闽江感潮河段潮汐-洪水相互作用数值模拟

傅赐福，董剑希，2，刘秋兴，于福江，2

(1. 国家海洋环境预报中心，北京 100081；2.国家海洋局 海洋灾害预报技术研究重点实验室，北京 100081)

闽江感潮河段潮汐-洪水相互作用数值模拟

傅赐福1，董剑希1，2，刘秋兴1，于福江1，2

(1. 国家海洋环境预报中心，北京 100081；2.国家海洋局 海洋灾害预报技术研究重点实验室，北京 100081)

本文分析了闽江感潮河段洪水、潮汐特征，利用高精度GIS数据建立了基于非结构三角网的高分辨率洪-潮耦合模型，在闽江口重点区域的网格分辨率达到50～100 m。选取竹岐断面作为径流边界并基于“2006.6.6”洪水过程设计了3组数值实验，模拟结果表明：相比于只考虑洪水或者潮汐，在耦合洪水和潮汐后，各代表站的模拟值与实测值更为吻合；在30年一遇洪水的作用下，闽江感潮河段各断面的原有潮汐特征都不同程度地被洪水信号所影响，其中，文山里和解放大桥站表现出明显的洪水特征，而峡南、白岩潭和琯头站则表现出洪、潮混合特征；从峡南到琯头对应河段在高潮时段流速减小而低潮时段则流速增大，说明该河段存在很明显的洪-潮相互作用。

闽江感潮河段;ADCIRC二维模型;高分辨率;洪-潮相互作用

1 引言

闽江发源于闽、赣、浙三省交界的武夷、杉岭等山脉，自北向南流，是福建省最大的河流，上游三大支流沙溪、建溪、富屯溪在南平汇合，进入闽江干流，流经福州市区后经马尾入海，河长541 km。

闽江干流控制站——竹岐水文站集水面积54 500 km3，以竹岐站的水文资料为参考，闽江感潮河段常遭受洪水灾害侵袭。仅从1949年以后，先后发生了10余次大洪水过程，给福州沿江堤坝造成巨大防洪压力，同时造成大量人口受灾，直接经济损失惨重。因此，闽江洪水研究及在感潮河段与海潮相互作用一直以来都是重要的研究内容。

国内许多学者对闽江感潮河段潮、洪水的研究主要集中在闽江洪水预警调度及评估[1—2]、河床演变规律及整治[3—4]、洪水流量水文特征[5—7]，河口潮区界变化研究[4，8]等方面，以上研究主要侧重河口整治、航道工程和洪水预报调度方向，对洪水期间潮-洪水相互作用研究相对较少。而本文将运用高分辨率潮-洪水耦合模型对闽江感潮河段潮-洪水相互作用进行数值模拟，并分析其相互作用的机制和规律。

2 闽江感潮河段潮汐、洪水特征概述

2.1 闽江感潮河段洪水特征

闽江流域降水量年际变化较为明显，年内分配极不均匀。每年3-6月为雨季，降雨由锋面形成，笼罩面广，雨期长，雨量集中。5、6月份是闽江流域的主汛期，降水强度为全年最大，这两个月的雨量占年降雨量的30%以上。7-9月，则受台风影响明显，闽江口感潮河段的降水量比上游流域大。

另外，闽江沿江地形和支流分布造成了闽江源短流急，历史上闽江感潮河段洪水主要是由梅雨型暴雨引起，其特点是洪峰高、流量大、历时较短。1948年以来，闽江共发生了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，竹岐水文站相应的洪峰流量分别为33 800 m3/s、30 600 m3/s和30 300 m3/s，其中“1998.6.23”的洪峰与黄河历史最大洪峰流量相当，可见闽江洪峰流量之大。

2.2 闽江感潮河段潮汐特征

闽江下游为感潮河段，闽江口属于强潮河口，潮汐类型是正规半日潮，平均潮差为4.1 m，太平洋传入的潮波沿闽江河口溯流而上，随着断面及水深变化加上河床冲刷作用和闽江下泄的径流影响，愈往上游涨潮历时愈短，落潮历时愈长，潮差愈小。水口电站的建成蓄水后，最小下泄流量减小，加上河道采砂等原因，下游河道普遍刷深下切，使得枯季大潮潮区界上溯，枯水季潮区界由原来的侯官(1996年以前)上溯至淮安头附近，而近几年潮区界的确切位置尚无实测资料分析而定。

根据杨首龙[7]对闽江口潮、洪水特征的研究表明：闽江下游枯水期和洪水期，潮、洪的相互作用变化明显，枯水期时，在天文大潮作用下，巨大潮能将潮波信号沿闽江溯河而上，潮区界位于水口水电站坝下约7.38 km处；而在洪水期，由于洪水能量大于潮能，在天文大潮的顶托下，南港的洪塘大桥下游附近和北港的文山里水文站上游附近为典型日潮区界位置。

3 潮-洪水耦合模式及参数设置

为模拟潮-洪水相互作用，需要同时考虑天文潮、风及闽江洪水径流，另外闽江下游复杂的河道、地形也需要准确精细的用网格刻画，基于上述考虑，本文采用基于非结构三角形网格的ADCirc模型，该模型是目前国际上较常用的风暴潮数值模式，由北卡罗来纳大学的R.A.Luettich和美国圣母大学的J.J.Westerink教授于1992年研制后经不断完善发展。ADCirc是基于有限元方法、垂向平均二维、正压的水动力学模式，具有计算速度快，精确性和稳定性高的特点[9]，同时它作为国家海洋环境预报中心的业务化风暴潮模型之一，在风暴潮业务化预报及数值模拟上具有较高可信度[10]。

3.1 控制方程及主要参数设置

ADCirc模式在计算过程通过基于垂直平均的原始连续方程和运动方程来求解自由表面起伏、二维流速3个变量，在运动方程中，除了考虑平流项、科氏力项、风应力项和底摩擦项外，还考虑了潮汐和侧向黏性项等。模式将连续方程和运动方程通过引入空间变量数值加权参数(GWCE)进行结合求解。在球坐标系下，连续方程和运动方程表示为：

(1)

(2)

(3)

式中，λ,φ为经度和纬度；ζ为从海平面起算的自由表面高度；U,V为深度平均的海水水平流速；H=ζ+h为海水总水深；R为地球半径；f=2Ωsinφ为科式参数，Ω为地球自转角速度；g为重力加速度；ps为海水自由表面大气压；ρ0为海水密度；η为牛顿引潮势；α为地球有效弹性因子；τsλ,τsφ为自由表面应力；τbλ,τbφ为底摩擦应力；Dλ,Dφ为动量方程的水平扩散项。

初始条件为：ζ=u=v=0；海岸边界条件：边界的法向速度为0；开边界条件：辐射边界条件，文中由M2、S2、K2、N2、K1、O1、P1、Q1，8个分潮驱动计算，该8个分潮调和常数取自全球潮汐模型NAO99；求解所需物理变量的过程中，空间采用有限元法离散，时间采用有限差分法，时间步长取为1s，满足CFL条件要求；底摩擦力τb与深度平均流呈二次平方律关系，底摩擦系数Cf采用二次律形式，见下式：

(4)

式中，Cfmin为最小底摩擦因子，Hbreak为临界水深，参数θ用来控制混合公式接近其上下限的快慢，参数λ描述摩擦因子随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。

运用该公式，水深较深的海域和主河道(大于3m)底摩擦系数基本为常数0.001 8，而水深较浅的近海或者河道浅滩、滩涂等地形(小于3.0m)随着水深的变浅或者由干点变为湿点时的底摩擦系数则呈指数式的增大，这样就能较客观同时刻画海洋、河道、滩涂等地形条件的底摩擦力项。

本文将一维堤坝考虑到模式的网格中，关于堤坝漫堤溢流的介绍之前的文献[11]有提及，在此不再赘述。

3.2 径流边界及选取

(5)

本文选择竹岐水文站断面作为数值模拟的径流边界基于以下考虑：闽江在中下游流域处于武夷山脉，从水口水库至竹岐水文站的河流流域中，有相当一部分洪水径流是由流域两旁降水引起的旁侧入流所贡献，因此选择在离闽江口较近的竹岐断面可以基本消除旁侧入流洪水分量。

3.3 网格剖分

文中采用非结构三角形网格便于刻画复杂河道、地形。计算区域包括东海和南海部分海域，开边界分辨率20km，闽江感潮河段及陆地上的网格进行加密，漫滩陆地边界取高程等高线小于15m，分辨率为50～100m，该套网格包括623 033个三角形单元，322 234个网格点，其中约65%的网格分布在闽江口陆地区域，见图1a、b，其中图1b为图1a中黑方框部分的放大图。

所用水深、高程数据由3部分组成：(1)国家海洋环境预报中心业务化风暴潮预报系统所用水深数据，空间分辨率2′，这部分数据主要用于除福建沿海的外海；(2)福建沿海精细化水深数据，空间分辨率3″，这部分数据主要用于福建沿海；(3)闽江口比例尺为1∶5 000的DEM数据，这部分数据主要用于闽江陆地区域。这3种数据统一基面(平均海平面)、订正、融合后，插值到网格格点。

图1c为闽江口区域网格的水深地形图(正值表示水域，负值表示陆域)。从图中可以看出，闽江感潮河段地形比较复杂，在河海交界处的航道水深较深，岛屿滩涂分布其间，陆域区域丘陵较多，高分辨率网格能够准确刻画。

4 潮汐-洪水相互作用模拟分析

根据多年闽江下游实测大量水文、水位、流量等资料表明：闽江下游河流水动力作用下河床严重下切，断面深度不断下探。相比2000年以前，闽江下游的河道地形已发生较大变化，而本文所涉及的水深地形资料均为2005年以后的数据，因此，本文选取闽江下游“2006.6.6”洪水过程进行模拟研究。

此过程计算时间为7d，自2006年6月3日0时至2003年6月9日23时，经查询闽江口感潮河段在该时间段无明显风暴潮过程，因此本文模拟均不考虑气象因素引起的风暴潮。为了研究潮汐-洪水相互作用，本文设计了3个实验：(1)模型中只考虑潮汐；(2)模型中只考虑洪水；(3)模型中考虑潮汐-洪水耦合。

4.1 洪水过程水位模拟

2006年6月3-7日，闽江流域出现持续性暴雨过程，主雨区位于主流建溪、富屯溪流域，致使闽江下游发生了有实测记录以来仅次于1998年的30年一遇大洪水，竹岐水文站洪峰流量达30 600m3/s，洪水位达到11.98m，超过警戒水位2.18m。

图2 闽江口潮位站分布(a)及各站模拟(实线)与实测(空心圆)对比(b～f)Fig.2 Locations for Minjiang Estuary tidal-gauge stations (a) and comparison between simulation (solid line) and measured (hollow circle) (b～f)

图2为闽江口潮位站分布及各站模拟与实测对比，考察文山里、解放大桥、峡南、白岩潭、琯头水位过程曲线，可以看出：(1)受到较大洪水影响，各站实测水位(空心圆)的潮汐信号强弱与其和竹岐距离成反比，离竹岐最近的文山里实测水位已无潮汐特征，而处于闽江入海口的琯头，潮汐特征十分明显；(2)只考虑潮汐，各站模拟水位(绿色线)与实测水位相差较大，但可以反映出潮波由闽江入海口——琯头到闽江下游河段逐渐减弱的过程；(3)只考虑洪水，在离竹岐较近的文山里和解放大桥模拟水位(黑色线)与实测水位较接近，离竹岐较远的峡南、白岩潭、琯头模拟水位与实测相差较大，主要是不能反映其潮汐周期特征；(4)考虑潮汐-洪水耦合后，各站模拟水位(红色线)与实测十分吻合，在文山里和解放大桥能反映其较强洪水特征，而在峡南、白岩潭、琯头又能反映其潮汐、洪水混合特征，相比只考虑洪水和只考虑潮汐，耦合后更能准确反映潮、洪水传播及相互作用。

4.2 潮-洪水相互作用分析

为更全面地分析“2006.6.6”洪水背景下，闽江感潮河段潮汐、洪水的传播及两者相互作用，下文从两方面考虑：(一)感潮河段潮信号，即实验(3)考虑潮汐-洪水耦合计算的水位与实验(2)只考虑洪水计算得到的水位之差，简称水位差值，考察感潮河段泄洪作用下，潮汐信号在河道的分布；(二)河道流速对比，即实验(3)考虑潮汐-洪水耦合计算的流速流向与实验(1)只考虑潮汐计算得到的流速流向对比。

图3为洪水作用下闽江感潮河段潮汐信号空间分布，潮汐信号自闽江口到竹岐断面呈逐渐减弱趋势，从图中可以划分几个潮汐信号强弱区域：(1)水位差值小于0.2m，竹岐到北港金山大桥、竹岐到南港湾边大桥附近(图3中红线)，这两个河段潮信号几乎为0，说明洪水几乎是水位的贡献者；(2)水位差值在0.2～1m之间，北港金山大桥、南港湾边大桥到马尾青州大桥附近(图3中紫线)，这两个河段潮汐信号较弱，说明洪水占据主导；(3)水位差值在1～2m之间，马尾青州大桥到闽江口北侧琯头、马尾青州大桥到闽江口南侧潭头附近(图3中蓝线)，这两个河段潮汐信号较强，说明潮汐与洪水对水位均有贡献；(4)水位差值大于2.0m，闽江口北侧琯头外侧、南侧潭头外侧至闽江口外海，潮汐信号强，洪水对水位的贡献几乎为0，潮汐占主导。

图3 “2006.6.6”洪水过程闽江感潮河段潮信号空间分布Fig.3 Tidal signal spatial distribution of June 6 2006 flood at Minjiang Estuary tidal reach

图4 闽江口各站耦合模拟(蓝色线)与只考虑潮模拟(红色线)流速(左)、流向(右)对比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)

图4为闽江口各站耦合模拟(蓝色线)与只考虑潮模拟(红色线)的流速、流向的对比，从图中可以看出：(1)只考虑潮汐，各站的最大流速约1.0～1.3m/s，顺河道作潮汐往复流；(2)考虑潮汐-洪水耦合，各站的流速显著增大，最大流速约1.8～3.9m/s，流向均是沿河道向海一侧方向，文山里、解放大桥的流速受洪水影响较大，已无潮汐周期特征，峡南、白岩潭和琯头涨潮流速小于落潮流速，在涨潮时段流速减小，落潮时段增大的现象，说明这3个站的对应河段，潮与洪水相互作用明显。

5 结论

(1)分析了闽江感潮河段潮汐、洪水特征，基于高精度地理信息数据建立了一套非结构高分辨率闽江口潮-洪水耦合漫滩模型，重点区域最高网格分辨率达50～100m；

(2)取竹岐断面作为模型的径流边界，利用模型对“2006.6.6”洪水过程设计数值3组实验，结果表明：考虑潮汐-洪水耦合，各站模拟水位与实测十分吻合，在文山里、解放大桥能反映其强洪水特征，而在峡南、白岩潭、琯头又能反映其潮汐、洪水混合特征，相比只考虑洪水和只考虑潮汐，耦合后对水位变化模

拟更准确。

(3)竹岐断面以30年一遇洪水下泄时，感潮河段原有的潮汐特征在不同断面均被洪水信号改变，离闽江入海口越远，洪水信号越强而潮汐信号越弱，离闽江入海口越近，洪水信号越弱而潮汐信号越强；在南港峡南至琯头所对应河段，存在流速在涨潮时段减小而落潮时段增大的现象，这是由于洪水流向总是顺河道向海一侧，当涨潮时，潮汐与洪水发生顶托，潮水流向与洪水流向相反，虽然潮汐和洪水流速相当，但合并流速显著减小；反之，当落潮时，潮水流向与洪水流向相同，流速增大，说明改河段存在明显的从潮汐-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。

海洋公益性行业科研专项经费项目(20090513)。

傅赐福(1983—),男,福建省泉州市人,工程师,从事风暴潮预警及研究工作。E-mail：fucf@nmefc.gov.cn

P731.23

A

0253-4193(2015)07-0015-07

傅赐福，董剑希，刘秋兴，等. 闽江感潮河段潮汐-洪水相互作用数值模拟[J]. 海洋学报，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