基于水动力模拟的湿地阻水围堤围埝判定——以白洋淀为例

白洁，陈家琪，田凯，麻晓梅，王欢欢，赵彦伟

（水环境模拟国家重点实验室，北京师范大学环境学院，北京 100875）

因水产养殖、农业耕种等社会经济活动需要，湿地建设围堤围埝等阻水构筑物，导致水流通道过流断面变窄，湿地自然地形与水系连通遭受破坏，进而改变水动力特征，破坏湿地水文循环，影响湿地生态功能。湿地生态修复受到前所未有的重视，拆除阻水构筑物、恢复湿地微地形、改善水动力成为湿地生态修复的重要手段。但湿地内阻水构筑物数量多、分布广，受制于工程量、实施成本、时间等限制因素，生态修复实践中难以实现完全拆除，因此需对影响较大的关键阻水构筑物实施优先拆除，从而改善水动力状况。

随着人类活动对湿地水系连通的破坏引起关注，围堤围埝、围网、圩堤等阻水构筑物对水动力及拆除效果的影响研究受到重视。魏清福针对东太湖围网养殖区对水流的阻滞效应进行了研究，分析了围网养殖区拆除的水动力效果。王俊等建立平原河网水动力模型，模拟了蜈蚣湖退圩还湖工程实施前后的水动力变化，明确了湿地阻水设施拆除后的水动力改善效果。YUAN 等、杜耘等、田泽斌等、姚静等、赖格英等、Li 等也都开展了相应的模拟与分析研究。在已有研究中，大多通过模型模拟手段，选取水位、流速、水面面积、滞水区面积等指标，进行拆除前后的效果对比。而实际中，流线可以反映水动力条件，通过判定流线状态来判定需要拆除的阻水构筑物是一个比较可行的方法。流线分布密度可反映流速大小，分布均匀度可反映水动力空间分布均衡性，流线平均蜿蜒度可反映区域内水流路径形态的曲折程度，三者综合，可作为判定阻水状况的定量依据，有利于提高判定结果的精确性，可为湿地阻水构筑物拆除提供更为准确的依据。

本文以淀泊众多、围堤围埝分布密集、沟渠密布的白洋淀为例，基于MIKE 21构建了白洋淀水动力模拟模型，提取流线分布，计算了区域流线的分布密度、均匀度、平均蜿蜒度等指标，判定出淀区关键阻水围堤围埝的分布，并对比模拟了围堤围埝拆除后的水动力效果，为白洋淀水系连通方案制定提供重要依据，为同类湿地水动力改善与提升提供技术依据。

1 研究方法

1.1 研究区概况

白洋淀是“华北之肾”，在污染控制、物种多样性保护和生态平衡维持等方面发挥着巨大作用。淀区总面积366 km，淀内主要由白洋淀、马棚淀、烧车淀、藻苲淀等143 个大小不等、相互联系的淀泊和3 700多条沟壕组成。历史上为发展养殖，大量构筑围堤围埝，淀内建设有大小围堤围埝1 600 多个，总面积达27 km。高强度的围堤围埝建设，破坏了白洋淀自然地形，水面被无序、密集分布的围堤围埝分隔为错综复杂的狭窄沟渠，再加上白洋淀缺乏天然水补给，依靠引黄济淀等外源补水很难满足生态水位要求，生态需水相对缺乏，导致淀区水系连通性下降，水体流动性变差，湿地环境与生态功能难以提升，亟待实施围堤围埝拆除。

1.2 水动力模型构建

基于二维水动力模拟软件MIKE 21，构建了白洋淀水动力模型。白洋淀中部区域主要网格设置为30 m×30 m，府河、孝义河等主要河流通道设置为30 m×30 m，其余区域设置为100 m×100 m。模型共划分501 738 个节点，993 753 个网格单元。考虑模型精度需求及模型计算时间限制，选取王家寨、端村、十方院2019 年3 月1 日至8 月31 日补水周期内水位数据进行模型率定，以2019年9月1日至2020年2月28日补水周期内的水位数据进行模型验证，验证结果见图1。验证结果表明，水位模拟误差在0.1~0.2 m，结果较好，模型可用。

图1 水位验证结果Figure 1 Comparison of simulated and measured water level values

模型构建所需的地形数据在2019 年1∶2 000 的实测数据基础上加密得到，蒸发、降水等气象数据、各入淀河流流量数据、各水位站水位数据来源于实地调研搜集，均为实测日均值。

1.3 指标选择

围堤围埝通过影响水下地形从而影响水流速度和方向，因此在判定关键阻水围堤围埝时，选取的指标应能较好地反映阻水物对流速和流向的影响。流线是某一瞬间流场中一系列质点的流动方向线，流线疏密程度可反映水体流动速度大小，流线越密集则表明该区域内流速越大，故选用流线分布密度指标反映流速大小。围堤围埝也可能导致围堤围埝分布区域内流速变小，围堤围埝之间的沟渠水流集中，流速变大，流线分布均匀度指标可反映流速在空间分布的均衡性。流线形状可以反映瞬时流场内水流方向与曲折程度，围堤围埝会导致水流流向变化与转弯曲折，用流线平均蜿蜒度指标反映区域内流线的曲折程度，判定是否受到围堤围埝影响。流线分布密度、分布均匀度、流线平均蜿蜒度指标可综合反映围堤围埝对水动力的影响，共同作为判定阻水状况的指标。

流线分布密度的计算公式为：

式中：为区域流线分布密度，条·km；为区域内流线条数；为区域面积，km。

流线分布均匀度的计算公式为：

式中：为均匀度；为区域内流线间间隔数量；d表示区域内第条流线与第+1 条流线之间的距离，km；为所有流线间间距的平均值，km。

流线平均蜿蜒度的计算公式为：

式中：为流线平均蜿蜒度；为区域内流线条数；L为第条流线实际长度，km；D为第条流线在该区域内沿水流方向两点间直线距离，km。

1.4 关键阻水围堤围埝判定

本研究提出一种基于水动力模拟结果，结合流线分布密度、均匀度、平均蜿蜒度指标判定关键阻水围堤围埝的方法。具体步骤如下：

（1）提取流线分布图。根据水动力模型模拟结果，利用Tecplot软件提取流线分布图。

（2）计算区域流线分布密度、分布均匀度和平均蜿蜒度。利用流线分布图，计算区域流线分布均匀度、密度及平均蜿蜒度。

（3）判定关键阻水围堤围埝。根据（2）中计算结果，若区域流线分布密度低于标准值（），表明区域内围堤围埝严重影响水体流动性，判定其为关键阻水围堤围埝；若流线分布密度大于，均匀度小于标准值（），判定其为关键阻水围堤围埝；若分布密度大于，均匀度大于，且平均蜿蜒度大于标准值（），判定其为关键阻水围堤围埝。各指标判断标准参考历史资料，并对比流动性较好区域的实际情况综合考虑确定。以研究区白洋淀为例，各指标标准值参考白洋淀历史资料、水动力较好的水域模拟与实测结果及专家咨询结果确定，分别为=2、=7、=1.3。

（4）判定结果的校验。基于GIS 平台，将流线分布图与水下地形图、土地利用图、水利设施分布图等进行叠加，实施人工研判与叠加分析，明确判定出的关键阻水围堤围埝区域内的流线分布变化是由围堤围埝阻水所致，而非受水下地形变化、水利设施调度或台地影响导致。

2 结果与分析

2.1 关键阻水围堤围埝判定结果

参考现状补水流量，确定入流量等数据，进行了白洋淀水动力模拟。利用模型模拟结果，提取出白洋淀流线分布图（图2a）。根据1.3 中公式计算流线分布密度、分布均匀度、平均蜿蜒度，初步判定出关键阻水围堤围埝分布。其中，将流线分布图与地形图、土地利用图进行叠加（图2b 和图2c），对判定出的关键阻水围堤围埝进行校验，最终确定出关键阻水围堤围埝分布（表1与图3）。

图2 白洋淀流线分布及叠加结果（坐标系为CGCS2000）Figure 2 Baiyangdian streamline distribution map and superposition results

由表1 和图3 可见，白洋淀淀区内有8 处关键阻水围堤围埝。判定关键阻水围堤围埝总面积约9.93 km，占淀区内围堤围埝总面积的36.7%左右。关键阻水围堤围埝的堤顶高程在7.5~8.0 m之间。

图3 白洋淀关键阻水围堤围埝判定结果（坐标系为CGCS2000）Figure 3 Determination result of key cofferdams of Baiyangdian

表1 关键阻水围堤围埝分布情况及指标计算结果Table 1 Distribution of key water blocking cofferdams and indicator calculation results

为衡量、、取值标准的合理性，进一步比较了不同取值标准下的判定结果。表1 中结果在=2、=7、=1.3 的取值标准下判定得到，如将判定标准提高50%，即=3、=10.5、=0.65，则判定的关键阻水围堤围埝有7 处，分布在南刘庄附近、白沟引河入淀口处、王家寨西、光淀村西、圈头西街村西、圈头西街村北和引黄补淀入口至采蒲台村西，下张庄村西南处的围堤围埝将不被判定为关键阻水围堤围埝。若将判定标准降低50%，即=1、=3.5、=1.95，则淀区内围堤围埝几乎均应判定为关键阻水围堤围埝。为保证结果符合实际需求，关键阻水围堤围埝判定时，应保证判定过程中不遗漏影响较大的关键阻水围堤围埝，同时避免拆除过多实际影响较小的围堤围埝。设定=2、=7、=1.3，可以较好地满足以上要求，证明该标准取值具有一定的合理性。

2.2 关键阻水围堤围埝拆除前后水动力变化

对判定出的8 处关键阻水围堤围埝全部拆除至高程6 m 左右，对拆除前后的水动力进行模拟，分析了平均流速、流线分布、水面面积比例和滞水区面积比例4个指标的变化。

关键阻水围堤围埝拆除后，平均流速由0.032 m·s减小为0.029 m·s，略有减小，但流线分布明显改善（图4）。围堤围埝拆除后，白洋淀淀区北部白沟引河入淀口附近流线增加，中部各村庄附近水流受阻减小，流线分布均匀度明显提升。南部引黄补淀入口至采蒲台村西侧区域内流线明显丰富，引黄补淀来水在淀区南部分布更均匀。以水深大于10 cm（湿边界）为水面进行网格统计，发现拆除后水面面积比由90.42%增加至94.70%，水面面积明显增加。参照相关研究，设置流速小于平均流速1/10的区域为滞水区，可以发现滞水区面积占比降低（图5和图6），由拆除前的35.45%下降至31.22%，减小4.23个百分点。

图4 关键阻水围堤围埝拆除前后流线分布图（坐标系为CGCS2000）Figure 4 The streamline distribution result of the key water blocking cofferdams before and after removal

图5 关键阻水围堤围埝拆除前后水面面积比例（坐标系为CGCS2000）Figure 5 The proportion of water surface area of the key water blocking cofferdams before and after removal

图6 关键阻水围堤围埝拆除前后滞水区面积比例（坐标系为CGCS2000）Figure 6 The proportion of stagnant water area of the key water blocking cofferdams before and after removal

拆除判定出的关键围堤围埝后，白洋淀水域流线分布、水面面积比、滞水区面积比等指标均有所改善。淀区北部、中部及南部区域内流线更加丰富，整体流线分布更均匀，滞水区面积明显减小，水面面积增加，水体流动性明显增强。以关键阻水围堤围埝为对象实施拆除，既实现了水动力条件的改善，又节约了成本，具有环境与经济双重效益。

3 结论

（1）提出了一种湿地关键阻水围堤围埝的判定方法。判定方法包括4 个步骤：首先利用水动力模型模拟结果，提取流线分布图；然后计算流线分布密度、均匀度、平均蜿蜒度指标；接下来初步判定关键阻水围堤围埝；最后将流线分布与地形、土地利用图等叠加，对判定结果进行校验，确定关键阻水围堤围埝。

（2）模拟判定了白洋淀关键阻水围堤围埝。构建白洋淀水动力模拟模型，利用模拟结果判定了白洋淀内存在8处关键阻水围堤围埝，总面积约9.93 km。

（3）进行了关键阻水围堤围埝拆除前后水动力指标的对比分析。关键阻水围堤围埝拆除后，淀区水动力条件改善。淀区北部、中部的流线分布更为均匀，南部引黄入淀口至采蒲台西侧区域内流线明显丰富，滞水区面积占比减少，水面面积占比增加。