李海軍，陳曉玲，2，3，陸建忠，張 鵬，齊亨達(dá)，陳莉瓊

（1：武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430079）

（2：地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢430079）

（3：江西師范大學(xué)鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南昌330022）

（4：水利部中國科學(xué)院水工程生態(tài)研究所，水利部水工程生態(tài)效應(yīng)與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430079）

?

考慮采砂影響的鄱陽湖豐水期懸浮泥沙濃度模擬*

李海軍1，陳曉玲1，2，3，陸建忠1**，張 鵬4，齊亨達(dá)1，陳莉瓊1

（1：武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430079）

（2：地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢430079）

（3：江西師范大學(xué)鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南昌330022）

（4：水利部中國科學(xué)院水工程生態(tài)研究所，水利部水工程生態(tài)效應(yīng)與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430079）

針對受采砂活動(dòng)影響顯著的鄱陽湖高渾濁水體，結(jié)合數(shù)值模擬和遙感技術(shù)，利用已有的鄱陽湖采砂區(qū)遙感監(jiān)測結(jié)果，在構(gòu)建的鄱陽湖水動(dòng)力-懸浮泥沙輸移模型中添加泥沙點(diǎn)源，對2011年7月1-31日采砂影響下的鄱陽湖豐水期懸浮泥沙濃度進(jìn)行數(shù)值模擬.利用懸浮泥沙濃度實(shí)測數(shù)據(jù)和MODIS影像反演結(jié)果對模擬結(jié)果的有效驗(yàn)證表明，考慮采砂影響后，懸浮泥沙濃度模擬值與實(shí)測值具有強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，確定性系數(shù)為0.831，均方根誤差為15.5 mg/L，懸浮泥沙濃度空間分布趨勢與遙感反演結(jié)果基本一致.模擬結(jié)果顯示，采砂活動(dòng)對鄱陽湖南部主湖區(qū)、河流入湖口影響較小，其主要影響由南向北，經(jīng)棠蔭以西和松門山島以北航道、入江水道延伸到湖口區(qū)域，是鄱陽湖北湖區(qū)高渾濁水體形成的重要原因.

數(shù)值模擬；懸浮泥沙；遙感；Delft3D；鄱陽湖

?2016 by Journal of Lake Sciences

懸浮泥沙攜帶大量的營養(yǎng)鹽和重金屬等污染物，其能改變水體透光性，是水環(huán)境變化的重要影響因子，對水環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)有著重大影響［1］.采砂活動(dòng)極大地影響著懸浮泥沙時(shí)空變化，從而影響水環(huán)境.現(xiàn)有的水體懸浮泥沙研究大多依靠數(shù)值模擬［2-5］或遙感技術(shù)［6-7］，兩者結(jié)合的研究則主要以海岸帶、河口和湖泊的水動(dòng)力、水質(zhì)營養(yǎng)鹽和泥沙模擬為主［8-11］.對于內(nèi)陸湖泊，尤其是針對受采砂活動(dòng)影響顯著的鄱陽湖高渾濁水體來說，結(jié)合遙感技術(shù)，對采砂活動(dòng)影響下的懸浮泥沙數(shù)值模擬鮮有研究.

自2001年長江河道采砂被禁止后，鄱陽湖采砂業(yè)迅速興起.此后10余年間，除2008年曾禁采外，鄱陽湖采砂活動(dòng)不斷，湖泊懸浮泥沙濃度顯著上升，引發(fā)一系列環(huán)境問題［12］.由于鄱陽湖復(fù)雜的水環(huán)境特性，水沙時(shí)空格局變化劇烈，水環(huán)境的精確數(shù)值模擬研究一直是難題.部分學(xué)者建立鄱陽湖流域的水文水動(dòng)力模型，對湖泊水動(dòng)力、水質(zhì)、氮磷營養(yǎng)鹽以及鄱陽湖水利樞紐工程的影響進(jìn)行模擬研究［13-17］.針對采砂問題，現(xiàn)有的數(shù)值模擬主要集中在河流航道疏浚、港口工程以及海岸帶人工造陸與傾沙等方面［18-21］.對于鄱陽湖采砂問題，一些學(xué)者利用遙感技術(shù)，建立鄱陽湖水體透明度或懸浮泥沙濃度與采砂船只數(shù)目之間的關(guān)系，分析采砂影響范圍與泥沙收支平衡［22-24］.也有學(xué)者利用MODIS影像反演懸浮泥沙，對數(shù)值模型進(jìn)行初始化和參數(shù)率定，間接考慮采砂影響［25］.通過建立相關(guān)關(guān)系、間接模擬的方法只能粗略地估算采砂影響，難以針對鄱陽湖采砂活動(dòng)對懸浮泥沙的影響進(jìn)行連續(xù)、直觀和準(zhǔn)確的分析.

本文針對鄱陽湖高渾濁水體受采砂活動(dòng)影響顯著的特點(diǎn)，借助數(shù)值模型對水動(dòng)力過程、懸浮泥沙輸移進(jìn)行連續(xù)模擬的優(yōu)勢，利用采砂區(qū)遙感影像監(jiān)測結(jié)果，通過在模型中添加泥沙點(diǎn)源的方法考慮采砂活動(dòng)影響，對鄱陽湖豐水期懸浮泥沙進(jìn)行數(shù)值模擬，以期更精確地模擬懸浮泥沙，為采砂活動(dòng)影響下水沙時(shí)空變化及其生態(tài)效應(yīng)等進(jìn)一步研究奠定基礎(chǔ).

1　研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

鄱陽湖（28°22′～29°45′N，115°47′～116°45′E）地處江西省北部，長江中下游南岸，是我國最大的淡水湖泊.以松門山為界，鄱陽湖被分為南北2部分，北面為入江水道，長約40 km，最窄處約2.8 km；南面為主湖區(qū)，長約133 km，最寬處達(dá)74 km.鄱陽湖主要承接修水、贛江、撫河、饒河（分支為樂安河和昌江）、信江“五河”以及博陽河、漳河來水，經(jīng)調(diào)蓄后由湖口匯入長江，是一個(gè)過水性、吞吐型、季節(jié)性的大型通江湖泊（圖1a）.受入湖來水和長江的雙重影響，鄱陽湖水情復(fù)雜，水沙格局時(shí)空變化劇烈.

本文選取2011年7月1-31日時(shí)間段對鄱陽湖豐水期水動(dòng)力及懸浮泥沙進(jìn)行數(shù)值模擬.研究涉及的數(shù)據(jù)主要包括：（1）鄱陽湖及其流域水文數(shù)據(jù)：修水的虬津站和萬家埠站、贛江的外洲站、撫河的李家渡站、信江的梅港站、樂安河的虎山站和昌江的渡峰坑站以及湖口站的日均流量和泥沙含量數(shù)據(jù)；星子、都昌、棠蔭、湖口4個(gè)水文站的日均水位數(shù)據(jù)；鄱陽湖湖底高程以及鄱陽湖附近波陽氣象站的風(fēng)速、風(fēng)向等氣象數(shù)據(jù). （2）現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)：2011年7月15-23日鄱陽湖野外觀測的50個(gè)站點(diǎn)（圖1b）懸浮泥沙濃度數(shù)據(jù).（3）遙感影像數(shù)據(jù)：從美國國家航空航天局NASA網(wǎng)站（httP：∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html）下載的2011年7月1-31日鄱陽湖區(qū)無云或少云MODIS影像250 m分辨率地表反射率產(chǎn)品MOD09GQ；從美國地質(zhì)調(diào)查局USGS網(wǎng)站（httP：∥earthexPlorer.usgs.gov/）下載的2011年7月4日鄱陽湖區(qū)Landsat ETM+清晰影像，利用ENVI去除影像條帶.

2　研究方法

2.1MODLS影像水體提取與懸浮泥沙反演

對MODIS影像進(jìn)行云掩膜后［26］，采用歸一化植被指數(shù)NDVI（normalized difference vegetation index）閾值法進(jìn)行水體提取［27］，根據(jù)水體光譜特性，選取NDVI＜0作為水體的判斷條件.根據(jù)水體像元個(gè)數(shù)和分辨率計(jì)算水體面積，將水體范圍矢量化后得到鄱陽湖水體邊界.考慮到反演模型的區(qū)域性和精度，采用文獻(xiàn)［28］的指數(shù)模型反演鄱陽湖懸浮泥沙濃度.

圖1　研究區(qū)域：（a）鄱陽湖地理位置和相關(guān)水文站、氣象站；（b）2011年7月15-23日鄱陽湖采樣點(diǎn)（HJ1B-CCD1影像，RBG：432，2011年7月21日）Fig.1 Study area：（a）location of Lake Poyang and main hydrologic stations，meteorological station；（b）In-situ stations in Lake Poyang from July 15，2011 to July 23，2011（HJ1B-CCD1 image，RGB：432，July 21，2011）

2.2鄱陽湖懸浮泥沙輸移數(shù)值模型構(gòu)建

本文選取荷蘭Delft3D水動(dòng)力模型中的Delft3D-Flow對2011年7月1-31日鄱陽湖豐水期水動(dòng)力和懸浮泥沙進(jìn)行數(shù)值模擬.Delft3D-Flow采用正交曲線網(wǎng)格，其數(shù)值格式基于有限差分法采用ADI時(shí)間積分［29］.其耦合了泥沙模塊，可以有效模擬風(fēng)場驅(qū)動(dòng)下的非恒定流，在模擬水位、面積和流速等水動(dòng)力條件的同時(shí)，對泥沙輸移進(jìn)行同步模擬.

2.2.1計(jì)算網(wǎng)格 由于2011年7月1日沒有鄱陽湖區(qū)無云MODIS影像，分析水文數(shù)據(jù)得知，都昌站2011年6月20-30日實(shí)測水位均高于模擬時(shí)間段內(nèi)水位，因此采用2011年6月27日MODIS無云影像，提取鄱陽湖區(qū)水體范圍，剔除湖區(qū)周邊未與主湖連通的水域，以鄱陽湖水體邊界為模擬范圍.采用矩形網(wǎng)格對模擬范圍進(jìn)行網(wǎng)格劃分.考慮到計(jì)算機(jī)性能和數(shù)值模型計(jì)算收斂性的要求，網(wǎng)格尺寸大小約為300～500 m，將湖底高程插值到網(wǎng)格，生成模型所需地形數(shù)據(jù)（圖2）.

2.2.2邊界條件和初始條件 模型邊界條件為修水、贛江、撫河、信江、饒河入湖流量和懸浮泥沙濃度.修水、撫河、信江各設(shè)置1個(gè)入湖口，饒河分為昌江和樂安河2支各設(shè)1個(gè)入湖口，入湖流量和懸浮泥沙濃度采用各站點(diǎn)日均數(shù)據(jù)；贛江設(shè)置4個(gè)入湖口，其中西支在吳城附近入湖，另外3支在鄱陽湖西南部入湖，贛江總支入湖流量和懸浮泥沙濃度采用外洲站日均數(shù)據(jù)，根據(jù)外洲站流量設(shè)定動(dòng)態(tài)分流比［30］，計(jì)算4個(gè)分支入湖口的流量和懸浮泥沙濃度.以鄱陽湖流入長江湖口為開邊界，開邊界水位為湖口站日均水位，開邊界懸浮泥沙濃度采用Neumann邊界條件［31］.模型考慮風(fēng)場影響，采用波陽氣象站實(shí)測風(fēng)速及風(fēng)向數(shù)據(jù)，作為整個(gè)湖區(qū)統(tǒng)一的風(fēng)應(yīng)力條件.模型采用1個(gè)月的熱啟動(dòng)，不考慮水文站至河流入湖口的水量變化，以各水文站實(shí)測數(shù)據(jù)作為邊界條件；以主湖區(qū)內(nèi)都昌站2011年6月1日實(shí)測水位作為初始水位，初始懸浮泥沙濃度和初始流速均設(shè)為0，對2011年7月1-31日的模擬結(jié)果進(jìn)行分析.

2.2.3其他參數(shù) 模擬計(jì)算的時(shí)間步長為5 min，其他參數(shù)如底部糙率、臨界水深、粘滯系數(shù)、泥沙沉降速度、泥沙沉降臨界剪切力、泥沙侵蝕沉降剪切力、侵蝕常量等參照文獻(xiàn)［25］給定值進(jìn)行設(shè)置.

圖2　鄱陽湖計(jì)算網(wǎng)格（a）和湖底高程示意（b）Fig.2 ComPutational grids（a）and bottom elevation（b）of Lake Poyang

2.3考慮采砂活動(dòng)的鄱陽湖懸浮泥沙濃度模擬

（1）不考慮采砂的懸浮泥沙模擬：模型配置和上文描述的一致.（2）考慮采砂的懸浮泥沙模擬：2011年7 月15-23日鄱陽湖現(xiàn)場觀測時(shí)發(fā)現(xiàn)多個(gè)采砂作業(yè)區(qū).根據(jù)Li等［32］的算法，采用2011年7月4日鄱陽湖Landsat ETM+影像對采砂船進(jìn)行監(jiān)測，確定3個(gè)主要采砂區(qū)，分別位于松門山島以北（圖3A）、松門山島以東（圖3B）和棠蔭以西（圖3C）.根據(jù)PennekamP等［33］的研究，采砂效率5500 m3/h的采砂船，采砂中心懸浮泥沙濃度約為150 mg/L.根據(jù)現(xiàn)場觀測資料，鄱陽湖采砂船的采砂效率一般為10000 m3/h，其外圍表層水體的懸浮泥沙濃度達(dá)到277.4 mg/L，因此取采砂中心懸浮泥沙濃度約為300 mg/L.遙感影像解譯的結(jié)果中，剔除航道內(nèi)運(yùn)砂船后，A、B、C采砂區(qū)內(nèi)采砂船數(shù)目分別為5、4、8.考慮到計(jì)算網(wǎng)格尺寸較大、同一個(gè)網(wǎng)格內(nèi)存在多艘采砂船的情況，對模型適當(dāng)簡化.分別以1個(gè)泥沙點(diǎn)源代替各采砂區(qū)內(nèi)多艘采砂船的共同影響，則A、B、C采砂區(qū)內(nèi)的泥沙點(diǎn)源濃度分別為1500、1200和2400 mg/L，符合2011年豐水期A、B、C主要采砂區(qū)的采砂強(qiáng)度差異規(guī)律［32］.由于采砂船一般長時(shí)間定點(diǎn)作業(yè)，本文假設(shè)在整個(gè)模擬時(shí)間段內(nèi)，采砂船的位置不發(fā)生變化，按照每天8：00至18：00工作10 h，模擬采砂活動(dòng)對懸浮泥沙濃度的影響.

選取2011年7月4日和7月20日2景MODIS無云或少云影像反演懸浮泥沙濃度，與最接近MODIS過境時(shí)間的懸浮泥沙模擬結(jié)果進(jìn)行對比.根據(jù)鄱陽湖由南向北的流場規(guī)律和地理位置特征，選取5個(gè)興趣點(diǎn)（圖3），分析其在不同情景下懸浮泥沙濃度變化和采砂活動(dòng)影響大小.其中，a點(diǎn)位于棠蔭以西采砂區(qū)下游，是鄱陽湖采砂活動(dòng)的最上游；b點(diǎn)位于松門山島以北的狹窄航道內(nèi)，是鄱陽湖南北湖分界處；c點(diǎn)位于鄱陽湖主湖區(qū)與入江水道的連通處，鄱陽湖經(jīng)此處匯入狹長的入江水道；d點(diǎn)位于星子附近的入江水道內(nèi)；e點(diǎn)位于湖口，鄱陽湖經(jīng)該處流入長江.

圖3　鄱陽湖3個(gè)主要采砂區(qū)和5個(gè)興趣點(diǎn)（Landsat ETM+第7波段，2011年7月4日）Fig.3 Three main dredging areas and five interest Points in Lake Poyang（Landsat ETM+，band 7，July 4，2011）

3　結(jié)果與討論

3.1鄱陽湖水動(dòng)力模擬驗(yàn)證

將星子、都昌、棠蔭3個(gè)水文站的水位模擬值與實(shí)測值進(jìn)行對比分析.模擬時(shí)間段內(nèi)3個(gè)站點(diǎn)水位模擬值與實(shí)測值的均方根誤差（RMSE）較小，RMSE均小于0.19 m，確定性系數(shù)R2在0.98以上（圖4）.不同位置的3個(gè)站點(diǎn)水位模擬值與實(shí)測值比較吻合，均與實(shí)測變化趨勢一致.同時(shí)間段3個(gè)站點(diǎn)的水位差異較小，表明鄱陽湖豐水期南北湖區(qū)水位梯度小，模型水位模擬精度較高.

由于水體面積精確值難以獲取，本文利用模擬時(shí)間段內(nèi)鄱陽湖區(qū)5景MODIS無云或少云影像，提取模擬范圍內(nèi)水體面積，對模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證.鄱陽湖水體面積模擬值和MODIS影像提取值比較吻合，多數(shù)日期的模擬面積與影像提取面積相對誤差在4%以內(nèi)，水體面積的變化趨勢與水位驗(yàn)證趨勢一致.驗(yàn)證結(jié)果表明本文選取Delft3D模型能夠?qū)蛾柡S水期水環(huán)境進(jìn)行較為準(zhǔn)確的模擬（表1）.

圖4　星子、都昌、棠蔭水文站模擬水位與實(shí)測水位對比Fig.4 ComParison of simulated and measured water level at Xingzi，Duchang and Tangyin Stations

表1　水體面積模擬與MODIS影像提取值對比Tab.1 Simulated water area and MODIS images extracted area

3.2采砂影響下的鄱陽湖懸浮泥沙濃度模擬結(jié)果分析

分析不考慮采砂的鄱陽湖懸浮泥沙模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模擬值與實(shí)測值之間相關(guān)性較差.在18#、20#、24#、25#采樣點(diǎn)處，懸浮泥沙濃度實(shí)測值均超過100 mg/L，模擬值遠(yuǎn)小于實(shí)測值（圖5）.由此可見，若不考慮采砂的影響，鄱陽湖懸浮泥沙的濃度模擬結(jié)果很差，精度不高.考慮采砂影響后，總的來說，模擬值與實(shí)測值的變化趨勢比較一致，二者數(shù)值上比較接近，R2達(dá)到0.831，均方根誤差為15.5 mg/L，達(dá)到較高的模擬精度（圖6）.

不同位置采樣點(diǎn)（圖1）的懸浮泥沙濃度呈現(xiàn)不同的變化規(guī)律.1#～17#采樣點(diǎn)位于Ⅰ采樣區(qū)入江水道，懸浮泥沙隨湖流匯集，受采砂活動(dòng)的綜合影響，泥沙濃度上升；模擬值與實(shí)測值比較吻合.18#～25#采樣點(diǎn)位于Ⅱ采樣區(qū)，靠近3個(gè)主要采砂區(qū)，受采砂影響較大；18#、20#采樣點(diǎn)位于入江水道與主湖區(qū)連通處，受較近的A和B采砂區(qū)的雙重影響，懸浮泥沙濃度大幅增加；24#、25#采樣點(diǎn)位于最大采砂強(qiáng)度的C采砂區(qū)下游，受到的影響最大.同樣處于Ⅱ采樣區(qū)的21#、22#、23#采樣點(diǎn)均靠近B采砂區(qū)，卻呈現(xiàn)出不同的變化規(guī)律：整個(gè)模擬時(shí)間段內(nèi)，模型中都有采砂作業(yè)，而樣點(diǎn)采集時(shí)間不同，實(shí)際情況中采砂作業(yè)可能中途停止，導(dǎo)致21#采樣點(diǎn)模擬值高于實(shí)測值；另外，懸浮泥沙輸移擴(kuò)散主要受湖流影響，從B采砂區(qū)附近流場來說（圖7），23#采樣點(diǎn)位于B采砂區(qū)上游，且B采砂區(qū)采砂強(qiáng)度相對較小，該點(diǎn)受采砂影響較??；22#采樣點(diǎn)受B、C采砂區(qū)共同影響，懸浮泥沙濃度上升.對其他采樣點(diǎn)而言，Ⅲ采樣區(qū)位于松門山島以西的航道，由于松門山島的阻隔，采砂活動(dòng)影響較小，懸浮泥沙濃度模擬值幾乎沒有變化；Ⅳ、V采樣區(qū)分別位于松門山島以南主湖區(qū)和鄱陽湖東部主湖區(qū)，受下游采砂活動(dòng)的影響小，懸浮泥沙濃度在2種情景下較為穩(wěn)定一致.

圖6　考慮采砂的懸浮泥沙濃度模擬值與實(shí)測值的線性關(guān)系Fig.6 Regression between in-situ susPended sediment concentration and simulated susPended sediment concentration with dredging

圖7　B采砂區(qū)附近流場示意（2011年7月18日）Fig.7 Velocity field in dredging area B（July 18，2011）

3.3鄱陽湖采砂活動(dòng)對懸浮泥沙分布的影響范圍分析

分別選取2011年7月4日和2011年7月20日2組不考慮采砂和考慮采砂的模擬結(jié)果與遙感反演結(jié)果進(jìn)行對比分析.2組鄱陽湖懸浮泥沙濃度空間分布可以看出（圖8），不考慮采砂和考慮采砂的模擬結(jié)果存在較大差異.不考慮采砂的結(jié)果中，懸浮泥沙濃度總體較低，最高值約為80 mg/L，濃度相對較高的區(qū)域主要集中在松門山島北部以及北部入江水道.考慮采砂影響后，懸浮泥沙濃度的空間分布更加合理，其空間相對變化趨勢與MODIS遙感反演結(jié)果趨于一致.在松門山島以北、以東和棠蔭以西的3個(gè)采砂區(qū)范圍內(nèi)，懸浮泥沙濃度明顯上升，入江水道的懸浮泥沙濃度整體上升，總體呈現(xiàn)由南向北濃度由高到低的空間分布趨勢，與遙感反演的結(jié)果比較一致.2組模擬結(jié)果相隔時(shí)間較長，存在比較一致的空間分布規(guī)律，考慮采砂模擬結(jié)果均優(yōu)于不考慮采砂模擬結(jié)果.2組模擬結(jié)果出現(xiàn)少部分區(qū)域異常高值的情況，可能的原因是模型在3個(gè)主要采砂區(qū)添加泥沙點(diǎn)源，按照采砂效率以及采砂強(qiáng)度設(shè)置泥沙點(diǎn)源濃度，導(dǎo)致采砂中心的網(wǎng)格點(diǎn)懸浮泥沙濃度值較高.泥沙點(diǎn)源濃度的估算和設(shè)置誤差可能導(dǎo)致異常高值的出現(xiàn).

圖8　2011年7月4日和7月20日鄱陽湖懸浮泥沙濃度空間分布Fig.8 SPatial distribution of susPended sediment concentration on July 4 and July 20，2011

5個(gè)興趣點(diǎn)懸浮泥沙濃度變化對比可以看出（圖9），整個(gè)模擬時(shí)間段內(nèi)，由于“五河”水沙的匯入和采砂區(qū)影響，同一個(gè)興趣點(diǎn)懸浮泥沙濃度在不同情景下雖然有輕微波動(dòng)，但是總體上呈現(xiàn)基本一致的增加趨勢.不考慮采砂影響時(shí)，5個(gè)興趣點(diǎn)懸浮泥沙濃度總體較低，其中a興趣點(diǎn)前20 d懸浮泥沙濃度極低，至模擬后期也僅為40 mg/L左右，這與現(xiàn)場實(shí)測以及遙感反演的結(jié)果很不相符.由此可見，若不考慮采砂影響，鄱陽湖懸浮泥沙濃度模擬精度將受到極大影響.考慮采砂影響后，5個(gè)興趣點(diǎn)懸浮泥沙濃度增加，反映出由南向北采砂活動(dòng)影響由強(qiáng)到弱的空間變化趨勢：a興趣點(diǎn)受采砂強(qiáng)度最大的C采砂區(qū)影響，懸浮泥沙濃度變化最大；b興趣點(diǎn)主要受采砂強(qiáng)度相對較小的B采砂區(qū)影響，懸浮泥沙濃度小幅上升；c興趣點(diǎn)和d興趣點(diǎn)受A、B采砂區(qū)的雙重影響，相較于其上游的b興趣點(diǎn)，懸浮泥沙濃度變化更大；位于湖口的e興趣點(diǎn)距離3個(gè)主要采砂區(qū)雖比較遠(yuǎn)，懸浮泥沙濃度亦有所上升.

總的來說，3個(gè)主要采砂區(qū)對南部主湖區(qū)、河流入湖口的懸浮泥沙濃度影響很小，其影響主要集中在采砂區(qū)下游，在湖流作用下，由南向北經(jīng)棠蔭以西和松門山島以北航道、入江水道一直延伸到湖口區(qū)域，是鄱陽湖北湖區(qū)水體相較于南湖區(qū)一直處于高渾濁狀態(tài)的重要原因.

圖9　5個(gè)興趣點(diǎn)考慮和不考慮采砂模擬的懸浮泥沙濃度變化對比Fig.9 ComParison of simulated susPended sediment concentration for five Points of interests with and without dredging

4　結(jié)語

本文借助遙感技術(shù)和數(shù)值模擬，針對采砂活動(dòng)影響下的鄱陽湖高渾濁水體，提出了一種利用已有的鄱陽湖采砂區(qū)遙感監(jiān)測結(jié)果、綜合考慮采砂功率和采砂強(qiáng)度在模型中添加泥沙點(diǎn)源，對采砂影響下的懸浮泥沙進(jìn)行濃度模擬的方法，并對鄱陽湖3個(gè)主要采砂區(qū)的影響范圍作了初步分析.利用懸浮泥沙現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)和遙感反演結(jié)果對模擬結(jié)果進(jìn)行的有效驗(yàn)證表明，考慮采砂影響后，懸浮泥沙濃度模擬值與實(shí)測值之間R2為0.831，RMSE為15.5 mg/L，達(dá)到較高的精度，其空間分布趨勢與遙感反演結(jié)果趨于一致.3個(gè)主要采砂區(qū)對鄱陽湖南部主湖區(qū)、河流入湖口的影響較小，其主要影響由南向北，經(jīng)棠蔭以西和松門山島以北航道、入江水道一直延伸到湖口區(qū)域，是鄱陽湖北湖區(qū)高渾濁水體形成的重要原因.研究表明，利用此方法能夠有效考慮采砂活動(dòng)影響，提高鄱陽湖懸浮泥沙模擬精度并對采砂影響范圍進(jìn)行有效分析.本文綜合考慮模型要求和計(jì)算性能，采取較大尺寸的計(jì)算網(wǎng)格，不利于鄱陽湖復(fù)雜岸線邊界內(nèi)懸浮泥沙的高精度模擬，網(wǎng)格的改進(jìn)將進(jìn)一步提高懸浮泥沙模擬精度.基于現(xiàn)場觀測資料和遙感影像確定采砂區(qū)設(shè)置了情景模擬，對數(shù)值模型模擬人為活動(dòng)影響作了初步探索.利用更精確的現(xiàn)場觀測資料和遙感影像確定采砂區(qū)域、時(shí)間、強(qiáng)度等，對鄱陽湖采砂影響下的懸浮泥沙進(jìn)行更高精度數(shù)值模擬，分析懸浮泥沙時(shí)空變化機(jī)制，是未來進(jìn)一步的研究方向.

［1］ 陳曉玲，袁中智，李毓湘等.基于遙感反演結(jié)果的懸浮泥沙時(shí)空動(dòng)動(dòng)態(tài)規(guī)律研究——以珠江河口及鄰近海域?yàn)槔?武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2005，30（8）：677-681.

［2］ 陳界仁，沙撈·巴里，陳國祥.二維水庫水流泥沙數(shù)值模擬.河海大學(xué)學(xué)報(bào)，2000，28（5）：11-15.

［3］ 李國勝，王海龍，董 超.黃河入海泥沙輸運(yùn)及沉積過程的數(shù)值模擬.地理學(xué)報(bào)，2005，60（5）：707-716.

［4］ Elias EPL，Cleveringa J，Buijsman MC et al.Field and model data analysis of sand transPort Patterns in Texel Tidal inlet （the Netherlands）.Coastal Engineering，2006，53（5）：505-529.

［5］ Wang ZB，Tse ML，Lau SC.A study on sedimentation of tidal rivers and channels flowing into deeP bay with a Delft3d model.Proceedings of the Sixth International Conference on Asian and Pacific Coasts，2011.

［6］ 陳曉玲，吳忠宜，田禮喬等.水體懸浮泥沙動(dòng)態(tài)監(jiān)測的遙感反演模型對比分析——以鄱陽湖為例.科技導(dǎo)報(bào)，2007，25（6）：19-22.

［7］ 陶 菲，張 鷹，王晶晶等.懸浮泥沙濃度遙感反演模式研究.海洋工程，2007，25（4）：96-101.

［8］ 錢一婧.基于遙感和數(shù)值模擬技術(shù)的河口水流及水質(zhì)過程模擬研究［學(xué)位論文］.南京：南京師范大學(xué)，2008.

［9］ 李 寧.近岸水質(zhì)的遙感監(jiān)測和數(shù)值模擬研究［學(xué)位論文］.天津：天津大學(xué)，2009.

［10］ 張 鵬，陸建忠，陳曉玲等.MODIS遙感數(shù)據(jù)輔助的鄱陽湖水體范圍變化數(shù)值模擬.武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2012，37（9）：1087-1091.

［11］ Oey LY，Ezer T，Hu CM et al.Baroclinic tidal flows and inundation Processes in Cook Inlet，Alaska：numerical modeling and satellite observations.Ocean Dynamics，2007，57（3）：205-221.

［12］ Feng L，Hu CM，Chen XL et al.Human induced turbidity changes in Lake Poyang between 2000 and 2010：Observations from MODIS.Journal of Geophysical Research，2012，117（C7）.

［13］ 胡春華，施 偉，胡龍飛等.鄱陽湖水利樞紐工程對湖區(qū)氮磷營養(yǎng)鹽影響的模擬研究.長江流域資源與環(huán)境，2012，21（6）：749-755.

［14］ 賴錫軍，姜加虎，黃 群等.鄱陽湖二維水動(dòng)力和水質(zhì)耦合數(shù)值模擬.湖泊科學(xué)，2011，23（6）：893-902.DOI 10. 18307/2011.0611.

［15］ 李云良，張 奇，姚 靜等.鄱陽湖湖泊流域系統(tǒng)水文水動(dòng)力聯(lián)合模擬.湖泊科學(xué)，2013，25（2）：227-235.DOI 10. 18307/2013.0208.

［16］ Lin Y，Cao Q.Lake Poyang water quality model for dynamic Prediction.2012 Fourth International Conference on ComPutational and Information Sciences（ICCIS）IEEE，2012：1214-1216.

［17］ 王 鵬，賴格英，黃小蘭.鄱陽湖水利樞紐工程對湖泊水位變化影響的模擬.湖泊科學(xué)，2014，26（1）：29-36.DOI 10.18307/2014.0104.

［18］ 張 強(qiáng)，張小峰.采砂深度對分汊河道影響分析.華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009，（3）：127-135.

［19］ Hibma A，Wang ZB，Stive MJF et al.Modelling imPact of dredging and dumPing in ebb-flood channel systems.Transaction of Tianjin University，2008，14：271-281.

［20］ Jeroen S.The influence of dredging activities on the morPhological develoPment of the Columbia River mouth［Thesis］. Delft University of Technology，DePartment of Hydraulic Engineering Section of Coastal Engineering，2012.

［21］ 李 佳，姚炎明，孫志林等.大型海洋傾倒區(qū)懸浮物遷移擴(kuò)散的數(shù)值模擬.浙江大學(xué)學(xué)報(bào)：工學(xué)版，2011，45（7）：1319-1328.

［22］ 鄔國鋒，崔麗娟.基于遙感技術(shù)的鄱陽湖采砂對水體透明度的影響.生態(tài)學(xué)報(bào)，2008，28（12）：6113-6120.

［23］ 崔麗娟，翟彥放，鄔國鋒.鄱陽湖采砂南移擴(kuò)大影響范圍——多源遙感的證據(jù).生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33（11）：3520-3525.

［24］ Leeuw J，Shankman D，Wu GF et al.Strategic assessment of the magnitude and imPacts of sand mining in Lake Poyang，China.Regional Environmental Change，2009，10（2）：95-102.

［25］ 張 鵬.基于遙感的鄱陽湖懸浮泥沙數(shù)值模擬與同化研究［學(xué)位論文］.武漢：武漢大學(xué)，2014.

［26］ Ackerman S，Kathleen S，Menzel P et al.Discriminating clear-sky from cloud with MODIS algorithm theoretical basis document（MOD35）.MODIS Cloud Mask Team，CooPerative Institute for Meteorological Satellite Studies，University of Wisconsin，2010.

［27］ Huet A，Didan K，Miura T et al.Overview of the radiometric and bioPhysical Performance of the MODIS vegetation indices.Remote Sensing of Environment，2002，83（1）：195-213.

［28］ Cui LJ，Qiu Y，F(xiàn)ei T et al.Using remotely sensed susPended sediment concentration variation to imProve management of Lake Poyang，China.Lake and Reservoir Management，2013，29（1）：47-60.

［29］ Roelvink JA，Van Banning G.Design and develoPment of DELFT3D and aPPlication to coastal morPhodynamics.Hydroinformatics，1994，94：451-455.

［30］ 唐立模，肖 洋，周洪都等.贛江東西河分流比影響因素研究.水利水運(yùn)工程學(xué)報(bào)，2011，（4）：64-68.

［31］ Roelvink JA，Walstra DJ.KeePing it simPle by using comPlex models.Advances in Hydro-science and Engineering，2004，6：1-11.

［32］ Li J，Tian LQ，Chen XL et al.Remote-sensing monitoring for sPatio-temPoral dynamics of sand dredging activities at Lake Poyang in China.International Journal of Remote Sensing，2014，35（16）：6004-6022.

［33］ PennekamP JGS，EPskamP RJC，Rosenbrand WF et al.Turbidity caused by dredging：viewed in PersPective.Terra et Aqua，1996，64：10-17.

NumericaL simuLation of suspended sediment concentration in Lake Poyang during fLood season considering dredging activities

LI Haijun1，CHEN Xiao1ing1，2，3，LU Jianzhong1**，ZHANG Peng4，QI Hengda1&CHEN Liqiong1
（1：State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan 430079，P.R.China）
（2：Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology，Wuhan 430079，P.R.China）
（3：Key Laboratory of Lake Poyang Wetland and Watershed Research，Ministry of Education，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，P.R.China）
（4：Key Laboratory of Ecological Impacts of Hydraulic-Projects and Restoration of Aquatic Ecosystem of Ministry of Water Resource，Institute of Hydroecology，Ministry of Water Resource and Chinese Academy of Science，Wuhan 430079，P.R.China）

Numerical simulation and remote sensing are used in susPended sediment concentration simulation during flood season in Lake Poyang，in which water turbidity is highly affected by dredging activities.With the aid of Landsat ETM+images，the location of main dredging areas and shiPs are detected.Several sediment Point sources are added in dredging areas in the Delft3D model to simulate the susPended sediment concentration including the effects of dredging of Lake Poyang from July 1，2011 to July 31，2011.Taking in-situ data and susPended sediment concentration retrieved from MODIS images as validation data，there is a good consistence between the simulating and validating results，with R2of 0.831，a root-mean-square error of 15.5 mg/L and a consistent sPatial Pattern of susPended sediment concentration comPared with susPended sediment concentration retrieved from MODIS images.It also shows less dredging effects in the southern main lake and river inlets but more in the northern from channel in the west of Tangyin and the north of Songmen Mountain，water-way in the northern and the lake outlet，which is one of the main reasonscausing high turbidity water in Lake Poyang.This study shows that by making good use of in-situ data and satellite remote sensing images，the Precision of numerical simulation of susPended sediment concentration can be increased by considering the effect of human dredging activities，thus Provided a good method for human affected water environment simulations of lakes.

Numerical simulation；susPended sediment concentration；remote sensing；Delft3D；Lake Poyang

10.18307/2016.0223

*國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41331174，41101415，41301366）、湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2015CFB331）、江西省重大生態(tài)安全問題監(jiān)控協(xié)同創(chuàng)新中心專項(xiàng)（JXS-EW-08）、測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201512026）和國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2012BAC06B04）聯(lián)合資助.2014-12-23收稿；2015-06-08收修改稿.李海軍（1992～），男，碩士；E-mail：lihaijun0629@gmail.com.

**

；E-mail：lujzhong@whu.edu.cn.