定性定量评估的方法是可行的。本文利用已有的地形资料, 建立了江苏岸外辐射沙脊群地貌演化模型, 通过Matlab的统计分析功能, 计算地形数据年际变化的标准偏差, 定量地确定了江苏岸外辐射沙脊区域内沙脊与水道稳定性系数的时空分布。

地形变化标准偏差与沙脊-水道地貌稳定性的关系是: 标准偏差愈小愈稳定, 愈高愈不稳定。

辐射沙脊群主要的淤积区域分布在沙脊周围, 近岸沙洲有淤高的趋势, 小阴沙、蒋家沙、河豚沙和太阳沙淤积剧烈; 主要的侵蚀区分布在水道中, 沙脊间的主要水道逐渐冲刷加深, 如西洋水道和黄沙洋水道。

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Evaluating the geomorphological stability of coastal sand ridges and tidal channels in the southern Yellow Sea using numerical simulation and statistical methods

ZHU Qing-guang1, NI Wen-fei2, GAO Jian-hua1, JIA Jian-jun3, 4, YANG Lei5, 6,GONG Xu-long5, 6, WANG Ya-ping1

(1. School of Geographic and Oceanographic Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China; 2. Center for Environmental Science, University of Maryland, Cambridge 21613, USA; 3. State Research Centre for Island Exploitation and Management, Hangzhou 310012, China; 4. Second Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Hangzhou 310012, China; 5. Geological Survey of Jiangsu Province, Nanjing 210018, China; 6. Key laboratory of Earth Fissures Geological Disaster, Ministry of Land and Resources, Nanjing 210018, China)

This study establishes a geomorphological evolution model for the radial sand ridge system off the Jiangsu coast. By calculating the standard deviation (std) of the inter-annual variability of terrain elevation data output from the model, a quantitative classification of geomorphological stability for the sand ridges and tidal channels is proposed. The relation between std and geomorphological stability shows that the higher the std is, the more unstable the landform is, and vice versa. The results indicate that the major siltation areas are around the sand ridges, especially some nearshore sand banks, while the areas of major erosion are in the tidal channels between the sand ridges (e.g., the Xiyang Channel, the Kushuiyang Channel). Based on the inter-annual variability std of the terrain elevation data, this quantitative analysis method for evaluating geomorphological stability shows potential for applicability and is significant to geomorphological research, regional resource exploitation, and environment protection on coastal continental shelves.

sand ridges; tidal channels; geomorphological stability; numerical simulation; standard deviation; the southern Yellow Sea

(本文编辑: 李晓燕)

[Natural Science Foundation of China, No.41376044; China Geological Survey, No.1212011220005, No.1212011220002]

Oct. 8, 2015

P737.2

A

1000-3096(2016)08-0119-10

10.11759/hykx20151008005

2015-10-08;

2015-12-02

国家自然科学基金(41376044); 中国地质调查局地质大调查项目(1212011220005, 1212011014002)

朱庆光(1991-), 男, 广东韶关人, 硕士研究生, 从事海洋沉积动力学研究, E-mail: zhuqg1991@163.com