基于POM的长江口潮流研究

吴年庆

【摘 要】本文立足于潮流模拟和预测的相关研究，通过推导POM水动力模型的控制方程建立三维模型，利用差分方程和偏微分方程的数理方法对模型进行求解，并选取长江口作为仿真水域，利用POM模型对长江口水域进行潮流数值模拟，设置程序的相关参数，并对水深数据进行网格化，选取对长江口潮流影响最大M2分潮作为边界条件进行调和分析，得到仿真水域的边界条件，计算得到潮流、潮速、潮位以及流场图的数据，并进行可视化处理。

【关键词】POM模型；数值模拟；潮流分析；M2分潮

Research on the tidal current of the Yangtze River Estuary based on POM

WU Nian-qing

（Shanghai Maritime University Merchant Marine College， Shanghai 201306， China）

【Abstract】Based on the current modeling and prediction research， the establishment of three-dimensional model by deriving equations POM hydrodynamic model， using differential equations of mathematical methods and partial differential equations to solve the model， and select the Yangtze River estuary waters as a simulation， he use of the Yangtze Estuary POM model to simulate the trend， set program parameters， and the depth of the data grid， select the greatest impact on the trend of the Yangtze Estuary tidal boundary conditions as harmonic analysis， simulation the waters of the boundary conditions， the calculated flow， tidal speed， tide and data flow field pattern， and visualization.

【Key words】POM model； Numerical simulation； Tidal current analysis； M2 tidal constituent

0 引言

我国不仅拥有丰富的陆地资源，还拥有富裕的海洋资源。我国拥有299.7万平方公里的海洋面积和长度为1.8万公里的海岸线。我国的海洋资源包括油气资源、石油资源、天然气资源、还有大量的天然气水合物资源等，积极开发利用海洋资源对改善我国能源结构，提高可持续发展的潜力和增强国防方面具有重要的意义。潮流是影响海洋水动力的主要因素之一，潮流的波动会影响污染物的扩散、泥沙的堆积以及盐分的输运。经济生产中的水产养殖，船舶航行的航道规划，港口的建设，自然资源的开发都与潮流的运动情况密切相关[1-3]。

针对以上相关问题，本文从基于POM仿真模型的数学建模开始，对长江口水域进行潮流仿真，模拟出潮流的运动以及分布情况并与实测数据进行对比验证，探讨进行潮流模拟以及预测的可能性，为以后的相关研究提供技术参考。

1 潮流数值模拟

利用POM模型对潮流进行数值模拟，是目前海洋环境研究当中最常用的手段和方法。其基本结构流程如下（见图1）：

（1）对程序进行编写调试，设定相关参数；

（2）选定要模拟的水域范围，对其进行网格划分，网格的具体大小根据实际情况设定；

（3）将实测的水深数据嵌入到网格点上，完成水深数据的网格化；

（4）设定合理的边界条件，通过潮位站实测数据，画出潮位变化曲线，并拟合出边界函数；

（5）将水深数据和边界函数输入到程序中，运行得到结果；

（6）对结果数据进行可视化编程，作出对应的曲线；

（7）结果检验校正。

2 计算水域的划分及网格化

水域范围为：东经121°00′至122°20′，北纬30°30′到32°00′，研究的水域包括长江口以及部分杭州湾水域，其中红色、黄色、绿色、蓝色表示水深由浅到深。

本文潮流计算中对长江口水域水平方向采用矩形格子，垂直方向采用σ坐标，使得水的深浅对网格精度影响较小，网格数为160×171×10，其中x、y、z方向的格子数为方向平均单元格长度为1700m，z方向单元格长度为10m的网格进行建模（如图2），生成格子所必要的水深数据采用了海洋数据中心所发布的上海本周边500m格子海底地形数据，海岸线的地形数据采用了美国国家地理数据中心的地形数据[4-5]。 图2 长江口水深数据网格化图

3 初始条件及边界条件

一般初始条件设置为：速度V=0，时间t=0。长江口潮汐主要受M2分潮的影响，因此，选用对长江口水域影响最大的M2分潮作为开边界条件。本文模型共分为四个边界，分别为边界一、边界二、边界三、边界四，其中边界一处选择徐六泾作为验潮站，边界二选择佘山作为验潮站，边界三选择鸡骨礁作为验潮站，边界四选择大戢山作为验潮站[6-7]。四个边界处调和曲线的变化函数公式为：

其中T为M2分潮的周期为12.42h。

4 长江口水域潮流流场仿真

计算时间设定为2015年10月1号0点～2015年10月2号1点，约为1个周期，在程序中设定days=1.164065625，prtd1=0.25，dte=6，kx=1。

图3和图4分别为长江口水域12h和18h的潮流流场图，12h时为涨潮流流场，此时潮流涌向长江口门处，此时口门附近流速增大，18h时为落潮流流场，此时潮流的从口门出涌向外海，不管在涨潮还是落潮，潮流的流速和水深关系密切，通过对比水深图和流场图发现：在较深的水域流速较大，较浅的水域流速较小，沿岸潮流的流速小于外海的潮流流速，同时沿岸流向变化不大，潮流主要沿着海岸线的方向传播，远离海岸线的水域，潮流呈现旋转流的特征。

5 模型仿真结果检验

对长江口水域的仿真结果的验证，仅选取了中俊验潮站的实测值，具体数据来源于中国海事服务网和潮汐表。由于程序输出的时间间隔为0.05h，画出的曲线比较尖锐，因此，在验证时可以适当去掉一些点，保留整点潮位的变化。图5、图6、图7为中俊站流速、流向、潮位的验证曲线图。

5.1 流速验证

中俊站最大潮速约在200cm/s～250cm/s，变化周期约为5h，在12h左右口门涨潮，中俊站处于口门附近流速迅速增加，潮流从外海涌向长江口，20h左右时为落潮，此时口门的潮流流向外海，流速迅速降低，落潮流的流速略高于涨潮流的最大流速，符合实际变化规律。

5.2 流向验证

中俊站的潮向变化周期为5h左右，和潮速的变化周期一致，变化范围在70°～300°之间，涨潮时流向口内角度为300°左右，落潮流向为90°～120°之间。

5.3 潮位验证

中俊站潮位振幅范围为70cm～420cm，周期为12h左右，每12h左右涨落潮一次，符合M2分潮的变化规律。

对整个长江口水域进行流场验证需要用到大量的实测数据，长江口海域的流场特征比较复杂，等深线呈东西走向，半日潮波系统和全日潮波系统也存在差异，随着潮波传播到横T形海域，潮流的方向由之前的南北向变成东西向，横T形外侧和内测潮流状态不同，外侧为旋转流，内侧为往复流。旋转流呈南北向历时长于东西向的往复流，长江口外的流场周期与潮位同步，一天有两次涨潮和落潮，河口内潮流日不等现象严重，涨潮流潮流涌向口内在口门出流速急剧增大，流入口内流速减小，落潮时潮流流向口外，同样在口门处产生最大流速，流出口门涌向口外流速迅速变小，外海出流速较大。将上述资料和模拟的流场图进行对比，发现流场变化特征符合良好。

6 总结

本文主要运用POM对长江口水域的潮流进行了分析，模拟出长江口水域的潮流场的变化特征，以及潮位、流速和流向的变化特征，并与实测数据对比验证，发现计算结果与实际情况符合良好，证明了利用POM对长江口进行潮流分析的可行性，弥补了实测资料中的数据不足，可以为潮流预测提供技术上的帮助，同时可以为船舶在沿岸航行时的风险评估提供数据支持。

【参考文献】

[1]黄辰虎，刘雁春，等.相关法在提高浅水港口潮汐预报质量方面的应用[J].海洋测绘，2004，24（3）：9-11.

[2]李孟国，蔡东明，张征，李蓓.海岸河口二维潮流可视化数学模型[J].海洋通报，2000（12）：57-65.

[3]管卫兵，王丽娅，潘建明，等.POM模式在河口湾污染物质输运过程模拟中的应用[J].海洋学报，24（3）：9-172.

[4]李身铎.长江口潮流垂直结构[J].海洋与湖沼，1980，11（2）：98-108.

[5]李身铎.长江口北槽口外海域流场分析[C]//长江北槽深水航道三期工程研究报告，上海：华东师范大学，2005.

[6]沈焕庭，谷国传，李九发.长江河口潮波特性及其对河槽演变的影响[C]//长江河口动力过程和地貌演变论文集，上海：上海科技出版社，1988.

[7]宋永港，朱建荣，吴辉.长江河口北支潮位与潮差的时空变化和机理[J].华东师范大学学报：自然科学版，2011（6）：10-19.

[责任编辑：王楠]