閩江感潮河段潮汐-洪水相互作用數值模擬

傅賜福，董劍希，2，劉秋興，于福江，2

(1. 國家海洋環境預報中心，北京 100081；2.國家海洋局 海洋災害預報技術研究重點實驗室，北京 100081)

閩江感潮河段潮汐-洪水相互作用數值模擬

傅賜福1，董劍希1，2，劉秋興1，于福江1，2

(1. 國家海洋環境預報中心，北京 100081；2.國家海洋局 海洋災害預報技術研究重點實驗室，北京 100081)

本文分析了閩江感潮河段洪水、潮汐特征，利用高精度GIS數據建立了基于非結構三角網的高分辨率洪-潮耦合模型，在閩江口重點區域的網格分辨率達到50～100 m。選取竹岐斷面作為徑流邊界并基于“2006.6.6”洪水過程設計了3組數值實驗，模擬結果表明：相比于只考慮洪水或者潮汐，在耦合洪水和潮汐后，各代表站的模擬值與實測值更為吻合；在30年一遇洪水的作用下，閩江感潮河段各斷面的原有潮汐特征都不同程度地被洪水信號所影響，其中，文山里和解放大橋站表現出明顯的洪水特征，而峽南、白巖潭和琯頭站則表現出洪、潮混合特征；從峽南到琯頭對應河段在高潮時段流速減小而低潮時段則流速增大，說明該河段存在很明顯的洪-潮相互作用。

閩江感潮河段;ADCIRC二維模型;高分辨率;洪-潮相互作用

1 引言

閩江發源于閩、贛、浙三省交界的武夷、杉嶺等山脈，自北向南流，是福建省最大的河流，上游三大支流沙溪、建溪、富屯溪在南平匯合，進入閩江干流，流經福州市區后經馬尾入海，河長541 km。

閩江干流控制站——竹岐水文站集水面積54 500 km3，以竹岐站的水文資料為參考，閩江感潮河段常遭受洪水災害侵襲。僅從1949年以后，先后發生了10余次大洪水過程，給福州沿江堤壩造成巨大防洪壓力，同時造成大量人口受災，直接經濟損失慘重。因此，閩江洪水研究及在感潮河段與海潮相互作用一直以來都是重要的研究內容。

國內許多學者對閩江感潮河段潮、洪水的研究主要集中在閩江洪水預警調度及評估[1—2]、河床演變規律及整治[3—4]、洪水流量水文特征[5—7]，河口潮區界變化研究[4，8]等方面，以上研究主要側重河口整治、航道工程和洪水預報調度方向，對洪水期間潮-洪水相互作用研究相對較少。而本文將運用高分辨率潮-洪水耦合模型對閩江感潮河段潮-洪水相互作用進行數值模擬，并分析其相互作用的機制和規律。

2 閩江感潮河段潮汐、洪水特征概述

2.1 閩江感潮河段洪水特征

閩江流域降水量年際變化較為明顯，年內分配極不均勻。每年3-6月為雨季，降雨由鋒面形成，籠罩面廣，雨期長，雨量集中。5、6月份是閩江流域的主汛期，降水強度為全年最大，這兩個月的雨量占年降雨量的30%以上。7-9月，則受臺風影響明顯，閩江口感潮河段的降水量比上游流域大。

另外，閩江沿江地形和支流分布造成了閩江源短流急，歷史上閩江感潮河段洪水主要是由梅雨型暴雨引起，其特點是洪峰高、流量大、歷時較短。1948年以來，閩江共發生了13次大洪水，最大的3次洪水依次是“1998.6.23”、“2006.6.7”和“2010.6.19”特大洪水，竹岐水文站相應的洪峰流量分別為33 800 m3/s、30 600 m3/s和30 300 m3/s，其中“1998.6.23”的洪峰與黃河歷史最大洪峰流量相當，可見閩江洪峰流量之大。

2.2 閩江感潮河段潮汐特征

閩江下游為感潮河段，閩江口屬于強潮河口，潮汐類型是正規半日潮，平均潮差為4.1 m，太平洋傳入的潮波沿閩江河口溯流而上，隨著斷面及水深變化加上河床沖刷作用和閩江下泄的徑流影響，愈往上游漲潮歷時愈短，落潮歷時愈長，潮差愈小。水口電站的建成蓄水后，最小下泄流量減小，加上河道采砂等原因，下游河道普遍刷深下切，使得枯季大潮潮區界上溯，枯水季潮區界由原來的侯官(1996年以前)上溯至淮安頭附近，而近幾年潮區界的確切位置尚無實測資料分析而定。

根據楊首龍[7]對閩江口潮、洪水特征的研究表明：閩江下游枯水期和洪水期，潮、洪的相互作用變化明顯，枯水期時，在天文大潮作用下，巨大潮能將潮波信號沿閩江溯河而上，潮區界位于水口水電站壩下約7.38 km處；而在洪水期，由于洪水能量大于潮能，在天文大潮的頂托下，南港的洪塘大橋下游附近和北港的文山里水文站上游附近為典型日潮區界位置。

3 潮-洪水耦合模式及參數設置

為模擬潮-洪水相互作用，需要同時考慮天文潮、風及閩江洪水徑流，另外閩江下游復雜的河道、地形也需要準確精細的用網格刻畫，基于上述考慮，本文采用基于非結構三角形網格的ADCirc模型，該模型是目前國際上較常用的風暴潮數值模式，由北卡羅來納大學的R.A.Luettich和美國圣母大學的J.J.Westerink教授于1992年研制后經不斷完善發展。ADCirc是基于有限元方法、垂向平均二維、正壓的水動力學模式，具有計算速度快，精確性和穩定性高的特點[9]，同時它作為國家海洋環境預報中心的業務化風暴潮模型之一，在風暴潮業務化預報及數值模擬上具有較高可信度[10]。

3.1 控制方程及主要參數設置

ADCirc模式在計算過程通過基于垂直平均的原始連續方程和運動方程來求解自由表面起伏、二維流速3個變量，在運動方程中，除了考慮平流項、科氏力項、風應力項和底摩擦項外，還考慮了潮汐和側向黏性項等。模式將連續方程和運動方程通過引入空間變量數值加權參數(GWCE)進行結合求解。在球坐標系下，連續方程和運動方程表示為：

(1)

(2)

(3)

式中，λ,φ為經度和緯度；ζ為從海平面起算的自由表面高度；U,V為深度平均的海水水平流速；H=ζ+h為海水總水深；R為地球半徑；f=2Ωsinφ為科式參數，Ω為地球自轉角速度；g為重力加速度；ps為海水自由表面大氣壓；ρ0為海水密度；η為牛頓引潮勢；α為地球有效彈性因子；τsλ,τsφ為自由表面應力；τbλ,τbφ為底摩擦應力；Dλ,Dφ為動量方程的水平擴散項。

初始條件為：ζ=u=v=0；海岸邊界條件：邊界的法向速度為0；開邊界條件：輻射邊界條件，文中由M2、S2、K2、N2、K1、O1、P1、Q1，8個分潮驅動計算，該8個分潮調和常數取自全球潮汐模型NAO99；求解所需物理變量的過程中，空間采用有限元法離散，時間采用有限差分法，時間步長取為1s，滿足CFL條件要求；底摩擦力τb與深度平均流呈二次平方律關系，底摩擦系數Cf采用二次律形式，見下式：

(4)

式中，Cfmin為最小底摩擦因子，Hbreak為臨界水深，參數θ用來控制混合公式接近其上下限的快慢，參數λ描述摩擦因子隨水深增加而增大的快慢，本文Cfmin取值0.001 8，Hbreak取值3.0m，θ取值10，λ取值1/3。

運用該公式，水深較深的海域和主河道(大于3m)底摩擦系數基本為常數0.001 8，而水深較淺的近?；蛘吆拥罍\灘、灘涂等地形(小于3.0m)隨著水深的變淺或者由干點變為濕點時的底摩擦系數則呈指數式的增大，這樣就能較客觀同時刻畫海洋、河道、灘涂等地形條件的底摩擦力項。

本文將一維堤壩考慮到模式的網格中，關于堤壩漫堤溢流的介紹之前的文獻[11]有提及，在此不再贅述。

3.2 徑流邊界及選取

(5)

本文選擇竹岐水文站斷面作為數值模擬的徑流邊界基于以下考慮：閩江在中下游流域處于武夷山脈，從水口水庫至竹岐水文站的河流流域中，有相當一部分洪水徑流是由流域兩旁降水引起的旁側入流所貢獻，因此選擇在離閩江口較近的竹岐斷面可以基本消除旁側入流洪水分量。

3.3 網格剖分

文中采用非結構三角形網格便于刻畫復雜河道、地形。計算區域包括東海和南海部分海域，開邊界分辨率20km，閩江感潮河段及陸地上的網格進行加密，漫灘陸地邊界取高程等高線小于15m，分辨率為50～100m，該套網格包括623 033個三角形單元，322 234個網格點，其中約65%的網格分布在閩江口陸地區域，見圖1a、b，其中圖1b為圖1a中黑方框部分的放大圖。

所用水深、高程數據由3部分組成：(1)國家海洋環境預報中心業務化風暴潮預報系統所用水深數據，空間分辨率2′，這部分數據主要用于除福建沿海的外海；(2)福建沿海精細化水深數據，空間分辨率3″，這部分數據主要用于福建沿海；(3)閩江口比例尺為1∶5 000的DEM數據，這部分數據主要用于閩江陸地區域。這3種數據統一基面(平均海平面)、訂正、融合后，插值到網格格點。

圖1c為閩江口區域網格的水深地形圖(正值表示水域，負值表示陸域)。從圖中可以看出，閩江感潮河段地形比較復雜，在河海交界處的航道水深較深，島嶼灘涂分布其間，陸域區域丘陵較多，高分辨率網格能夠準確刻畫。

4 潮汐-洪水相互作用模擬分析

根據多年閩江下游實測大量水文、水位、流量等資料表明：閩江下游河流水動力作用下河床嚴重下切，斷面深度不斷下探。相比2000年以前，閩江下游的河道地形已發生較大變化，而本文所涉及的水深地形資料均為2005年以后的數據，因此，本文選取閩江下游“2006.6.6”洪水過程進行模擬研究。

此過程計算時間為7d，自2006年6月3日0時至2003年6月9日23時，經查詢閩江口感潮河段在該時間段無明顯風暴潮過程，因此本文模擬均不考慮氣象因素引起的風暴潮。為了研究潮汐-洪水相互作用，本文設計了3個實驗：(1)模型中只考慮潮汐；(2)模型中只考慮洪水；(3)模型中考慮潮汐-洪水耦合。

4.1 洪水過程水位模擬

2006年6月3-7日，閩江流域出現持續性暴雨過程，主雨區位于主流建溪、富屯溪流域，致使閩江下游發生了有實測記錄以來僅次于1998年的30年一遇大洪水，竹岐水文站洪峰流量達30 600m3/s，洪水位達到11.98m，超過警戒水位2.18m。

圖2 閩江口潮位站分布(a)及各站模擬(實線)與實測(空心圓)對比(b～f)Fig.2 Locations for Minjiang Estuary tidal-gauge stations (a) and comparison between simulation (solid line) and measured (hollow circle) (b～f)

圖2為閩江口潮位站分布及各站模擬與實測對比，考察文山里、解放大橋、峽南、白巖潭、琯頭水位過程曲線，可以看出：(1)受到較大洪水影響，各站實測水位(空心圓)的潮汐信號強弱與其和竹岐距離成反比，離竹岐最近的文山里實測水位已無潮汐特征，而處于閩江入?？诘默g頭，潮汐特征十分明顯；(2)只考慮潮汐，各站模擬水位(綠色線)與實測水位相差較大，但可以反映出潮波由閩江入?？凇g頭到閩江下游河段逐漸減弱的過程；(3)只考慮洪水，在離竹岐較近的文山里和解放大橋模擬水位(黑色線)與實測水位較接近，離竹岐較遠的峽南、白巖潭、琯頭模擬水位與實測相差較大，主要是不能反映其潮汐周期特征；(4)考慮潮汐-洪水耦合后，各站模擬水位(紅色線)與實測十分吻合，在文山里和解放大橋能反映其較強洪水特征，而在峽南、白巖潭、琯頭又能反映其潮汐、洪水混合特征，相比只考慮洪水和只考慮潮汐，耦合后更能準確反映潮、洪水傳播及相互作用。

4.2 潮-洪水相互作用分析

為更全面地分析“2006.6.6”洪水背景下，閩江感潮河段潮汐、洪水的傳播及兩者相互作用，下文從兩方面考慮：(一)感潮河段潮信號，即實驗(3)考慮潮汐-洪水耦合計算的水位與實驗(2)只考慮洪水計算得到的水位之差，簡稱水位差值，考察感潮河段泄洪作用下，潮汐信號在河道的分布；(二)河道流速對比，即實驗(3)考慮潮汐-洪水耦合計算的流速流向與實驗(1)只考慮潮汐計算得到的流速流向對比。

圖3為洪水作用下閩江感潮河段潮汐信號空間分布，潮汐信號自閩江口到竹岐斷面呈逐漸減弱趨勢，從圖中可以劃分幾個潮汐信號強弱區域：(1)水位差值小于0.2m，竹岐到北港金山大橋、竹岐到南港灣邊大橋附近(圖3中紅線)，這兩個河段潮信號幾乎為0，說明洪水幾乎是水位的貢獻者；(2)水位差值在0.2～1m之間，北港金山大橋、南港灣邊大橋到馬尾青州大橋附近(圖3中紫線)，這兩個河段潮汐信號較弱，說明洪水占據主導；(3)水位差值在1～2m之間，馬尾青州大橋到閩江口北側琯頭、馬尾青州大橋到閩江口南側潭頭附近(圖3中藍線)，這兩個河段潮汐信號較強，說明潮汐與洪水對水位均有貢獻；(4)水位差值大于2.0m，閩江口北側琯頭外側、南側潭頭外側至閩江口外海，潮汐信號強，洪水對水位的貢獻幾乎為0，潮汐占主導。

圖3 “2006.6.6”洪水過程閩江感潮河段潮信號空間分布Fig.3 Tidal signal spatial distribution of June 6 2006 flood at Minjiang Estuary tidal reach

圖4 閩江口各站耦合模擬(藍色線)與只考慮潮模擬(紅色線)流速(左)、流向(右)對比Fig.4 Comparison between velocity (left) and flow direction (right) for Minjiang Estuary tidal-gauge stations，coupled results (blue line) and results of consider tide only(red line)

圖4為閩江口各站耦合模擬(藍色線)與只考慮潮模擬(紅色線)的流速、流向的對比，從圖中可以看出：(1)只考慮潮汐，各站的最大流速約1.0～1.3m/s，順河道作潮汐往復流；(2)考慮潮汐-洪水耦合，各站的流速顯著增大，最大流速約1.8～3.9m/s，流向均是沿河道向海一側方向，文山里、解放大橋的流速受洪水影響較大，已無潮汐周期特征，峽南、白巖潭和琯頭漲潮流速小于落潮流速，在漲潮時段流速減小，落潮時段增大的現象，說明這3個站的對應河段，潮與洪水相互作用明顯。

5 結論

(1)分析了閩江感潮河段潮汐、洪水特征，基于高精度地理信息數據建立了一套非結構高分辨率閩江口潮-洪水耦合漫灘模型，重點區域最高網格分辨率達50～100m；

(2)取竹岐斷面作為模型的徑流邊界，利用模型對“2006.6.6”洪水過程設計數值3組實驗，結果表明：考慮潮汐-洪水耦合，各站模擬水位與實測十分吻合，在文山里、解放大橋能反映其強洪水特征，而在峽南、白巖潭、琯頭又能反映其潮汐、洪水混合特征，相比只考慮洪水和只考慮潮汐，耦合后對水位變化模

擬更準確。

(3)竹岐斷面以30年一遇洪水下泄時，感潮河段原有的潮汐特征在不同斷面均被洪水信號改變，離閩江入?？谠竭h，洪水信號越強而潮汐信號越弱，離閩江入?？谠浇?，洪水信號越弱而潮汐信號越強；在南港峽南至琯頭所對應河段，存在流速在漲潮時段減小而落潮時段增大的現象，這是由于洪水流向總是順河道向海一側，當漲潮時，潮汐與洪水發生頂托，潮水流向與洪水流向相反，雖然潮汐和洪水流速相當，但合并流速顯著減??；反之，當落潮時，潮水流向與洪水流向相同，流速增大，說明改河段存在明顯的從潮汐-洪水相互作用。

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Flood-tide interaction numerical simulation in Minjiang River tidal reach

Fu Cifu1，Dong Jianxi1，2，Liu Qiuxing1，Yu Fujiang1，2

(1.NationalMarineEnvironmentalForecastingCenter，Beijing100081，China；2.KeyLaboratoryofResearchonMarineHazardsForecasting，StateOceanicAdministration，Beijing100081，China)

Flood and tide features in Minjiang River tidal reach are analyzed and a high-resolution flood-tide coupled model which used high-resolution GIS data for Minjiang Estuary with the highest grid resolution of 50 to 100 m at key areas has been established in this paper. Unstructured triangular mesh that can realize 50 to 100 m’ grid resolution at key areas is employed in the model. Zhuqi section has been chosen for flood boundary，and three numerical experiments have been conducted for June 6 2006 flood process. The experiments’ results indicated that，when coupled with tide and flood，the simulation of each tide gauge agree very well with measured data compared with model results only with flood or tide; the original tidal features have been changed at the different sections in Minjiang River tidal reach by the flood signals，obvious flood characteristics have been shown in Wenshanli and Jiefang Bridge station，flood-tidal mixed characteristics have been shown in Xianan，Baiyantan and Guantou station; the strong interaction between tide and flood occurred in the watercourse (from Xiannan in South Channel to Guantou) because the current velocity is reduced during high water time but increasing during low water time．

Minjiang River tidal reach; ADCIRC-2D model; high resolution; flood-tide interaction

10.3969/j.issn.0253-4193.2015.07.002

2014-08-06；

2015-02-04。

海洋公益性行業科研專項經費項目(20090513)。

傅賜福(1983—),男,福建省泉州市人,工程師,從事風暴潮預警及研究工作。E-mail：fucf@nmefc.gov.cn

P731.23

A

0253-4193(2015)07-0015-07

傅賜福，董劍希，劉秋興，等. 閩江感潮河段潮汐-洪水相互作用數值模擬[J]. 海洋學報，2015，37(7): 15-21，

Fu Cifu，Dong Jianxi，Liu Qiuxing，et al. Flood-tide interaction numerical simulation in Minjiang River tidal reach[J]. Haiyang Xuebao，2015，37(7):15-21，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2015.07.002