大沽河口水位变化特征分析
2021-02-03赖秋宇刘子洲翟方国顾艳镇姜庆岩
赖秋宇, 刘子洲, 翟方国, 顾艳镇, 陈 栋, 姜庆岩
大沽河口水位变化特征分析
赖秋宇1, 刘子洲1, 翟方国1, 顾艳镇1, 陈 栋2, 姜庆岩2
(1. 中国海洋大学 海洋与大气学院, 山东 青岛 266100; 2. 浙江大学 海洋学院, 浙江 舟山 316021)
本文基于2016年11月8日—2019年6月29日大沽河入海口水深观测数据分析了大沽河河口水位变化特征, 并结合风场、降水量、卫星高度计融合产品资料对其影响因素展开了讨论。结果表明: 1) 大沽河口水位变化由潮汐过程主导, 潮汐类型为正规半日潮, M2分潮占主导; 2) 余水位在2017年7月—2019年1月存在周期约为110—150天的显著季节内变化, 主要受到纬向风的影响, 监测系统处在大沽河入海口西岸, 东向(西向)风将驱动水体向东(西)输运, 导致西岸监测系统处水量减少(增加), 从而观测到余水位下降(上升); 3) 观测期间, 余水位存在显著下降趋势, 约为–0.53×10–2m/月, 主要受到大沽河流域降水量减少的影响。
大沽河口; 水位变化; 纬向风; 降水
在全球气候变暖这一气候变化背景下衍生出的全球海平面上升问题[1], 其将增加感潮河段(特别是河口三角洲和地势低洼区域)潮位, 导致在极端天气条件(台风、强温带气旋、寒潮等)下沿海城市、港口与航道对风暴潮灾害抵御能力下降, 直接影响沿海地区人民生活水平和制约社会经济发展[2-5]。青岛市海岸带区域人口密集导致其遭受风暴潮灾害的脆弱性较高[6-7], 故有必要建设完善的海洋环境监测系统, 加强对海洋灾害性事件的预警预报, 利用观测水位时间序列是以往学者研究中国近海海平面变化的主要研究手段之一[8-10]。
大沽河, 位于36°10′—37°12′N, 120°03′—120°25′E, 发源于山东省招远市境内, 于胶州湾马头村南注入胶州湾, 干流全长179.9 km, 是胶州湾入海径流最大的河流[11], 被称作青岛市的“母亲河”。大沽河流域处在华北暖温带季风气候区, 气候具有夏季炎热多雨, 冬季寒冷干燥的特点, 流域降水集中于每年6—9月的汛期, 7、8月的降水量在全年总降水中占主导, 且呈现下降趋势[12], 以往学者对大沽河口的研究多集中在生态环境[13-16]、水质[17-18]、水沙输运[19-20]、地下水交换[21-22]等方面。关于大沽河口水动力过程的研究相对较少。尹则高等[23]通过建立潮流和径流作用下大沽河口水动力数学模型, 研究了潮位、潮流变化在不同径流条件下的响应。李兆钦等[24]在讨论潮汐过程对大沽河口底层溶解氧浓度变化时, 基于2016年11月6日—2017年6月20日水深观测资料指出了大沽河口潮汐类型为正规半日潮。受限于缺乏观测资料和观测资料的时间长度, 以往学者未能揭示大沽河口水位较低频时间尺度变化, 对其变化趋势和影响因素讨论也较少, 故有必要利用更长观测资料做进一步研究讨论。
本文基于放置于大沽河口的监测系统在2016年11月8日—2019年6月29日期间的水深观测数据, 分析了大沽河口水位变化特征及其变化趋势, 并结合风场、降雨量、外海水位等数据对影响水位变化的原因做出了讨论。
1 监测系统与数据集
1.1 监测系统概况
2016年11月在青岛市海洋环境监测系统项目下建设的一套海洋环境有缆在线监测系统, 位于大沽河入海口东北—西南向河道西岸, 坐标为36°11′44.15″N,120°7′0.57″E, 具体位置如图1中红色五角星所示。温度、盐度、pH、溶解氧、浊度、叶绿素等生态要素数据由系统搭载的加拿大AML公司Metric X 50160水质仪观测得到, 观测间隔为1 min。压力、流速、流向、波浪数据由声学波浪流速剖面仪(Acoustic Wave and Current Profiler, AWAC)观测得到, 观测间隔为1 min, 压力的精度为0.01%, 分辨率为10–8。
1.2 数据
用于分析水位变化的水深数据由压力观测数据根据Fofonoff和Millard公式[25]换算得到, 时间间隔为1 min, 本文选取2016年11月8日—2019年6月29日期间数据, 剔除缺测天数, 有效数据长度为931 d。
为了讨论影响大沽河口水位变化的影响因素, 本文还采用以下数据: 由欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)提供的天平均ERA-Interim再分析资料[26], 主要使用经向风应力(Meridional Wind Stress, MWS)和纬向风应力(Zonal Wind Stress, ZWS)数据, 空间分辨率为0.125°×0.125°, 时间范围为2016年1月1日—2019年7月1日, 利用双线性插值法, 可以获得观测系统处的风应力时间序列; 欧盟哥白尼海洋环境监测服务中心 (E.U. Copernicus Marine Environment Monitoring Service, CMEMS) Unidata Dataset Discovery v1.0 (http://marine.copernicus.eu/web/27-service-commitments- and-licence.php)多卫星(Altika Drifting Phase, Cryosat-2, Haiyang-2A, OSTM/Jason-2)融合格点数据集。主要结果采用海平面异常(Sea Level Anomaly, SLA)数据, 时间分辨率为1天, 空间分辨率0.125°×0.125°, 时间范围为2016年1月1日—2019年5月13日; 降水数据来自亚洲—太平洋数据研究中心(Asia Pacific Data Research Center, APDRC)(http://apdrc.soest.hawaii. edu/data/data.php)的Climate Prediction Center (CPC)全球月气候格点数据集[27-28], 该数据集由美国国家海洋大气管理局(National Oceanic and Atmosphere Administration station, NOAA)的气候预报中心提供。数据通过插值第2版全球历史气候数据网和异常气候监测系统站点观测数据, 并考虑时空变化和地形影响, 空间分辨率为0.5°×0.5°, 能够反映我国降水的时空特征[29], 时间跨度为2016年1月—2019年12月。本文选取包括山东半岛在内大范围降水数据, 以获取降水分布特征及长期降水趋势。
2 研究结果
观测期间, 大沽河口观测系统处水深变化范围为2.50~7.17 m, 平均水深为4.62 m。如图2(a)所示, 水深呈现出多种时间尺度的变化, 小时平均水深变化显示出明显的高频潮汐信号, 大小潮过程显著; 天平均水深变化也存在多时间尺度变化; 在季节尺度上, 水深自每年2月份开始增大, 至同年8月份上升至峰值, 于次年1月下降至谷值, 这表明水深的季节变化与流域丰水期和枯水期的交替变化相一致, 丰水期水深较大, 枯水期水深较小; 通过比较各月平均水深可以发现水深还呈现一定下降趋势。综上所述, 河口处水深变化在一定程度上受到入海径流量和胶州湾潮汐的影响。水深时间序列减去观测期间内平均水深可得到水深异常, 近似等于水位异常。为获取水位异常的显著变化信号, 本文选取整个观测期间小时平均水位异常时间序列进行功率谱分析[30], 结果如图2(b)所示, 水位异常功率谱存在多个显著峰值, 其中最大谱值对应周期为12.42小时, 对应M2分潮的周期; 在4、6、12、24小时附近谱值较显著, 分别与浅水分潮族、半日分潮族、全日分潮族的周期相近。上述结果表明, 大沽河口水位变化以潮信号为主。
图1 大沽河口外地形
注: 图中红色五角星为监测系统的位置; 蓝色实线为大沽河河道; 水深图像由海图数据绘制; P点为CPC降水数据其中一个站点
图2 2016年11月8日至2019年6月29日小时平均、天平均、月平均水深时间序列(a), 小时平均水位异常功率谱密度(b)
2.1 潮汐
2.2 季节内变化
观测水位异常与回报水位异常的差异可以表征余水位(Residual Water Level, RWL)异常变化[31], 图4(a)展示了观测期间RWL异常的天平均时间序列, 其变化范围为–0.62~0.40 m, 标准差为0.07 m。本文通过Morlet小波变换方法[32], 分析RWL异常时间序列的显著变化周期, 由图4(b)展示结果可知, RWL异常在2017年7月—2019年1月存在110~150天的显著季节内变化。前人研究[31, 33]指出: 河口水位除受到外海潮汐影响外, 还受到风速、风向的影响。
图3 观测水位异常与回报水位异常时间序列
表1 大沽河口主要分潮调和常数
注: 表中所有结果均由T_TIDE程序运行得到
通过相关性分析ZWS异常与RWL异常存在显著的负相关, 相关系数为–0.54,<0.05; RWL与MWS和风应力旋度间相关性较差。通过对ZWS的Morlet小波变换分析结果[图4(c)]可知其存在约5个月左右的显著变化周期, 与RWL的显著周期对应。以上分析说明RWL对纬向风的影响较为敏感, 本文通过带通滤波分别获取RWL和ZWS异常的110~150天季节内变化信号, 结果如图4(d)所示, 二者相关系数为–0.6,<0.05。综上所述, RWL季节内变化主要受纬向风的影响, 监测系统处在大沽河入海口西岸, 西(东)风将驱动水体向河口东(西)岸输运, 西岸出水量减少(增加), 致使监测系统观测到RWL下降(上升)。
图4 天平均RWL时间序列(a), 天平均RWL小波系数实部(b), ZWS小波系数实部(c)和110~150天RWL和ZWS的带通滤波信号(d)
本节中还计算了RWL的季节内变化同流域内P点(36.75°N, 121.25°E, 图1)降水量异常的相关性, 二者间相关系数为–0.13, 表明降水量的变化并非影响RWL季节内变化的主要原因。
2.3 线性趋势
图5(a)展示了将观测期间内天平均RWL进行逐月平均处理后得到的月平均RWL时间序列, 其呈现出显著的下降趋势, 约为–0.53×10–2m/月, 通过显著性水平为0.05的Mann-Kendall趋势检验[34]。前人研究指出风场、外海相对海平面、流域径流等因素影响河口水位的变化[31, 35-38], 高宗军等[11]曾利用历史资料分析指出大沽河降水与径流间存在较好的正相关关系, 故在缺少径流数据的情况下, 本节将研究风场、外海水位、大范围降水等因素对RWL趋势的影响。
图5 观测期间, 月平均RWL及其趋势(a), 月平均ZWS及其趋势(b), P站降水量异常时间序列(c)
图5(b)展示了ZWS异常的时间序列及其趋势, 其下降趋势约为–11.29 Ns/(m2月), 对应东风在观测期间有增强的趋势, 在3.2节中分析可知东风对RWL的贡献主要是使得RWL升高, 与观测RWL变化趋势不符, 所以在观测期间内, 纬向风的变化趋势(东风增强)并非是RWL呈下降趋势的主要原因。图6(a)展示了观测期间外海SLA的趋势分布, 结果显示胶州湾外海水位在观测期间呈现上升趋势, 外海水位上升将使得更多外海海水进入胶州湾, 致使湾内包括大沽河口区水位整体上升, 这与观测结果不符。通过讨论局地风场(纬向风)和外海SLA的变化对RWL的影响, 二者并非观测期间大沽河口RWL呈下降趋势的主要影响因素, 故作者推测致使RWL呈下降趋势的影响因素更多来源于大沽河口上游。于是作者计算了观测期间中国东部大范围降水趋势分布, 如图6(b)所示, 观测期间山东半岛降水量普遍呈现下降趋势, 图5(c)以大沽河周边的P测站降水量异常时间序列为例展示了观测期间的降水变化及其趋势, 同前人[40]研究结果一致, 降水极值集中于汛期(7~8月), 其趋势约为–0.037 mm/月, 相似的变化的趋势在大沽河流域周边站点同样存在。流域降水减少使得进入大沽河补充径流的水体减少, 另外降水减少还将使得流域内人类生产生活对大沽河河水汲取量增加, 以上两个过程导致大沽河流域径流的减少, 致使大沽河口监测系统观测到RWL的下降。
3 结论与展望
本文通过分析大沽河口监测系统2016年11月8日—2019年6月29日的水深观测数据, 对水位变化的潮汐过程、季节内变化、观测期间变化趋势等特征, 以及影响因素展开了分析讨论, 得到了以下结论:
1) 大沽河口水位变化由潮汐过程主导, 每月都存在两个大潮过程和两个小潮过程; 潮汐类型为正规半日潮, 其中M2分潮的振幅最大, 达1.23 m, 浅水分潮(K1、O1)和全日分潮(M4、MS4)的振幅相当, 二者振幅在0.15~0.23 m范围内。
2) 纬向风变化与日平均RWL呈显著相关, 具体表现为ZWS异常与RWL异常间存在显著负相关, 相关系数为–0.54,<0.05; 通过Morlet小波变化分析方法得知RWL异常在2017年7月—2019年1月存在110~150天左右的显著季节内变化, 用同样的方法可以发现ZWS在2017年10月—2018年10月期间存在约5个月左右的显著变化周期, 与RWL的变化对应, 进一步通过带通滤波分别获取RWL和ZWS异常110~150 d信号, 二者相关系数为–0.60,<0.05。RWL的季节内变化主要受纬向风的影响, 西(东)风将驱动水体向河口东(西)岸输运, 西岸出水量减少(增加), 致使监测系统观测到RWL下降(上升)。
图 6 观测期间, 海平面异常趋势分布(a), 地面降水量趋势分布(b)
注: 子图a、b中红色五角星为监测系统位置, 子图b中品红色虚线框内区域代表大沽河流域
3) 在观测期间, 月平均RWL还呈现显著下降趋势, 约为–0.53×10–2m/月, 主要受到大沽河流域内降水减少的影响, 本文推测降水量的减少对RWL下降的影响可以分为两方面: 其一是降水减少直接导致流域内径流减少, 另外降水减少还将使得流域内人类生产生活对大沽河河水汲取量增加。
本文通过对大沽河口长期、连续水深观测的研究, 揭示了河口的潮汐过程, 发现了观测期间水位呈现的季节内尺度变化以及水位的变化趋势, 针对影响水位变化的动力因素得到了一些初步结论, 受到观测资料时间长度和分析数据种类的限制, 需进一步结合观测资料分析探究。
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Analysis of the characteristics of water level variation in Dagu River estuary
LAI Qiu-yu1, LIU Zi-zhou1, ZHAI Fang-guo1, GU Yan-zhen1, CHEN Dong2, JIANG Qing-yan2
(1. College of Ocean and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China)
This study analyzed the characteristics of water level variation in the Dagu River estuary and its influencing factors combined with the wind field, precipitation, and satellite altimetry data based on the depth observation data of Dagu River estuary from November 8, 2016 to June 29, 2019. Results showed that (1) the water level variation in Dagu River estuary was dominated by a normal semidiurnal tidal process and the M2 subtide was dominant. (2) The residual water level (RWL) had a significant intraseasonal period of approximately 110–150 days, which was mainly affected by zonal wind, i.e., the eastward (westward) wind would drive water transport to the east (west), decreasing (increasing) the water volume at the west bank at which the monitoring system was located, leading to the decrease (increase) in RWL. (3) During the observation period, the RWL exhibited a significant downward trend, approximately −0.53×10−2m/month, which was mainly affected by the decrease in precipitation in the Dagu River basin.
Dagu River estuary; water level variation; zonal wind; precipitation
Aug. 21, 2020
P731.2
A
1000-3096(2021)01-0022-10
10.11759/hykx20200821002
2020-08-21;
2020-09-26
国家自然科学基金项目(41776012); 国家重点研发计划 (2019YFD0901305); 浙江省重点研发计划(2020C03012); 三亚崖州湾科技城管理局重大科技项目(YZ2019ZD0X)
[National Science Foundation of China, No. 41776012; National Key Research & Development Program of China, No. 2019YFD0901305; Key Research & Development Project of Zhejiang Province, No. 2020C03012; Major Science and Technology Project of Sanya YZBSTC, No. YZ2019ZD0X]
赖秋宇(1995-), 男, 广西桂林市人, 硕士研究生, 主要从事海洋水动力研究, E-mail: QYordinary@163.com; 刘子洲,通信作者, 男, 山东省淄博人, 实验师, 主要从事海洋调查及近海海洋环境问题的教学和研究, E-mail: lzz2013@ouc.edu.cn
(本文编辑: 赵卫红)
