王海霞 ，秦華偉 ，喬守文 ，李 凡 ，石洪源 ，張旭日

（1. 魯東大學(xué) 水利工程學(xué)院 , 山東 煙臺 264025；2. 魯東大學(xué) 港口海岸防災(zāi)減災(zāi)研究院，山東 煙臺 264025；3. 山東省海洋資源與環(huán)境研究院 山東省海洋生態(tài)修復(fù)重點實驗室, 山東 煙臺 264006）

黃河是我國第二長河，年輸沙量超過億噸，輸水輸沙的同時為河口地區(qū)帶來豐富的營養(yǎng)物質(zhì)[1]。溫帶季風(fēng)氣候使黃河口與周邊海域相互作用，形成適宜、穩(wěn)定的生態(tài)環(huán)境[2-3]，使黃河口海域成為黃渤海漁業(yè)生物重要的產(chǎn)卵場、孵幼場、索餌場和洄游通道。黃河口海域已監(jiān)測到的海洋生物有600多種，其中漁業(yè)資源種類約有130種[4]。黃河口海域魚卵、仔稚魚的種類和數(shù)量，對整個黃渤海海域的魚類資源具有重要意義[5-6]。但是，隨著氣候變化及人類活動影響的加劇，黃河口海域生態(tài)環(huán)境惡化，魚類資源生存面臨威脅[7-8]。已有研究表明，河口海域的鹽度條件對于近海漁業(yè)資源類群的產(chǎn)卵特性具有重要影響[9-11]。

黃河入海徑流會直接影響黃河口海域附近鹽度的時空分布，從而對近海生物的生長、繁殖產(chǎn)生重要影響[12-13]。黃河沖淡水形成的低鹽度區(qū)有利于河口海域浮游動植物的生長、繁殖，而高鹽海水卻對海洋生物的生長、繁殖產(chǎn)生抑制作用[14-15]，每年的4—6月黃河沖淡水的這一影響尤其顯著。4—6月是黃河口海域梭魚、鲅魚、對蝦、大閘蟹等重要漁業(yè)資源的產(chǎn)卵孵幼期，黃河沖淡水帶來的水沙及營養(yǎng)鹽條件為海域附近的浮游植物、浮游動物、魚類等提供了豐富多樣的初級生產(chǎn)力，為黃河口海域生物資源多樣性提供了重要保障。

近些年來，在自然因素以及水庫建設(shè)等人為因素的影響下，黃河入海徑流量呈現(xiàn)顯著減少趨勢，對黃河口附近海域乃至整個渤海的溫鹽場產(chǎn)生重要影響[16-17]。已有研究表明：黃河入海徑流量大幅度銳減，整個渤海的溫鹽場已發(fā)生明顯變異[18]。隨著計算機(jī)模擬技術(shù)的不斷發(fā)展，利用海洋數(shù)值模型結(jié)合現(xiàn)場綜合測量，具有可視化、成本低、計算速度快以及參數(shù)可控等優(yōu)勢，能夠有效解決現(xiàn)場觀測所需時間長、資源投入量大、受環(huán)境及其他因素限制等問題，成為研究河口海域物理過程的重要手段[19-22]。因此，針對黃河入海徑流量銳減所產(chǎn)生的一系列問題，有必要基于數(shù)值模式研究新條件下黃河口附近海域鹽度擴(kuò)散特征，探明黃河入海徑流對河口海域鹽度影響的時空變動規(guī)律，對于合理利用黃河水、保護(hù)黃河口海域生物多樣性以及實施黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 方法介紹

有限體積海岸海洋模型FVCOM（Finite Volume Coastal Ocean Model）是由美國麻省大學(xué)（University of Massachusetts）陳長勝博士帶領(lǐng)的海洋生態(tài)動力學(xué)模型實驗室與伍茲霍爾海洋研究所（Woods Hole Oceanographic Institution）的Beardsley博士合作開發(fā)建立的海洋環(huán)流與生態(tài)模型[19,23]。模型是以三維 N-S方程為基礎(chǔ)，通過有限體積法對控制方程進(jìn)行離散求解，可以更好保證在復(fù)雜岸線和地形條件下計算范圍內(nèi)單元間的標(biāo)量和動量守恒。模型融合有限體積法、自由表面和三維原始方程，在垂向上采用σ坐標(biāo)系，該坐標(biāo)系可以更好地擬合復(fù)雜的地形，提升對河口海域海底多變地形的擬合程度，在水平方向上采用無結(jié)構(gòu)化不規(guī)則的三角形網(wǎng)格，可以更好地擬合曲折多變的復(fù)雜岸線，采用的干濕網(wǎng)格判別法能較好地模擬出海水漲落潮期間的灘涂或潮間帶淹沒及露出情況。FVCOM 源代碼開源，獲取方便，模型多適用于海灣、河口、陸架和海洋等區(qū)域，并已成功應(yīng)用于我國渤海、黃海、東海等海域[24-27]。其表達(dá)式如下：

動量方程：

連續(xù)方程：

鹽度方程：

假定模型中海水密度僅和溫度變量以及鹽度變量的變化有關(guān)，構(gòu)造成簡單線性方程，可以表示為：

計算鹽度的海洋表面邊界條件方程如下：

計算鹽度的海洋底面邊界條件方程如下：

由于海洋底部邊界不規(guī)則，為了減少因海底地形變形而產(chǎn)生的虛假擴(kuò)散和虛假流動，在垂直方向采用σ坐標(biāo)對海洋底部地形起伏進(jìn)行平滑處理，方程如下：

式（1）～（12）中：x、y和z分別為直角坐標(biāo)系中的東向、北向和垂直坐標(biāo)軸；u、v、w分別為x、y、z方向的速度分量；θ為溫度；S為鹽度； ρ為海水密度；P為壓強(qiáng)；f為科氏參量；g為重力加速度；Km為垂直旋轉(zhuǎn)黏性系數(shù)；Kh為 熱量垂直旋轉(zhuǎn)擴(kuò)散系數(shù)；Fu,Fv分 別為動量在正東、正北方向的分量；FT,FS分別為熱量和鹽度的擴(kuò)散項；AH為 水平熱量的擴(kuò)散系數(shù)；α為 與海底地形所成角度；P?為降水率；E為蒸發(fā)率；D為總水深；H為平均海平面以下的水深；ζ為平均海平面以上的自由海面高度；σ值的大小自海底為?1至海表為0。

模型中底摩擦系數(shù)計算方程如下：

式中：k=0.4為von Karman常數(shù)，Zab為離海底最近的 σ層與海底間的距離，Z0為海底粗糙度。

2 研究區(qū)概況及模式建立

2.1 研究區(qū)概況

黃河口海域多年平均氣溫為13.0 ℃，全年以1月份平均氣溫最低，為0.5 ℃，8月份平均氣溫最高，為25.6 ℃。多年平均降水量為434.3 mm，全年降水主要集中在夏季，特別是7、8月份。研究區(qū)域受季風(fēng)影響明顯，全年最多風(fēng)向主要為東北向和西南向，其中，冬、春季東北風(fēng)偏多，夏、秋季西南風(fēng)偏多。累年平均風(fēng)速為5.2 m/s，夏季平均風(fēng)速較小，在4.3～5.1 m/s，春、冬季風(fēng)速相對較大，在4.8～6.5 m/s。平均相對濕度為71%，一年中，1—7月份相對濕度逐漸增大，7月最大，達(dá)到84%；7—12月份逐漸減小，12月份最小，只有64%。工程所在海域霧日較少，累年平均為19.1 d。

2.2 模式建立

本文基于較高分辨率的黃河口岸線和地形數(shù)據(jù)，利用FVCOM模式建立黃河口海域三維水動力數(shù)值模擬，模式中各參數(shù)及工況設(shè)置如下。

1）網(wǎng)格、水深、岸線設(shè)置

網(wǎng)格：為了能夠了解黃河口附近海域潮位、潮流和鹽度變化情況，在黃河口附近進(jìn)行了網(wǎng)格加密處理。黃河口附近岸線的網(wǎng)格分辨率在50～100 m，萊州灣岸線的網(wǎng)格分辨率在100～500 m，開邊界網(wǎng)格分辨率在1～2 km。整個計算區(qū)域在水平方向上共有100 428個三角形網(wǎng)格單元和51 499個節(jié)點。

水深：外海水深使用的是由美國地球物理中心（U.S. National Geophysical Data Center，NGDC）發(fā)布的ETOP1地形高程數(shù)據(jù)[28]；黃河口附近近岸水深選取中國人民解放軍海軍航海保證部制作電子海圖，根據(jù)沿海海洋站潮位與最低理論基準(zhǔn)面關(guān)系對海圖水深進(jìn)行修正，同時利用部分工程和勘測數(shù)據(jù)。渤海灣水深值介于0～60 m，黃河口附近及萊州灣海域水深在0～20 m。

岸線：岸線由海圖岸線，以及工程附近海岸線勘測資料和Google earth最新岸線信息拼接而成。

模型網(wǎng)格設(shè)置及水深分布如圖1a～1c所示。潮位、潮流、鹽度測站的地理位置如圖1d所示。

圖1 黃河口海域模式網(wǎng)格設(shè)置、水深分布及測站位置Fig. 1 Mode grid settings, water depth and monitoring station location in the waters of the Yellow River Estuary

2）工況設(shè)置

圖2是1950—2020年間黃河利津站徑流量的變化過程統(tǒng)計結(jié)果。由圖2可以看出，黃河入海徑流量年內(nèi)分配極為不均，豐水期（6—10月）徑流量較多，枯水期（11月—翌年5月）徑流量較少。1985年以后黃河入海徑流量明顯減少，但自2008年黃河實行生態(tài)補(bǔ)水后，入海徑流量特別是6—10月的徑流量，多數(shù)年份有明顯增加。

圖2 1950—2020年利津站徑流量分布Fig. 2 Distributions of runoff volume from 1950 to 2020 at the Lijin station

協(xié)調(diào)好農(nóng)業(yè)用水與生態(tài)用水的矛盾，是實現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。5月是黃河口海域魚類產(chǎn)卵育幼的關(guān)鍵期，鹽度條件對海域的生物量具有重要影響。同時，5月是黃河流域農(nóng)業(yè)用水的重要時期，農(nóng)業(yè)用水需求較大。在黃河淡水總量有限的前提下，工業(yè)與生活、農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境用水相互競爭，使入海徑流量年際變化較大。為分析不同用水戶競爭后對近海鹽度的影響，本文設(shè)置了幾種不同的5月日徑流工況，分析不同徑流下黃河口海域的鹽度場特征，為黃河口海域的生物資源保護(hù)提供一定參考。

模式垂直方向分為20個sigma層，計算采用內(nèi)外模分裂算法，其中內(nèi)模時間步長設(shè)置為0.5 s，外模時間步長設(shè)置為10 s。模型鹽度初始場采用SODA（Simple Ocean Data Assimilation）數(shù)據(jù)[29]，風(fēng)場采用ERA5（ECMWF Reanalysis v5）數(shù)據(jù)[30]，分辨率為0.25°×0.25°。模型選用了8個主要分潮（ M2、 S2、 N2、 K2、 K1、 O1、 P1和 Q1），根據(jù)調(diào)和常數(shù)設(shè)置了模型開邊界條件。模擬過程中，黃河淡水鹽度為0，開邊界鹽度設(shè)置為32。分別模擬豐枯水期典型月份和5月不同徑流條件下黃河口鹽度擴(kuò)散情況，詳細(xì)信息見表1。

表1 模型各工況設(shè)置詳細(xì)信息Table 1 Information about the operation settings for the model

3 模型驗證及結(jié)果分析

3.1 模型驗證

為驗證模型的準(zhǔn)確性，選取6個潮位站（T1、T2、H1、H2、H3、H4）、4個潮流站（H1、H2、H3、H4）和2個鹽度站（S1、S2）進(jìn)行驗證。其中潮位驗證包括2個長時間序列（T1、T2）和4個短時間序列（H1、H2、H3、H4）的數(shù)據(jù)對比。選擇均方根誤差（Root Mean Square Error，ERMS）、相對平均誤差（Relative Mean Error，ERM）和模型技能參數(shù)（SM）等作為長時間序列潮位驗證的指標(biāo)，各指標(biāo)計算如下所示：

1）均方根誤差ERMS：

2）相對平均誤差ERM：

3）模型技能參數(shù)SM：

式中：Mi和Oi分別為模擬和實測值(i=1，2，3，…，N)，N為時間序列的總長度，O為實測數(shù)據(jù)的平均值。

將FVCOM模式運(yùn)行得到的各測站位置的潮位、潮流和鹽度數(shù)據(jù)與各測站實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，驗證模式可靠性。潮位、潮流及鹽度驗證結(jié)果表明，所建模型對研究區(qū)海域水動力和鹽度的模擬效果較好，模型基本能夠模擬出黃河口海域的實際情況，可以用來對研究區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步模擬分析。

1）潮位驗證

模型驗證結(jié)果如圖3所示。模型計算得到長時間潮位驗證中T1測站的均方根誤差、相對平均誤差和模型技能參數(shù)為0.05、4.2%和0.961，T2測站的均方根誤差、相對平均誤差和模型技能參數(shù)為0.177、8.24%和0.957。

圖3 長時間潮位驗證曲線Fig. 3 Curves of long-term tide level validation

短時間潮位驗證結(jié)果中，最高潮位值最大相差3 cm，最低潮位值最大相差8 cm，誤差在（±10）cm以內(nèi)，除H1測站受無潮點影響相位偏差略大，其他測站潮位振幅和相位模擬值與實測值基本一致，如圖4所示。

圖4 短時間潮位驗證曲線Fig. 4 Curves of short-time tide level validation

2）潮流驗證

通過監(jiān)測點的潮流數(shù)值計算結(jié)果和實測資料驗證，得到流速的大小及方向、轉(zhuǎn)流發(fā)生時刻等的模擬值與實測值基本一致，除了H3測站底層平均流速偏差略大外，其他各站位漲落潮平均流速最大誤差在±7%以內(nèi)，相差不到10%。部分站位潮流驗證曲線如圖5所示。

圖5 H1測站、H3測站潮流驗證曲線圖Fig. 5 Verification curves of tidal currents at H1 and H3 stations

3）鹽度驗證

分別選用枯水期2月和豐水期8月東營站（S1）及龍口站（S2）實測數(shù)據(jù)與數(shù)模計算結(jié)果進(jìn)行驗證，結(jié)果如圖6所示。東營站距離黃河口較近，受黃河徑流影響較大，枯豐季鹽度模擬與實測結(jié)果有一定差距，差值均在1以內(nèi)。龍口站距離黃河口較遠(yuǎn)，受黃河徑流影響較小，模擬與實測結(jié)果一致性較好，絕對差值均在0.1以內(nèi)。總體來講，模型能夠很好地模擬計算海域的鹽度變化狀況。

圖6 東營站及龍口站2月和8月鹽度模擬結(jié)果Fig. 6 The simulated salinity in February and August at Dongying and Longkou stations

3.2 結(jié)果分析

1） 流場特征

對枯水期（2月）及豐水期（8月）徑流輸入引起的黃河口周邊海域的流場變化特征進(jìn)行分析。分別提取漲急、漲憩、落急、落憩四個典型時刻的表層潮流，其分布如圖7所示。

由圖7可以看出，在余流作用下，黃河沖淡水長期向萊州灣輸入。高流速區(qū)域主要集中在黃河口和萊州灣南部，萊州灣的流速普遍在0.3 m/s以下。黃河口與萊州灣之間存在明顯的順時針環(huán)流系統(tǒng)，這也是黃河口海域和萊州灣進(jìn)行鹽度交換的方式之一。黃河沖淡水在地形和科氏力影響下，會出現(xiàn)明顯的“南偏”現(xiàn)象，漲潮和落潮的方向是造成黃河沖淡水向南擴(kuò)散的原因之一。黃河口西北側(cè)的潮流方向是沿著岸線，隨著漲落潮在NW—SE方向上往復(fù)，黃河口以南包括萊州灣的潮流方向均隨著漲落潮在NE—SW方向上往復(fù)。黃河入?？诳陂T朝向偏北。漲潮時，豐水期黃河口西北方潮流的運(yùn)動方向是NW向，黃河入海沖淡水向南擴(kuò)散流速被抵消，所以豐水期漲急時刻，黃河口附近高流速區(qū)域反而小，落急時刻高流速范圍更大。

圖7 枯水期及豐水期表層流場分布Fig. 7 The distribution of surface flow for in dry and wet seasons

2）鹽度場特征

27以下的低鹽度區(qū)域是極適合海洋生物生存的，因此27等鹽線是衡量鹽度分布的一個重要指標(biāo)。由圖8可以看出，受徑流影響豐水期和枯水期的鹽度分布差異較大?？菟谌掌骄鶑搅髁繛?09.783 m3/s，黃河沖淡水影響區(qū)域僅在萊州灣西北部，27以下區(qū)域只集中在黃河口門附近。冬季，風(fēng)主要為西北和東北向，低鹽度水有明顯東南向的擴(kuò)散趨勢，但是黃河沖淡水供給不足，只在黃河口南部不遠(yuǎn)處形成一小團(tuán)低鹽度區(qū)域。表層27等鹽線包絡(luò)面積大約為199.65 km2，表層和底層的鹽度分布差別不大。

圖8 枯水期（2月）及豐水期（8月）表層、底層鹽度月均分布Fig. 8 The monthly distribution of surface and bottom salinity in dry season (February) and wet season (August)

豐水期黃河日平均入海徑流量為2 761.935 m3/s，在高入海徑流量影響下，黃河沖淡水幾乎影響了整個萊州灣。27鹽度鋒可以擴(kuò)散到萊州灣中部，占整個萊州灣1/4左右。表層鹽度場中27等鹽線的包絡(luò)面積約為2 665.61 km2。夏季，黃河口東南風(fēng)向居多，低鹽度水向東南方向的擴(kuò)散受到限制，在表層流作用下，低鹽度水主要集中在萊州灣西北向。同時，黃河口及萊州灣海域夏季有明顯的分層現(xiàn)象，表層和底層鹽度分布差別很大。

3）5月不同徑流量情況下鹽度場特征

由圖9可以看出，5月最小日均徑流量產(chǎn)生的鹽度場，27以下的低鹽度區(qū)域只存在黃河入?？陂T附近。5月最大、1.5倍最大、2倍最大日均徑流量產(chǎn)生的鹽度場，黃河沖淡水向東和向南擴(kuò)散的距離和面積都明顯增加。經(jīng)計算，最小日均徑流量產(chǎn)生的27等鹽線的包絡(luò)面積為83.31 km2，最大日均徑流量產(chǎn)生的包絡(luò)面積為588.74 km2，后者是前者的7倍左右。1.5倍最大日均徑流量產(chǎn)生的包絡(luò)面積為939.88 km2，2倍最大日均徑流量產(chǎn)生的包絡(luò)面積為1 379.43 km2，是最大日均徑流量的2.3倍左右。

圖9 5月不同徑流量時表層鹽度分布Fig. 9 The distribution of surface salinity under the cases of different runoff in May

最小日均徑流量產(chǎn)生的27等鹽線向北擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離距黃河口垂直距離為8.22 km，向東擴(kuò)散的最遠(yuǎn)垂直距離為10.11 km，無向南的擴(kuò)散。最大日均徑流量產(chǎn)生的27等鹽線向北擴(kuò)散的最遠(yuǎn)垂直距離為16.91 km，向東擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為11.46 km，向南擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為18.38 km。1.5倍最大徑流量產(chǎn)生的27等鹽線向北擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為21.25 km，向東擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為21.98 km，向南擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為18.48 km。2倍最大徑流產(chǎn)生的27鹽度場向北擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為25.52 km，向東擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為27.22 km，向南擴(kuò)散的最遠(yuǎn)距離為23.94 km。

4 結(jié) 論

黃河具有明顯的豐水期和枯水期，入海徑流量動態(tài)變化。本文以黃河下游利津水文站的長序列實測徑流數(shù)據(jù)資料為基礎(chǔ)，利用近海水動力模型FVCOM，分析黃河入海徑流變化對河口海域鹽度的影響規(guī)律，得出以下結(jié)論：

1）黃河口附近沖淡水在環(huán)流作用下，以順時針方向向渤海擴(kuò)散。黃河口與萊州灣之間存在順時針環(huán)流系統(tǒng)，黃河口西北方向的潮流在NW和SE方向往復(fù)，黃河口南部包括萊州灣的潮流在NW和SE方向往復(fù)。在余流以及漲落潮方向的影響下，黃河沖淡水長期向萊州灣擴(kuò)散。

2）豐水期和枯水期27鹽度鋒包絡(luò)面積差異巨大。豐水期黃河沖淡水幾乎影響了整個萊州灣，27鹽度鋒可以到達(dá)萊州灣中部，27等鹽線的表層包絡(luò)面積為2 665.61 km2，占萊州灣的1/4左右。枯水期低鹽度水只有向南擴(kuò)散的趨勢，27以下的低鹽度水集中分布在黃河口門附近，27等鹽線的表層包絡(luò)面積只有199.65 km2。

3）黃河沖淡水對27等鹽線具有重要影響。5月份，隨著入海徑流量增加，27等鹽線擴(kuò)散的范圍、距離、方向都會發(fā)生明顯變化。

本文入海徑流對黃河口海域鹽度影響的研究工作能為黃河入海徑流管理及渤海漁業(yè)資源保護(hù)和管理提供科學(xué)依據(jù)。黃河口海域附近的鹽度條件與黃河口入海徑流量的變化情況密切相關(guān)，在近海生物資源對鹽度條件有特殊要求的時期，可以通過減少農(nóng)業(yè)或其他用水戶的供水量，增加入海生態(tài)徑流量，為黃河口海域生物資源提供適宜的鹽度條件，促進(jìn)其生長繁殖。