径流和潮流共同作用下的福姜沙河段分流分沙不平衡性

2023-03-20

长江科学院院报 2023年2期

(上海河口海岸科学研究中心，上海 201201)

1 研究背景

长江口福姜沙河段位于长江下游澄通河段，上起江阴长江大桥下至九龙港，全长约40 km，该河段上距南京约180 km，距离吴淞口约234 km[1]，处于长江口潮流界内。福姜沙河段是典型的弯曲分汊河型，在平面上呈现“两级分汊、三汊并存”的格局，形成了长江下游典型的多级分汊多级汇流的复杂河势格局。

南京以下12.5 m深水航道二期工程于2015年6月开工，2019年5月竣工验收[2]。二期工程建设范围为长江干线南通天生港区至南京新生圩港区227 km河段，主要建设项目为：在福姜沙水道、口岸直水道、和畅洲水道和仪征水道建设航道整治工程，将航道深度建设成为12.5 m(理论深度基准面)。福姜沙水道二期工程实施后，现状条件下福姜沙河段12.5 m深水航道的维护疏浚段主要集中在福北水道，福北航道的维护疏浚量在2018年为761.14万m3，在2019年为890.45万m3。有很多学者研究了福北航道回淤量大的问题，目前这些研究主要是关注靖江边滩淤涨和周期性切割下移影响福北航道中上段航道水深条件[3]。但是靖江边滩淤涨和周期性切割下移的时间周期是5～8 a，所以这些研究无法解释福北航道的维护量在年内洪季和枯季也存在较大差异的问题, 福北航道的维护量年内洪季和枯季的变化主要是受到上游流量变化和潮汐变化影响。对于福姜沙河段这样的多级分汊河段,各汊道分流分沙变化对汊道发育演变意义重大[4]。

图1 研究河段和断面位置Fig.1 Map of Fujiangsha reach and location of survey sections

河道分汊是一种广泛存在的自然现象，汊道的分流分沙变化对于主支汊冲淤兴衰的影响无疑起着关键的作用。汊道的冲刷引起河槽容积的增大与分流比的变化并非完全对应关系,主支汊河槽容积相对关系的变化才是引起分流比变化的根本原因[5]。汊道会发生一定的兴衰与交替变化，一般而言，弯曲度较大的汊道因为分流比小、分沙比大而逐渐趋向衰弱，而弯曲度较小的汊道则相反。主汊和支汊兴衰交替是分汊河段河道演变的共同特点,大多数汊道主支汊交替周期长,是一种相对稳定的河床形态[6]。随着河道的这种变形，各汊道分流道的分流分沙也随之改变，而分流分沙的改变，又反作用于分汊河道的演变[7]。分汊口门处的环流强弱和悬移质垂线分布是影响汊道分沙比与分流比关系的主要因素[8]。在径流与潮汐共同作用的感潮分汊河段，如果分汊河道的分流分沙能保持基本平衡，那么该河道容易保持长久稳定，比如长江口比较稳定的南北港河段分流分沙比基本保持在50%左右波动[9]。但是实际上受多种因素的影响，多级分汊、弯曲的河道分流分沙总是呈现出不平衡性特征。产生分流分沙不平衡性的原因很多，在径流与潮汐共同作用的分汊河段，汊道的分流、分沙比主要受地形、含沙量、上游径流和潮差等因素影响。

本文以径流、潮流共同作用下的福姜沙河段分流分沙比为研究对象，并采用实测资料分析和河口、海岸和海洋ECOM模型(Estuarine,Coastal and Ocean Modeling，ECOM)的改进型ECOM-Sed研究上游径流、潮汐变化以及两者相互作用对分流分沙不平衡性的影响。研究结果可为研究福姜沙河段减少航道淤积量的延长或者加高现有丁坝措施提供科学依据。

2 研究区域和方法

2.1 研究区域

福姜沙河段目前航道情况是福中双向航道(双行)，航道宽度为400 m，福北航道是单向航道(上行)，航道宽度为260 m(航道位置见图1)。福姜沙河段整治工程研究开展以来的2012年开始至2019年期间，一共开展了10次大规模水文泥沙观测，观测资料中布置有福北水道(SJS1)和福中水道(SJS2)两条断面(断面位置见图1)。这两个断面采用了ADCP测量断面流量，并采用了垂线法测量了代表垂线的含沙量，据此计算了分流、分沙比，这些丰富的分流分沙观测资料为本研究提供了良好的基础。

2.2 研究方法

2.2.1 资料分析方法

本文收集整理了2012—2019年的福姜沙河段的10次洪、枯季的水文测验资料，上游大通站流量最小为13 200 m3/s，最大为49 071 m3/s。

在内河分汊河道已经有比较规范的分流比和分沙比计算公式[10]，实践中在潮汐河段采用潮量的方法进行统计，利用“面积包围法”计算出两涨两落闭合潮段内的总潮量，然后分别用同一河段主、支汊的潮流量与此河段的潮流量相比，从而计算得出主、支汊的分流比[11]。分汊道河段的分流比计算式如下[12-13]：

(1)

ηn=1-ηm。

(2)

式中：ηm、ηn分别为主汊和支汊分流比；Qmi、Qni分别为主汊和支汊一个潮周期内某时刻ti的流量。

根据定义，实践中在潮汐分汊河段的分沙比计算式如下[13]

(3)

ξn=1-ξm。

(4)

式中：ξm、ξn分别为主汊、支汊的分沙比；Smi、Sni分别为主汊和支汊在一个潮周期内某时刻ti的含沙量。

本文定义汊道分沙比与分流比的比值为分流分沙不平衡度αm，计算式为

(5)

该指标可以表示某一个汊道分流量和分沙量差异的相对大小，是可以表征一个汊道水沙关系的重要指标之一。分汊河道的分流分沙能保持基本平衡的时候，汊道的分流分沙不平衡度αm≈1。分汊河道的分流分沙不平衡的时候，汊道的分流分沙不平衡度αm≠1，如果αm>1，表明该汊道输沙量占比多于流量占比，反之表明该汊道的输沙量占比小于流量占比。

2.2.2 潮流泥沙模型介绍

三维潮流ECOM模型是在普林斯顿大学的海洋模式(Princeton Ocean Model，POM)的基础上发展起来的一个适用于计算河口海岸区域的三维模式。2001年，Zhu等[14]在此基础上发展了一个非正交坐标系下的ECOM-si模式, 这个模式垂向上采用σ坐标系(可以确保不同水深有一样的分层数的一种坐标系)，水平方向上采用非正交曲线网格，并采用“Arakawa C”网格差分格式。Wu等[15]对于该模型的物质输运方面作了一些改进，提高了物质平流输送的计算精度。刘高峰[16]在ECOM-si模型加入了泥沙输运模型，在泥沙模块的处理中采用总变差非增(Total Variation Diminishing，TVD)格式来计算泥沙沉降过程，考虑了盐度和含沙量对絮凝沉降速度的影响，把模型发展成为ECOM-Sed模型，并且使用该模型计算了径流对长江口泥沙变化的影响和净输移模式[17]。

本文即采用该三维潮流泥沙ECOM-Sed模型建立了一个福姜沙河段局部数学模型。采用大小模型嵌套计算，大模型包含整个长江口，上边界是长江大通站，小模型的下边界取在徐六泾，由大模型计算徐六泾潮位过程，再插值到小模型下游边界上。小模型中垂线水深分11层，网格编号x方向节点数为337，y方向的节点数为225，一共75 825个网格节点(见图2)。福姜沙河段的进行局部加密，最小网格间距为55 m，能够较好地贴合岸线，更好地模拟工程。

图2 福姜沙河段数学模型网格图Fig.2 Meshes of the numerical model of Fujiangsha reach

采用2016年8月水文测验资料对模型进行了验证，潮位和流速的验证结果见图3,图中有研究河段2个水文站点的潮位验证，以及实测水文资料中SJS1-C、JLG-B和FZ-F三个站点流速流向验证，可见模型很好地验证了潮位和流速过程，可以用来开展该河段的研究工作。

图3 福姜沙河段数学模型验证Fig.3 Validations for the numerical model of Fujiangshareach

3 实测资料分析

3.1 福北水道的分流分沙比

收集2012—2019年在福姜沙河段开展的10次水文测验资料，统计福北和福中水道的分流比和分沙比见表1。

根据表1数据可知，福北水道的分流比为21.7%～35.6%,均值为28.49%，分沙比为23.7%～39.7%，均值为33.73%，分流比小于分沙比。福中水道的分流比64.4%～78.5%，均值为71.53%，分沙比为55%～76.3%，均值为66.27%，分流比大于分沙比。在枯季期间，福北水道—如皋水道用仅有的28%过流量承担了34%输沙量，因此出现了分流比和分沙比的不协调、不匹配的现象。

表1 福姜沙水道分流比、分沙比Table 1 Flow split ratio and sediment diversion ratio at Fujiangsha reach

特别是在洪季期间，福北水道的平均分流比为30.65%，分沙比为39.43%，福中水道的平均分流比为69.35%，分沙比为60.58%，因此，在洪季福北水道仅有约30%的过流量承担了40%的输沙量输移任务，因此这种分流比和分沙比的不匹配和不平衡性在洪季更加突出。由于航道整治工程的缩窄，福北水道的宽度并不大，泥沙的输移主要集中在航道范围内向下输移。所以，进入福北水道的泥沙主要沿着航道向下输移，因此这种分流分沙的不平衡性是导致福北水道的输沙压力比较大、易造成航道的淤积的重要原因之一。

3.2 径流和分流分沙比的关系

在径流与潮汐共同作用的感潮分汊河段，汊道的分流分沙比受上游径流、地形、含沙量和潮汐等因素影响，本节主要研究上游径流和潮汐对于分流分沙的影响。对收集到的福姜沙河段2012—2019年期间的10次水文测验资料进行了整理分析，绘制了分流分沙比和上游流量的关系见图4。

图4 福北和福中水道断面分流比、分沙比和流量关系Fig.4 Relations of discharge against flow split ratioand sediment diversion ratio at Fubei and Fuzhongchannels

由图4及表1数据经过计算可知：

(1)分流比变化特征。福北断面和福中断面的分流比约为3∶7，大通流量从13 211 m3/s增加到49 071 m3/s时，福北水道分流比由25.5%增加到33.1%。福中水道分流比从74.5%减小为66.9%。随着上游大通流量增加，福北水道断面的落潮分流比呈现增加趋势，即呈现线性正相关关系，该结果和已有的研究结论一致[18]。

(2)分沙比变化特征。总体上福北水道断面和福中水道断面的分沙比平均是3.5∶6.5，大通流量从13 211 m3/s增加到49 071 m3/s时，福北水道落潮分沙比由30.8%增加到45%。福中水道落潮分沙比为69.2%减小为55%。随着上游流量增加，福北水道断面的落潮分沙比呈现增加趋势，呈现线性正相关关系，而福中水道断面分沙比呈现逐渐减小的趋势，呈现线性负相关关系。

总之，随着上游流量的增加，福北水道落潮分流比和分沙比呈现线性增加趋势，而福中水道落潮分流比和分沙比呈现线性减小趋势。

3.3 径流和分流分沙不平衡度及航道疏浚维护量关系

如果一个汊道分沙比约等于分流比，此时不平衡度α=1，即来一定量的沙就有相应比例水量将其输移走，河段易趋于冲淤平衡；如果该汊道分沙比大于分流比,即α>1，上游来一定量的沙却没有相应比例水量将其输移走，那么该汊道易趋于淤积；如果该汊道分沙比小于分流比，即α<1，上游来的水量超过需要输移的沙量，则泥沙易于输移走，该汊道易趋于冲刷。

根据式(5)对实测资料进行计算得到福北水道的分流分沙不平衡度α，点绘上游大通流量和分流分沙不平衡度α关系见图5。由图5可见:福北水道的分流分沙不平衡度α和上游流量呈正相关性，即上游大通流量增加会导致不平衡度α增加。虽然目前实测数据尚不够多，但资料中有洪季和枯季数据，数据也有一定的代表性。

图5 福北水道分流分沙不平衡度和上游流量的关系Fig.5 Relationship between the discharge in theupstream and the imbalance of flow and sedimentdiversion ratio at Fubei channel

2005年1月—2012年5月福北水道航道维护水深为7.5 m；2012年6月—2017年10月福北水道航道维护水深为8.0 m；2017年11月—2018年4月实施12.5 m航道疏浚工程(基建期)，福北水道航道维护水深从原有的8.0 m逐步增深至12.5 m；2018年5月到现在为止福北水道航道维护水深为12.5 m。2018—2021年福北水道航道维护量在(691～909)万m3之间，航道的维护压力比较大，而且现场航道维护时洪季疏浚量往往大于枯季疏浚量。

收集福北水道的航道维护量和上游流量资料，绘制两者的关系见图6。上游大通站流量影响到达长江口区域耗时是5～7 d，一般上游流量变化并不会在5～7 d之内发生巨大变化。采用绘图的航道疏浚量数据是多日积累的疏浚量，而不是上游流量在时间上完全同步疏浚产生的疏浚量，因此采用航道进行疏浚时段的流量来表征流量的影响基本可行，这里面包含了泥沙输移和淤积的滞后性影响。由图6可见上游流量和维护量存在一定正相关关系，这个研究结果与王建军等[19]关于上游洪季径流量增加会导致福北水道淤积量增加的研究结论相符。

图6 福北水道航道疏浚维护量和上游流量的关系Fig.6 Relationship between the upstream dischargeand the dredging maintenance amount atFubei channel

因为现场维护疏浚量受到疏浚船只、航道监测图频率和疏浚工艺等多方面因素影响，所以图6中散点比较分散，但是总体上流量越大维护量就越大这个基本规律比较清晰，其原因是上游大通站的流量越大，水流输移进入本河段的泥沙就越多，且分流分沙的不平衡性就越大，淤积增强导致航道淤积增加，从而导致航道的维护量增加。

4 数学模型试验研究

4.1 径流对分流分沙不平衡性影响

通过数学模型ECOM-Sed计算了上游流量分别为1万、2万、…、6万m3/s而下游分别为大潮和小潮情况下的福北断面(SJS1)分流、分沙比变化。计算统计福北水道断面在各种流量情况下大潮、小潮的分流分沙比，见图7。由图7可知: 福北水道断面分沙比大于分流比，且随流量的增加，福北水道分沙比增加的幅度要大于分流比增加幅度,大潮、小潮均遵从该规律。

图7 模型计算大潮、小潮情况下福北水道分流分沙比和流量关系Fig.7 Relationship between flow and sediment diversionratio and discharge at Fubei channel during spring tideand neap tide calculated by model

福北水道和福中水道是福姜沙河段的第二级分汊水道。福北水道虽是支汊，但其河道深泓线与上游主流衔接更加平顺，福中水道是主汊，但其河道深泓线和主流有一定夹角，因此和上游主流方向的弯曲率更大。与上游主流平顺衔接支汊的分流比和分沙比会随着流量增大而增加，而与主流有一定夹角、与上游主流衔接不够平顺的主汊分流比和分沙比会随着流量增大而减小，这符合水流具有“大水趋直，小水坐弯”的规律。

泥沙输移的直接动力是潮流动力，输沙会出现和输水类似的变化趋势，同时由于水流挟沙力一般是水流流速的2～3次方关系，所以分沙比变化并非等同于分流比的线性变化。

由于福北水道分沙比大于分流比，据式(5)计算分流分沙不平衡度α值，绘制模型计算的不平衡度α值与上游流量的关系见图8。

图8 模型计算福北水道分流分沙不平衡度和上游流量的关系Fig.8 Relationship between the upstream discharge andthe imbalance between flow and sediment diversion ratioat Fubei channel calcuated by model

由图8可以看出，福北水道的分流分沙比不平衡度α和上游流量呈正相关关系。随着上游流量的增加, 福北水道的分流分沙不平衡度α值也增加，即表明上游流量越大分流比和分沙比的不匹配度就越大，所以实测资料和模型计算均反映出相同变化规律。由图5和图8可以看出，流量增加会导致更多泥沙进入福北水道，而福北水道又比较弯曲，分流比分沙比不平衡度增加，水流难以把泥沙输移下去，因此该航道维护量就越大。

4.2 潮汐对分流分沙不平衡性的影响

通过数学模型ECOM-Sed计算了福北水道的分流分沙比和潮差的关系见图9。

图9 大潮和小潮期福北水道分流比、分沙比和潮差关系Fig.9 Relations of tidal range against flow diversion ratioand sediment diversion ratio during spring tide and neaptide in Fubei channel

由图9可见，福北水道的分沙比在小潮期大于大潮期，故小潮期间分流分沙比的不平衡性越大，越容易导致航道淤积。因此，潮差对于分流比和分沙比也存在影响，但是对分流比影响程度小于对分沙比的影响程度。

4.3 径潮流相互作用对分流分沙不平衡性影响

长江口福姜沙河段位于潮流界以下，是径流和潮汐共同作用明显的河段。潮流界不仅反映潮流动力对河流水体及其荷载的泥沙阻滞、截留作用，从而形成感潮河段与之适应的河床淤积形态，也反映了径潮动力作用的空间界限，是潮汐动力的重要参考指标。径流单向指向下游，主要起着增强落潮流、削弱涨潮流的作用。潮流一直往复循环，落潮时潮流和径流同方向，从而增强落潮动力，涨潮时潮流和径流反方向，从而弱化涨潮动力。

通过数学模型ECOM-Sed计算了上游流量分别为1万、2万、…、6万m3/s的全潮过程，分析发现随着上游径流量的增加，低潮位和高潮位都不断抬高，而且低潮位抬高幅度大于高潮位抬高幅度，因此导致潮差减小，而且潮波的相位也略有不断被推后趋势。

统计大潮和小潮情况下分流分沙不平衡度α和潮差变化，见图10。

图10 大小潮期间分流分沙不平衡度和潮差的关系Fig.10 Relationship between the imbalance of flow andsediment diversion ratio and the tidal range duringspring tide and neap tide

在小潮时的分流分沙不平衡度α值普遍大于在大潮时的α值，潮差在0.8～1.6 m时α值在1.05～1.3，潮差在2.5～3.5 m时α值在1.02～1.14。总体上α值随着潮差的减小而增加，且α值在小潮增加速率大于大潮增加速率。由此推断，在大潮向中潮变化过程中，由于分流分沙不平衡度增加，福北航道淤积量趋于增加。在中潮向小潮变化的过程中，由于分流分沙不平衡度增加速率更大，福北航道淤积量增幅也越大。

通过以上分析可知，洪季福北水道仅约30%的过流量承担了约40%的输沙量，分流分沙比的不平衡性出现显著不平衡。这种分流分沙比不平衡性在洪季也更加突出，现场航道维护量洪季大于枯季。从逻辑推理上即可知分流分沙比不平衡性增加会增加航道淤积，不平衡性减少会减少航道淤积。所以，解决福北航道淤积量大的一种思路是研究在福姜沙目前已建的三座丁坝上实施加长或加高等工程措施，使福北水道分流比增加、分沙比减少，以降低福北水道的分流分沙不平衡性。