羅 璐 , 俞 烜 , 劉丙軍 , 陳曉宏

(1. 中山大學(xué)土木工程學(xué)院, 廣東 珠海 519082; 2. 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室(珠海), 廣東 珠海519082)

全球有大約40%的人口和2/3的大型城市集中在沿海地區(qū)[1], 日益加劇的人類(lèi)活動(dòng)使得沿海地區(qū)所承受的環(huán)境壓力越來(lái)越大, 近年來(lái)近海環(huán)境水污染事件如赤潮、有害藻華等也頻繁發(fā)生, 這與陸源營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)和污染物的輸入密切相關(guān)[2-3]。以往的研究更多的是關(guān)注通過(guò)地表徑流和大氣沉降的污染物質(zhì)輸入, 而忽略了通過(guò)海底地下水排泄(SGD)輸入的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)與污染物對(duì)海洋生態(tài)環(huán)境的影響。海底地下水排泄(SGD)是指不考慮流體成分、來(lái)源或驅(qū)動(dòng)力,通過(guò)陸架邊緣由海底進(jìn)入海洋的所有流體, 主要包括陸源地下淡水排泄(submarine fresh groundwater discharge, SFGD)和再循環(huán)海水地下水排泄(submarine circulate groundwater discharge, SCGD)[4-5]。已有研究表明, SGD所攜帶的營(yíng)養(yǎng)鹽、有機(jī)物及其他化學(xué)物質(zhì)在某些地區(qū)接近甚至超過(guò)了地表徑流的輸入量[6-7],SFGD作為SGD的重要組成部分, 帶來(lái)大量的陸源營(yíng)養(yǎng)物質(zhì), 是陸地向海洋輸送化學(xué)物質(zhì)重要且隱蔽的通道, 與沿海生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)[8]。同時(shí), SFGD對(duì)于某些沿海社區(qū)來(lái)說(shuō)也是重要的淡水來(lái)源[5], 研究SFGD對(duì)近岸人類(lèi)生活環(huán)境和生態(tài)環(huán)境具有重要影響和意義。

目前, 研究SFGD的方法主要有三種: 直接測(cè)量法、同位素示蹤法和水平衡與水文模型法[9]。SFGD速率具有空間分布不均勻性, 直接測(cè)量法難以在空間和時(shí)間尺度上對(duì)SFGD速率進(jìn)行展延[10], 無(wú)法進(jìn)行流域或區(qū)域尺度上的估算。同位素示蹤法[11-13]適用于不同尺度范圍SGD的評(píng)估, 但并不能很好的解釋與其總SGD相關(guān)的陸源地下淡水成分[14], 無(wú)法對(duì)研究區(qū)域進(jìn)行SFGD空間分布以及時(shí)序變化分析。水平衡與水文模型法是用于估算區(qū)域SFGD速率的常用方法[15-16], 許多研究采用水文模型法對(duì)海岸SFGD進(jìn)行估算時(shí)[17-18], 由于未考慮地下水與河流的交互作用, 無(wú)法反映SFGD對(duì)河流季節(jié)變化的響應(yīng)規(guī)律, 由于海岸水文地質(zhì)參數(shù)獲取較難, 將水文耦合模型擴(kuò)展應(yīng)用到海岸帶研究的較少[19]。隨著海岸地區(qū)經(jīng)濟(jì)文化重要性的不斷加強(qiáng), 近海生態(tài)環(huán)境要求的不斷提高, 進(jìn)一步了解沿海流域與河口之間的水文過(guò)程, 對(duì)沿海地區(qū)陸源地下淡水排泄進(jìn)行高分辨率時(shí)空估計(jì)顯得愈加重要[9,20]。

本次研究利用賓州州立集成水文模型(Penn State Integrated Hydrologic Model)PIHM將地表水-地下水進(jìn)行耦合, 構(gòu)建海岸地表水-地下水耦合模型, 并應(yīng)用于廣東省東南部紅海灣區(qū)域, 估計(jì)沿海流域的陸源地下淡水通量, 對(duì)SFGD速率進(jìn)行時(shí)空變異分析,從而進(jìn)一步了解沿海流域與河口之間相互作用的水文過(guò)程。研究基于賓州州立集成水文模型PIHM和高分辨率水文數(shù)據(jù)集, 通過(guò)模擬沿海地表、地下和海洋之間的水量交換過(guò)程, 估計(jì)流域SFGD速率, 對(duì)其空間上進(jìn)行流域尺度分析、影響因素分析, 時(shí)間上進(jìn)行降水響應(yīng)分析, 揭示流域SFGD速率的時(shí)空變異規(guī)律。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域位于廣東省東南部沿海, 如圖1所示,其地理位置為22°42′21″～23°29′25″N, 114°57′47″～115°46′48″E, 北倚蓮花山脈, 南瀕南海, 從東至西依次由螺河流域片區(qū)、黃江河流域片區(qū)以及赤石河流域片區(qū)構(gòu)成。區(qū)域總面積3 510 km2, 海岸線總長(zhǎng)190 km,地勢(shì)西北高東南低, 研究區(qū)內(nèi)所有河流匯入南海。

圖1 研究區(qū)域概況Fig. 1 Study area

研究區(qū)屬南亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū), 年平均降水量為1 900～2 500 mm。降雨時(shí)空分配不均勻, 空間上從西北山區(qū)向東南沿海區(qū)遞減, 時(shí)間上夏多冬少,其中4月—9月(汛期)的降水占全年降水的85%以上。年平均氣溫為21.9 ℃[21], 全年無(wú)霜期為347 d, 年平均日照為2 179.1 h, 日照率為49%; 太陽(yáng)輻射總量年平均120 kcal/cm2以上。年平均水面蒸發(fā)量為1 351.5 mm,沿海一帶水面蒸發(fā)量較大, 山丘區(qū)水面蒸發(fā)量較小。研究區(qū)濕度為78%～83%。據(jù)陸豐氣象站統(tǒng)計(jì)資料表明,年最大瞬時(shí)風(fēng)速為40 m/s (風(fēng)向?yàn)镾E、NW), 年最大10 min平均風(fēng)速為25 m/s (風(fēng)向?yàn)閃)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

模型所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括研究區(qū)地形數(shù)據(jù)(DEM)、土地利用類(lèi)型及分布信息(LUCC)、土壤屬性數(shù)據(jù)庫(kù)信息、水文氣象資料等。

DEM數(shù)據(jù)選用30 m空間分辨率的美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)的SRTM數(shù)據(jù)(http://srtm.csi.cgiar.org)。水文氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象局, 主要包括日降水、日平均氣溫、日照、相對(duì)濕度以及風(fēng)速等。模型徑流模擬結(jié)果率定與驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)來(lái)自區(qū)域內(nèi)唯一水文站蕉坑站2001年—2002年實(shí)測(cè)日徑流量,數(shù)據(jù)系列完整連續(xù)。

本研究的土壤類(lèi)型數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。由Pedotransfer函數(shù)[23]來(lái)估算飽和水力傳導(dǎo)系數(shù)以及Van Genuchten持水參數(shù)α和n(表1)。

表1 研究區(qū)域土壤類(lèi)型及主要參數(shù)Tab. 1 Descriptions and essential parameters of the soil types in the study area

土地利用類(lèi)型選用清華大學(xué)地球科學(xué)系統(tǒng)研究中心2017年全球土地覆蓋10 m空間分辨率數(shù)據(jù)集[24](http://data.ess.tsinghua.edu.cn/fromglc10_2017v01.html)。將土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)換為PIHM模型自帶的土壤屬性數(shù)據(jù)庫(kù),研究區(qū)內(nèi)有8種土地覆蓋類(lèi)型, 包括常綠林(46.7%)、耕地(32.0%)、城市地面(6.4%)、開(kāi)放水域(5.9%)、草地(5.1%)、灌木林(3.2%)、荒地(0.6%)和林木濕地(0.2%)。

2 研究方法

2.1 模型介紹

賓州州立集成水文模型PIHM是基于物理過(guò)程的、完全耦合的分布式水文模型[25], 以完全耦合的方式模擬截留、入滲、補(bǔ)給、蒸發(fā)蒸騰、地表徑流、地下徑流和河網(wǎng)匯流過(guò)程(圖2)。區(qū)域分解受觀測(cè)點(diǎn)、邊界條件等水文特征的約束, 根據(jù)流域的地貌或水文特征, 改變流域空間離散的分辨率。每個(gè)控制體上進(jìn)行水文過(guò)程建模, 包括地表徑流、地下徑流和渠道徑流的偏微分方程, 以及葉面截留、入滲、補(bǔ)給和蒸散發(fā)的常微分方程。采用有限體積法將偏微分方程離散化為常微分方程, 每個(gè)網(wǎng)格都有對(duì)應(yīng)的局部常微分方程系統(tǒng), 整個(gè)研究區(qū)域組合形成一個(gè)總常微分方程系統(tǒng), 使用SUNDIALS進(jìn)行求解[26]。

圖2 PIHM模型產(chǎn)匯流結(jié)構(gòu)Fig. 2 PennState Integrated Hydrologic Model processes

在PIHM的原始方程中, 側(cè)重于對(duì)閉合流域進(jìn)行水文模擬。通過(guò)對(duì)方程進(jìn)行修改, 在流域的海岸邊界處添加水頭壓力[27], 將海岸水文邊界條件整合到模型中, 使得PIHM能夠考慮海岸邊界對(duì)海岸流域的影響。

2.2 基本方程

總蒸發(fā)量為林冠截留量(ec)、植被蒸騰量(et)、土壤蒸發(fā)量(es)的總和。采用Penman Monteith方程計(jì)算潛在蒸發(fā)量, 采用Noah_LSM方程來(lái)計(jì)算實(shí)際蒸散發(fā)量:

式中,ep為潛在蒸散發(fā)量;Rn為植被地表凈輻射;G為土壤熱通量密度;εs- εa為空氣蒸汽壓差額;ρa(bǔ)為空氣密度;Cp為空氣比熱; Δ為飽和蒸氣壓-溫度關(guān)系曲線的斜率;γ為計(jì)量常數(shù);rs,ra分別為表面和空氣動(dòng)力阻力;σf為植被覆蓋率;Wc為截冠含水量;S為最大冠層容量;Bc為冠層阻力;β為土壤水飽和度;θref為田間持水量;θw為萎蔫點(diǎn);hv為植被截留量;pv為總降水量當(dāng)量;pt為地表儲(chǔ)水的入滲量和徑流量; 下標(biāo)m為空間網(wǎng)格編號(hào), 范圍從1到三角形網(wǎng)格總數(shù)。

趙新宇等(2013)利用吉林大學(xué)公眾幸福指數(shù)課題組關(guān)于2012年中國(guó)公眾主觀幸福感問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用有序概率模型考察了絕對(duì)收入、相對(duì)收入和預(yù)期對(duì)公眾主觀幸福感的影響。發(fā)現(xiàn)我國(guó)存在“幸福悖論”現(xiàn)象，相對(duì)收入對(duì)公眾主觀幸福感有顯著促進(jìn)作用，其效果強(qiáng)于絕對(duì)收入；預(yù)期對(duì)于中、低收入群體的主觀幸福感具有顯著正向作用。

使用二維Saint Venant方程來(lái)描述坡面漫流, 使用一維Saint Venant方程描述渠道徑流, 使用Richard方程來(lái)描述地下徑流, 用半離散方式表示為:

式中,h0為地表淺水深度;為元素i到相鄰元素j的歸一化側(cè)向地表流量;pt、q+、e分別為凈降水量、入滲量、蒸發(fā)量; 下標(biāo)m為空間網(wǎng)格編號(hào), 范圍從1到三角形網(wǎng)格總數(shù);θs為含水率;hu為非飽和地下水深度;hg為地下水深度;q0為非飽和-飽和區(qū)之間的地下水通量;為從元素i到鄰近元素j的歸一化側(cè)向地下流量;hc為河道水深;p、e分別為來(lái)自河道段的降水量和蒸發(fā)量;分別為來(lái)自河道兩側(cè)的地表側(cè)向流量和與河道相互作用的地下水流量; 各河道段的上下游流量分別為和; 下標(biāo)k為河道段編號(hào),范圍從1到河道段總數(shù)。

淡水地下水通量采用以下公式進(jìn)行計(jì)算[27]:

式中,qfreshSGD為淡水地下水通量, 單位m2/s;Ssat為飽和地下水儲(chǔ)量, 單位m;Zb為基底高程, 單位m;K為水力傳導(dǎo)系數(shù), 單位m/d;SL為潮位高, 單位m, 設(shè)為平均海平面高度。

2.3 模型構(gòu)建

用三角網(wǎng)格剖分法對(duì)模型進(jìn)行剖分, 共得到節(jié)點(diǎn)6 473個(gè), 三角形單元12 206個(gè), 河網(wǎng)剖分為231條河道段。沿海岸線單元設(shè)置為定水頭邊界。單元平均面積約為2.88×105m2, 單元邊長(zhǎng)為500～1 000 m, 主要徑流寬度為50～100 m。模型空間離散圖如圖1(e)所示。模擬區(qū)域初始地表水設(shè)置為0 m,初始地下水位設(shè)定為地表以下5 m, 沿海邊界處的初始地下水位高程設(shè)置為0 m(平均海平面)。通過(guò)輸入1992年至2014年的氣象數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)域的水文過(guò)程進(jìn)行模擬。

3 結(jié)果與討論

3.1 模型率定與驗(yàn)證

以1992年為預(yù)熱期, 利用區(qū)域內(nèi)唯一水文站蕉坑站2001—2002年實(shí)測(cè)日徑流量, 對(duì)模型土壤及土地覆蓋關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證, 選取相關(guān)系數(shù)(R)、相對(duì)誤差(RE)、納什效率系數(shù)(NSE)[28]和Kling-Gupta系數(shù)(KGE)[29]作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。R、NSE用于評(píng)估日徑流過(guò)程模擬效果, RE用于分析年徑流總量的模擬精度, KGE是一個(gè)集成相關(guān)系數(shù)、模擬值和實(shí)測(cè)值的均值與誤差的評(píng)價(jià)指標(biāo), 用于綜合反映模擬效果。關(guān)鍵參數(shù)包括土壤孔隙率、土壤水力參數(shù)、含水層導(dǎo)水率、優(yōu)先流深度、河床曼寧糙率。早期模型應(yīng)用提供了這些關(guān)鍵參數(shù)上下界的參考值[30-31]以及率定方法[26]。由于地表水-地下水耦合模擬的計(jì)算過(guò)程耗時(shí)高, 需要將參數(shù)分成兩組: 產(chǎn)流參數(shù)組與蒸發(fā)參數(shù)組, 進(jìn)行分別調(diào)參。產(chǎn)流參數(shù)調(diào)參選取了2001年7月1日到至7月15日的降雨徑流過(guò)程, 利用CMA-ES(協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略)方法進(jìn)行優(yōu)化。將優(yōu)化結(jié)果代入后, 利用2001年水量平衡進(jìn)行蒸發(fā)組參數(shù)的率定。驗(yàn)證期為2002年1月1日至2002年12月31日。模型率定和驗(yàn)證期結(jié)果見(jiàn)圖3。

圖3 蕉坑水文站實(shí)測(cè)日徑流量與模擬日徑流量過(guò)程Fig. 3 Observed and simulated streamflows at Jiaokeng station

圖3中可以看出, 率定期和驗(yàn)證期模擬的日均流量過(guò)程與實(shí)測(cè)過(guò)程吻合。NSE在率定期和驗(yàn)證期分別為0.74和0.79,R分別為0.90和0.91, 年徑流相對(duì)誤差RE低于10%, KGE分別為0.78和0.73, 四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)充分說(shuō)明模擬滿足精度要求。模型率定得到的主要參數(shù)結(jié)果見(jiàn)表1和表2。

表2 研究區(qū)域土地覆蓋類(lèi)型及主要參數(shù)水Tab. 2 Land cover types and essential parameters in the study area

3.2 SFGD影響因素分析

在本次研究中, SFGD的影響因素主要為地形坡度(i)、滲透系數(shù)(k)以及含水層厚度(t)。模型離散化將研究區(qū)域沿海邊界剖分成216段, 計(jì)算每一段邊界的坡度、滲透系數(shù)、含水層厚度以及年均單位長(zhǎng)度SFGD速率, 通過(guò)SFGD速率與各參數(shù)關(guān)系圖(圖4)可以看出,當(dāng)i≤2%時(shí), lg(SFGD)隨i的增加而增加, 當(dāng)i＞2%時(shí),lg(SFGD)逐漸趨于穩(wěn)定值。按照地形坡度是否大于2%,對(duì)SFGD速率與地形坡度(i)、滲透系數(shù)(k)以及含水層厚度(t)進(jìn)行多元線性回歸分析(表3)。結(jié)果顯示, 當(dāng)i≤2%時(shí), lg(SFGD)與地形坡度呈極顯著正相關(guān)性(P＜0.01,ri= 0.617), 與滲透系數(shù)(k)無(wú)顯著相關(guān)性(P＞0.05,rk= -0.101), 與含水層厚度(t)關(guān)系不顯著(P＞0.05,rt= 0.465)。表明地形坡度是SFGD速率的主控因子, 地形坡度通過(guò)影響水力坡度從而影響流向海岸的地下水,隨著地形坡度的增加, SFGD速率增加。SFGD速率空間分布圖(圖5)顯示, 地形坡度大的沿海地區(qū)SFGD速率大, 地形平緩或低洼地區(qū)SFGD速率較小。當(dāng)i＞2%時(shí), 回歸模型相關(guān)系數(shù)R較小, 表明回歸模型沒(méi)有明顯相關(guān)性, lg(SFGD)與各個(gè)自變量均無(wú)顯著相關(guān)。

圖4 模擬SFGD速率與相關(guān)水文參數(shù)關(guān)系圖Fig. 4 Relationship between submarine fresh groundwater discharge (SFGD) flux and related parameters

圖5 SFGD速率空間分布圖Fig. 5 Spatial distribution maps of SFGD

表3 lg(SFGD)多元線性回歸分析系數(shù)Tab. 3 Coefficients of multiple linear regression analysis of lg(SFGD)

3.3 SFGD流域尺度分析

研究區(qū)總面積為3.51×103km2, 海岸線長(zhǎng)190.32 km,從東至西按照主河道依次可劃分為三個(gè)子流域片區(qū),分別是螺河流域片區(qū)、黃江河流域片區(qū)和赤石河流域片區(qū)。通過(guò)分析研究區(qū)1993年—2014年共22 a的SFGD模擬結(jié)果(表4), 年平均SFGD速率為20.69×107m3/a (2.98 m2/d或0.016 1 cm/d), 占研究區(qū)內(nèi)河道徑流入?？偭康?.28%。三個(gè)子流域中, 赤石河流域的單位長(zhǎng)度SFGD速率最大, 為3.21 m2/d, 黃江河流域?yàn)?.05 m2/d, 與赤石河流域相近, 螺河流域的單位長(zhǎng)度SFGD速率最小, 為0.7 m2/d, 根據(jù)4.2及4.3的分析結(jié)果, 造成這種差異的重要原因是由于三個(gè)子流域之間地形和形狀的差異, 螺河流域海岸線短, 且沿海地區(qū)幾乎都是平原, 地表坡度小, 因此海底地下水排泄量小。

表4 海底地下水排泄量結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab. 4 Results of submarine groundwater discharge

3.4 SFGD對(duì)降水的響應(yīng)分析

統(tǒng)計(jì)三個(gè)子流域片區(qū)入海口處1993年—2014年間主要降水事件中地表徑流峰值與SFGD通量峰值響應(yīng)時(shí)間, 采用配對(duì)t檢驗(yàn)進(jìn)行分析比較(圖6), 螺河流域片區(qū)、黃江河流域片區(qū)及赤石河流域片區(qū)檢驗(yàn)的t值分別為7.638、15.426、6.603, 其雙側(cè)檢驗(yàn)的P值均小于0.05, 表明檢驗(yàn)結(jié)果差異顯著。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)相對(duì)于地表徑流, SFGD對(duì)降雨的響應(yīng)更快, 平均快1～3 d。這種差異的產(chǎn)生可能是由于SFGD與流域地表徑流的補(bǔ)給區(qū)不同造成的。Sawyer等[32]在對(duì)美國(guó)海岸的陸源地下淡水進(jìn)行估算時(shí), 將沿海流域依據(jù)其地貌地質(zhì)劃分為了不同類(lèi)別的區(qū)域(圖7),SFGD的補(bǔ)給區(qū)為徑流集水區(qū)之外的向海集水區(qū)域(圖7中的白色區(qū)域), 該區(qū)域內(nèi)的地下水直接流向海洋。而地表徑流則來(lái)源于徑流集水區(qū)(圖7中的灰色區(qū)域), 在本研究中, 計(jì)算的地表徑流降水響應(yīng)時(shí)間為流域入?？谔幍慕邓憫?yīng)時(shí)間, 徑流集水區(qū)的流域范圍要更大, 因此其匯流時(shí)間會(huì)大于SFGD補(bǔ)給區(qū)的匯流時(shí)間。以上分析表明, 當(dāng)發(fā)生降雨事件時(shí),陸源地下淡水會(huì)先于地表徑流達(dá)到峰值, 因此, 在沿海地區(qū)進(jìn)行地下水資源管理和SFGD觀測(cè)時(shí), 需要加強(qiáng)監(jiān)管以更快進(jìn)行應(yīng)對(duì)。以上分析表明, 在沿海地區(qū)進(jìn)行地下水資源管理和SFGD觀測(cè)時(shí), 需要投入更多的精力以更快進(jìn)行應(yīng)對(duì)。

圖6 地表徑流峰值與SFGD峰值響應(yīng)時(shí)間對(duì)比Fig. 6 Comparison between the peak values of runoff and SFGD flux

圖7 SFGD補(bǔ)給區(qū)示意圖(改自Sawyer等[32])Fig. 7 Recharge area of SFGD (modify from Sawyer et al.[32])

3.5 SFGD模擬結(jié)果比較

研究區(qū)域位于廣東省東南部紅海灣區(qū)域, SFGD速率為2.1×108m3/a, 該區(qū)域目前尚無(wú)SFGD評(píng)估結(jié)果可供直接比對(duì)。最近兩篇估算全球海岸SFGD通量的研究中, Zhou等[18]關(guān)于研究區(qū)域的估算結(jié)果為2.4×108m3/a, 與我們的估算結(jié)果相近; Luijendijk等[17]關(guān)于研究區(qū)域的估算結(jié)果為 2.66×107(2.16×106～1.48×108) m3/a, 低于我們的評(píng)估結(jié)果。在進(jìn)行全球海岸SFGD評(píng)估中, 采用的流域數(shù)據(jù)庫(kù)比較粗糙, 而且由于考慮到模型計(jì)算成本, 在局部區(qū)域上會(huì)進(jìn)行簡(jiǎn)化計(jì)算。本研究采用高分辨率水文氣象數(shù)據(jù)集和詳細(xì)的水文地質(zhì)參數(shù), 考慮了地表水-地下水交互作用,對(duì)SFGD的時(shí)空分析有更高的分辨率。

將本研究的SFGD估計(jì)值與表5中其他研究區(qū)域的SFGD估計(jì)值進(jìn)行比較。為方便比較, 將單位統(tǒng)一為單位時(shí)間內(nèi)單位海岸線長(zhǎng)度排放量(m2/d), 即研究區(qū)域海岸線長(zhǎng)度除SFGD排泄量。研究區(qū)的SFGD速率為2.78 m2/d, 在其他海岸SFGD評(píng)估結(jié)果范圍內(nèi)。沿海流域受到復(fù)雜的近海動(dòng)力過(guò)程影響, 如潮汐、波浪以及海平面變化等。Kuan等[33]結(jié)合物理實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬法研究改變內(nèi)陸淡水輸入以及潮汐力對(duì)海底地下水排泄的影響, 發(fā)現(xiàn)潮汐會(huì)通過(guò)改變淡水排泄區(qū)域?qū)挾葟亩餝FGD時(shí)間排放規(guī)律的變化; Michael等[34]的研究表明海平面上升對(duì)SFGD的影響主要取決于沿海含水層的水文地質(zhì)屬性, 通量控制屬性(flux-controlled)的沿海含水層受到海平面上升帶來(lái)的影響較小, 而水頭控制屬性(head-controlled)的沿海含水層則會(huì)受到較大影響。本文對(duì)研究區(qū)域近海驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行簡(jiǎn)化處理, 將海岸邊界設(shè)置為定水頭邊界, 對(duì)小時(shí)尺度的SFGD估算存在一定誤差, 在日尺度及月尺度的誤差影響更為明顯, 將在以后的研究中進(jìn)行進(jìn)一步的考慮。

表5 其他地區(qū)SFGD速率Tab. 5 Submarine fresh groundwater discharge in different coastal zones

4 結(jié)論

本文將賓州州立集成水文模型PIHM拓展應(yīng)用到沿海地區(qū), 通過(guò)開(kāi)發(fā)沿海區(qū)域尺度地表水—地下水耦合模型, 估算區(qū)域SFGD通量, 深入揭示SFGD通量時(shí)空變異特征, 進(jìn)一步理解沿海流域與河口之間相互作用的水文過(guò)程。模型在廣東省東南部紅海灣區(qū)域模擬效果良好。主要結(jié)論如下:

1) 當(dāng)坡度i≤2%時(shí), 地形坡度是SFGD的主控因子, 隨著地形坡度的上升, SFGD排放速率增加,地形坡度大的沿海地區(qū)SFGD速率大, 地形平緩或低洼地區(qū)SFGD速率較小; 當(dāng)坡度i＞2%時(shí), SFGD速率與各個(gè)自變量均無(wú)顯著相關(guān)。

2) 研究區(qū)域年均SFGD通量占研究區(qū)內(nèi)河道徑流年均總量的3.28%。三個(gè)子流域片區(qū)之間SFGD通量的差異主要是流域形狀和地形的差異引起的, 螺河流域海岸線短且沿海主要為平原地區(qū), 因此海底地下水排泄量小。

3) 分別對(duì)三個(gè)子流域片區(qū)的地表徑流峰值與SFGD峰值在主要降雨事件中的響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行分析,結(jié)果表明SFGD比地表徑流對(duì)降雨的響應(yīng)更快, 峰值出現(xiàn)時(shí)間比地表徑流平均早1～3 d。

4) 本文將地表水-地下水耦合模型應(yīng)用于海岸地區(qū), 所建立的地表水-地下水耦合模型為分析SFGD通量的時(shí)空變異規(guī)律提供了一種有效的數(shù)值方法。現(xiàn)階段模型缺少與流域內(nèi)地下水水位數(shù)據(jù)的對(duì)比, 將在以后的工作中著重考慮。