賴秋宇, 劉子洲, 翟方國, 顧艷鎮(zhèn), 陳 棟, 姜慶巖

大沽河口水位變化特征分析

賴秋宇1, 劉子洲1, 翟方國1, 顧艷鎮(zhèn)1, 陳 棟2, 姜慶巖2

(1. 中國海洋大學 海洋與大氣學院, 山東 青島 266100; 2. 浙江大學 海洋學院, 浙江 舟山 316021)

本文基于2016年11月8日—2019年6月29日大沽河入?？谒钣^測數(shù)據(jù)分析了大沽河河口水位變化特征, 并結合風場、降水量、衛(wèi)星高度計融合產(chǎn)品資料對其影響因素展開了討論。結果表明: 1) 大沽河口水位變化由潮汐過程主導, 潮汐類型為正規(guī)半日潮, M2分潮占主導; 2) 余水位在2017年7月—2019年1月存在周期約為110—150天的顯著季節(jié)內(nèi)變化, 主要受到緯向風的影響, 監(jiān)測系統(tǒng)處在大沽河入?？谖靼? 東向(西向)風將驅(qū)動水體向東(西)輸運, 導致西岸監(jiān)測系統(tǒng)處水量減少(增加), 從而觀測到余水位下降(上升); 3) 觀測期間, 余水位存在顯著下降趨勢, 約為–0.53×10–2m/月, 主要受到大沽河流域降水量減少的影響。

大沽河口; 水位變化; 緯向風; 降水

在全球氣候變暖這一氣候變化背景下衍生出的全球海平面上升問題[1], 其將增加感潮河段(特別是河口三角洲和地勢低洼區(qū)域)潮位, 導致在極端天氣條件(臺風、強溫帶氣旋、寒潮等)下沿海城市、港口與航道對風暴潮災害抵御能力下降, 直接影響沿海地區(qū)人民生活水平和制約社會經(jīng)濟發(fā)展[2-5]。青島市海岸帶區(qū)域人口密集導致其遭受風暴潮災害的脆弱性較高[6-7], 故有必要建設完善的海洋環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng), 加強對海洋災害性事件的預警預報, 利用觀測水位時間序列是以往學者研究中國近海海平面變化的主要研究手段之一[8-10]。

大沽河, 位于36°10′—37°12′N, 120°03′—120°25′E, 發(fā)源于山東省招遠市境內(nèi), 于膠州灣馬頭村南注入膠州灣, 干流全長179.9 km, 是膠州灣入海徑流最大的河流[11], 被稱作青島市的“母親河”。大沽河流域處在華北暖溫帶季風氣候區(qū), 氣候具有夏季炎熱多雨, 冬季寒冷干燥的特點, 流域降水集中于每年6—9月的汛期, 7、8月的降水量在全年總降水中占主導, 且呈現(xiàn)下降趨勢[12], 以往學者對大沽河口的研究多集中在生態(tài)環(huán)境[13-16]、水質(zhì)[17-18]、水沙輸運[19-20]、地下水交換[21-22]等方面。關于大沽河口水動力過程的研究相對較少。尹則高等[23]通過建立潮流和徑流作用下大沽河口水動力數(shù)學模型, 研究了潮位、潮流變化在不同徑流條件下的響應。李兆欽等[24]在討論潮汐過程對大沽河口底層溶解氧濃度變化時, 基于2016年11月6日—2017年6月20日水深觀測資料指出了大沽河口潮汐類型為正規(guī)半日潮。受限于缺乏觀測資料和觀測資料的時間長度, 以往學者未能揭示大沽河口水位較低頻時間尺度變化, 對其變化趨勢和影響因素討論也較少, 故有必要利用更長觀測資料做進一步研究討論。

本文基于放置于大沽河口的監(jiān)測系統(tǒng)在2016年11月8日—2019年6月29日期間的水深觀測數(shù)據(jù), 分析了大沽河口水位變化特征及其變化趨勢, 并結合風場、降雨量、外海水位等數(shù)據(jù)對影響水位變化的原因做出了討論。

1 監(jiān)測系統(tǒng)與數(shù)據(jù)集

1.1 監(jiān)測系統(tǒng)概況

2016年11月在青島市海洋環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)項目下建設的一套海洋環(huán)境有纜在線監(jiān)測系統(tǒng), 位于大沽河入?？跂|北—西南向河道西岸, 坐標為36°11′44.15″N,120°7′0.57″E, 具體位置如圖1中紅色五角星所示。溫度、鹽度、pH、溶解氧、濁度、葉綠素等生態(tài)要素數(shù)據(jù)由系統(tǒng)搭載的加拿大AML公司Metric X 50160水質(zhì)儀觀測得到, 觀測間隔為1 min。壓力、流速、流向、波浪數(shù)據(jù)由聲學波浪流速剖面儀(Acoustic Wave and Current Profiler, AWAC)觀測得到, 觀測間隔為1 min, 壓力的精度為0.01%, 分辨率為10–8。

1.2 數(shù)據(jù)

用于分析水位變化的水深數(shù)據(jù)由壓力觀測數(shù)據(jù)根據(jù)Fofonoff和Millard公式[25]換算得到, 時間間隔為1 min, 本文選取2016年11月8日—2019年6月29日期間數(shù)據(jù), 剔除缺測天數(shù), 有效數(shù)據(jù)長度為931 d。

為了討論影響大沽河口水位變化的影響因素, 本文還采用以下數(shù)據(jù): 由歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)提供的天平均ERA-Interim再分析資料[26], 主要使用經(jīng)向風應力(Meridional Wind Stress, MWS)和緯向風應力(Zonal Wind Stress, ZWS)數(shù)據(jù), 空間分辨率為0.125°×0.125°, 時間范圍為2016年1月1日—2019年7月1日, 利用雙線性插值法, 可以獲得觀測系統(tǒng)處的風應力時間序列; 歐盟哥白尼海洋環(huán)境監(jiān)測服務中心 (E.U. Copernicus Marine Environment Monitoring Se-rvice, CMEMS) Unidata Dataset Discovery v1.0 (http://marine.copernicus.eu/web/27-service-commitments- and-licence.php)多衛(wèi)星(Altika Drifting Phase, Cryosat-2, Haiyang-2A, OSTM/Jason-2)融合格點數(shù)據(jù)集。主要結果采用海平面異常(Sea Level Anomaly, SLA)數(shù)據(jù), 時間分辨率為1天, 空間分辨率0.125°×0.125°, 時間范圍為2016年1月1日—2019年5月13日; 降水數(shù)據(jù)來自亞洲—太平洋數(shù)據(jù)研究中心(Asia Pacific Data Resea-rch Center, APDRC)(http://apdrc.soest.hawaii. edu/data/data.php)的Climate Prediction Center (CPC)全球月氣候格點數(shù)據(jù)集[27-28], 該數(shù)據(jù)集由美國國家海洋大氣管理局(National Oceanic and Atmos-phere Administration station, NOAA)的氣候預報中心提供。數(shù)據(jù)通過插值第2版全球歷史氣候數(shù)據(jù)網(wǎng)和異常氣候監(jiān)測系統(tǒng)站點觀測數(shù)據(jù), 并考慮時空變化和地形影響, 空間分辨率為0.5°×0.5°, 能夠反映我國降水的時空特征[29], 時間跨度為2016年1月—2019年12月。本文選取包括山東半島在內(nèi)大范圍降水數(shù)據(jù), 以獲取降水分布特征及長期降水趨勢。

2 研究結果

觀測期間, 大沽河口觀測系統(tǒng)處水深變化范圍為2.50~7.17 m, 平均水深為4.62 m。如圖2(a)所示, 水深呈現(xiàn)出多種時間尺度的變化, 小時平均水深變化顯示出明顯的高頻潮汐信號, 大小潮過程顯著; 天平均水深變化也存在多時間尺度變化; 在季節(jié)尺度上, 水深自每年2月份開始增大, 至同年8月份上升至峰值, 于次年1月下降至谷值, 這表明水深的季節(jié)變化與流域豐水期和枯水期的交替變化相一致, 豐水期水深較大, 枯水期水深較小; 通過比較各月平均水深可以發(fā)現(xiàn)水深還呈現(xiàn)一定下降趨勢。綜上所述, 河口處水深變化在一定程度上受到入海徑流量和膠州灣潮汐的影響。水深時間序列減去觀測期間內(nèi)平均水深可得到水深異常, 近似等于水位異常。為獲取水位異常的顯著變化信號, 本文選取整個觀測期間小時平均水位異常時間序列進行功率譜分析[30], 結果如圖2(b)所示, 水位異常功率譜存在多個顯著峰值, 其中最大譜值對應周期為12.42小時, 對應M2分潮的周期; 在4、6、12、24小時附近譜值較顯著, 分別與淺水分潮族、半日分潮族、全日分潮族的周期相近。上述結果表明, 大沽河口水位變化以潮信號為主。

圖1 大沽河口外地形

注: 圖中紅色五角星為監(jiān)測系統(tǒng)的位置; 藍色實線為大沽河河道; 水深圖像由海圖數(shù)據(jù)繪制; P點為CPC降水數(shù)據(jù)其中一個站點

圖2 2016年11月8日至2019年6月29日小時平均、天平均、月平均水深時間序列(a), 小時平均水位異常功率譜密度(b)

2.1 潮汐

2.2 季節(jié)內(nèi)變化

觀測水位異常與回報水位異常的差異可以表征余水位(Residual Water Level, RWL)異常變化[31], 圖4(a)展示了觀測期間RWL異常的天平均時間序列, 其變化范圍為–0.62~0.40 m, 標準差為0.07 m。本文通過Morlet小波變換方法[32], 分析RWL異常時間序列的顯著變化周期, 由圖4(b)展示結果可知, RWL異常在2017年7月—2019年1月存在110~150天的顯著季節(jié)內(nèi)變化。前人研究[31, 33]指出: 河口水位除受到外海潮汐影響外, 還受到風速、風向的影響。

圖3 觀測水位異常與回報水位異常時間序列

表1 大沽河口主要分潮調(diào)和常數(shù)

注: 表中所有結果均由T_TIDE程序運行得到

通過相關性分析ZWS異常與RWL異常存在顯著的負相關, 相關系數(shù)為–0.54,<0.05; RWL與MWS和風應力旋度間相關性較差。通過對ZWS的Morlet小波變換分析結果[圖4(c)]可知其存在約5個月左右的顯著變化周期, 與RWL的顯著周期對應。以上分析說明RWL對緯向風的影響較為敏感, 本文通過帶通濾波分別獲取RWL和ZWS異常的110~150天季節(jié)內(nèi)變化信號, 結果如圖4(d)所示, 二者相關系數(shù)為–0.6,<0.05。綜上所述, RWL季節(jié)內(nèi)變化主要受緯向風的影響, 監(jiān)測系統(tǒng)處在大沽河入?？谖靼? 西(東)風將驅(qū)動水體向河口東(西)岸輸運, 西岸出水量減少(增加), 致使監(jiān)測系統(tǒng)觀測到RWL下降(上升)。

圖4 天平均RWL時間序列(a), 天平均RWL小波系數(shù)實部(b), ZWS小波系數(shù)實部(c)和110~150天RWL和ZWS的帶通濾波信號(d)

本節(jié)中還計算了RWL的季節(jié)內(nèi)變化同流域內(nèi)P點(36.75°N, 121.25°E, 圖1)降水量異常的相關性, 二者間相關系數(shù)為–0.13, 表明降水量的變化并非影響RWL季節(jié)內(nèi)變化的主要原因。

2.3 線性趨勢

圖5(a)展示了將觀測期間內(nèi)天平均RWL進行逐月平均處理后得到的月平均RWL時間序列, 其呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢, 約為–0.53×10–2m/月, 通過顯著性水平為0.05的Mann-Kendall趨勢檢驗[34]。前人研究指出風場、外海相對海平面、流域徑流等因素影響河口水位的變化[31, 35-38], 高宗軍等[11]曾利用歷史資料分析指出大沽河降水與徑流間存在較好的正相關關系, 故在缺少徑流數(shù)據(jù)的情況下, 本節(jié)將研究風場、外海水位、大范圍降水等因素對RWL趨勢的影響。

圖5 觀測期間, 月平均RWL及其趨勢(a), 月平均ZWS及其趨勢(b), P站降水量異常時間序列(c)

圖5(b)展示了ZWS異常的時間序列及其趨勢, 其下降趨勢約為–11.29 Ns/(m2月), 對應東風在觀測期間有增強的趨勢, 在3.2節(jié)中分析可知東風對RWL的貢獻主要是使得RWL升高, 與觀測RWL變化趨勢不符, 所以在觀測期間內(nèi), 緯向風的變化趨勢(東風增強)并非是RWL呈下降趨勢的主要原因。圖6(a)展示了觀測期間外海SLA的趨勢分布, 結果顯示膠州灣外海水位在觀測期間呈現(xiàn)上升趨勢, 外海水位上升將使得更多外海海水進入膠州灣, 致使灣內(nèi)包括大沽河口區(qū)水位整體上升, 這與觀測結果不符。通過討論局地風場(緯向風)和外海SLA的變化對RWL的影響, 二者并非觀測期間大沽河口RWL呈下降趨勢的主要影響因素, 故作者推測致使RWL呈下降趨勢的影響因素更多來源于大沽河口上游。于是作者計算了觀測期間中國東部大范圍降水趨勢分布, 如圖6(b)所示, 觀測期間山東半島降水量普遍呈現(xiàn)下降趨勢, 圖5(c)以大沽河周邊的P測站降水量異常時間序列為例展示了觀測期間的降水變化及其趨勢, 同前人[40]研究結果一致, 降水極值集中于汛期(7~8月), 其趨勢約為–0.037 mm/月, 相似的變化的趨勢在大沽河流域周邊站點同樣存在。流域降水減少使得進入大沽河補充徑流的水體減少, 另外降水減少還將使得流域內(nèi)人類生產(chǎn)生活對大沽河河水汲取量增加, 以上兩個過程導致大沽河流域徑流的減少, 致使大沽河口監(jiān)測系統(tǒng)觀測到RWL的下降。

3 結論與展望

本文通過分析大沽河口監(jiān)測系統(tǒng)2016年11月8日—2019年6月29日的水深觀測數(shù)據(jù), 對水位變化的潮汐過程、季節(jié)內(nèi)變化、觀測期間變化趨勢等特征, 以及影響因素展開了分析討論, 得到了以下結論:

1) 大沽河口水位變化由潮汐過程主導, 每月都存在兩個大潮過程和兩個小潮過程; 潮汐類型為正規(guī)半日潮, 其中M2分潮的振幅最大, 達1.23 m, 淺水分潮(K1、O1)和全日分潮(M4、MS4)的振幅相當, 二者振幅在0.15~0.23 m范圍內(nèi)。

2) 緯向風變化與日平均RWL呈顯著相關, 具體表現(xiàn)為ZWS異常與RWL異常間存在顯著負相關, 相關系數(shù)為–0.54,<0.05; 通過Morlet小波變化分析方法得知RWL異常在2017年7月—2019年1月存在110~150天左右的顯著季節(jié)內(nèi)變化, 用同樣的方法可以發(fā)現(xiàn)ZWS在2017年10月—2018年10月期間存在約5個月左右的顯著變化周期, 與RWL的變化對應, 進一步通過帶通濾波分別獲取RWL和ZWS異常110~150 d信號, 二者相關系數(shù)為–0.60,<0.05。RWL的季節(jié)內(nèi)變化主要受緯向風的影響, 西(東)風將驅(qū)動水體向河口東(西)岸輸運, 西岸出水量減少(增加), 致使監(jiān)測系統(tǒng)觀測到RWL下降(上升)。

圖 6 觀測期間, 海平面異常趨勢分布(a), 地面降水量趨勢分布(b)

注: 子圖a、b中紅色五角星為監(jiān)測系統(tǒng)位置, 子圖b中品紅色虛線框內(nèi)區(qū)域代表大沽河流域

3) 在觀測期間, 月平均RWL還呈現(xiàn)顯著下降趨勢, 約為–0.53×10–2m/月, 主要受到大沽河流域內(nèi)降水減少的影響, 本文推測降水量的減少對RWL下降的影響可以分為兩方面: 其一是降水減少直接導致流域內(nèi)徑流減少, 另外降水減少還將使得流域內(nèi)人類生產(chǎn)生活對大沽河河水汲取量增加。

本文通過對大沽河口長期、連續(xù)水深觀測的研究, 揭示了河口的潮汐過程, 發(fā)現(xiàn)了觀測期間水位呈現(xiàn)的季節(jié)內(nèi)尺度變化以及水位的變化趨勢, 針對影響水位變化的動力因素得到了一些初步結論, 受到觀測資料時間長度和分析數(shù)據(jù)種類的限制, 需進一步結合觀測資料分析探究。

[1] Alley R B, Clark P U, Huybrechts P, et al. Ice-sheet and sea-level changes[J]. Science, 2005, 310(5747): 456-460.

[2] 王芳. 海平面上升的影響及損失預測[J]. 上海環(huán)境科學, 1998, 17(10): 9-11. Wang Fang. Impact of sea level rise and loss forecast[J]. Shanghai Environmental Sciences, 1998, 17(10): 9-11.

[3] 韓小燕, 潘曉東, 馬林芳, 等. 溫州沿岸平均海平面變化特征分析[J]. 海洋預報, 2011, 28(1): 66-71.Han Xiaoyan, Pan Xiaodong, Ma Linfang, et al. Analysis on the characteristics of the average sea level change along the coast of Wenzhou[J]. Marine Forecasts, 2011, 28(1): 66-71.

[4] 于華. 氣候變暖背景下風場對江蘇近海海平面的影響研究[D]. 江蘇南京: 南京信息工程大學, 2014. Yu Hua. Research on the influence of wind field on the sea level of Jiangsu coast under the background of climate warming[D]. Nanjing, Jiangsu- Province: Nanjing University of Information Science & Technology, 2014.

[5] 宗虎城, 章衛(wèi)勝, 張金善. 海平面上升對黃浦江風暴潮水位影響研究[J]. 人民長江, 2014, 45(9): 1-3.Zong Hucheng, Zhang Weisheng, Zhang Jinshan. Resea-rch on the impact of sea level rising on the storm surge level of the Huangpu River[J]. Yangtze River, 2014, 45(9): 1-3.

[6] 徐曉曉. 海岸帶地區(qū)風暴潮災害風險研究[D]. 山東青島: 中國海洋大學, 2015. Xu Xiaoxiao. Research on the disaster risk of storm surge in coastal zone[D]. Qingdao, Shandong Province: Ocean University of China, 2015.

[7] 王舒鴻, 郭越, 李逸超, 等. 城市海岸帶環(huán)境管理模式優(yōu)化研究——以青島市膠州灣為例[J]. 中國環(huán)境管理, 2019, 11(2): 69-75, 79.Wang Shuhong, Guo Yue, Li Yichao, et al. Research on optimization of urban coastal zone environmental management mode—Taking Jiaozhou Bay in Qingdao as an example[J]. Chinese Journal of Environmental Management, 2019, 11(2): 69-75, 79.

[8] 周天華, 陳宗鏞, 田暉, 等. 近幾十年來中國沿岸海面變化趨勢的研究[J]. 海洋學報(中文版), 1992, 14(2): 1-8. Zhou Tianhua, Chen Zongyong, Tian Hui, et al. Research on the changing trend of China’s coastal sea surface in recent decades[J]. Haiyang Xuebao, 1992, 14(2): 1-8.

[9] 周中剛, 蔣國榮, 沈春, 等. 中國近海平均海平面計算方法的分析與比較[J]. 海洋預報, 2013, 30(5): 37-43. Zhou Zhonggang, Jiang Guorong, Shen Chun, et al. Analysis and comparison of the calculation methods of the Coast Areas in China mean sea level[J]. Marine Forecasts, 2013, 30(5): 37-43.

[10] 劉聚, 暴景陽, 許軍, 等. 中國香港驗潮站1962-2017年水位相對變化分析[J]. 武漢大學學報(信息科學版), 2020, 45(7): 1065-1072.Liu Ju, Bao Jingyang, Xu Jun, et al. Analysis of the relative change of water level at tide gauge station in Hong Kong, China from 1962 to 2017[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(7): 1065-1072.

[11] 高宗軍, 宋翠玉, 蔡玉林, 等. 大沽河流域水文要素監(jiān)測體系建設與實踐[M]. 北京: 水利水電出版社. 2017: 1-133.Gao Zongjun, Song Cuiyu, Cai Yulin, et al. Construction and practice of hydrological elements monitoring system in Dagu River basin[M]. Beijing: Water Resources and Hydropower Press. 2017: 1-133.

[12] 盛茂剛, 黃修東, 左林遠, 等. 大沽河流域近60年降水量時空變化特征分析[J]. 水資源與水工程學報, 2016, 27(2): 65-68. Sheng Maogang, Huang Xiudong, Zuo Linyuan, et al. Analysis of temporal and spatial variation characteristics of precipitation in Dagu River basin for recent 60 years[J]. Journal of Water Resources & Water Engineering, 2016, 27(2): 65-68.

[13] 王艷玲, 崔文連, 劉峰, 等. 青島市大沽河河口區(qū)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀研究[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2007, 23(3): 77-81. Wang Yanling, Cui Wenlian, Liu Feng, et al. Study on the ecological environment status of Dagu River Estuary in Qingdao[J]. Environmental Monitoring in China, 2007, 23(3): 77-81.

[14] 柳新偉, 秦志華. 大沽河河口灘涂植被群落動態(tài)特征研究[J]. 青島農(nóng)業(yè)大學學報(自然科學版), 2010, 27(3): 241-243. Liu Xinwei, Qin Zhihua. Study on dynamic characteris-tics of tidal flat vegetation communities in Dagu River Estuary[J]. Journal of Qingdao Agricultural Universi-ty(Natural Science), 2010, 27(3): 241-243.

[15] 張曉紅, 汪進生, 劉旭東. 2014年秋季大沽河河口浮游植物多樣性研究[J]. 環(huán)境科學與管理, 2015, 40(7): 129-131. Zhang Xiaohong, Wang Jinsheng, Liu Xudong. Study on phytoplankton diversity of Dagu River estuary in autumn 2014[J]. Environmental Science and Management, 2015, 40(7): 129-131.

[16] 劉娜, 印萍, 朱志剛, 等. 膠州灣大沽河河口表層沉積物中多環(huán)芳烴分布特征、來源及生態(tài)風險評價[J]. 2016, 35(6): 831-837. Liu Na, Yin Ping, Zhu Zhigang, et al. Distribution characteristics, sources and ecological risk assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons in surface sediments of Dagu River estuary, Jiaozhou Bay[J]. 2016, 35(6): 831-837.

[17] 婁安剛, 王學昌, 吳德星, 等. 膠州灣大沽河口鄰近海域海水水質(zhì)預測[J]. 海洋環(huán)境科學, 2002, 21(1): 54-56. Lou Angang, Wang Xuechang, Wu Dexing, et al. Predi-ction of sea water quality in the adjacent sea area of Dagu River estuary in Jiaozhou Bay[J]. Marine Environmental Science, 2002, 21(1): 54-56.

[18] 韓彬, 曹磊, 李培昌, 等. 膠州灣大沽河河口及鄰近海域海水水質(zhì)狀況與評價[J]. 海洋科學, 2010, 34(8): 46-49.Han Bin, Cao Lei, Li Peichang, et al. Status and evalua-tion of sea water quality at Dagu River estuary in Jiao-zhou Bay and adjacent seas[J]. Marine Sciences, 2010, 34(8): 46-49.

[19] 韓樹宗, 趙瑾, 魏福寶, 等. 膠州灣大沽河口洪水期三維水沙數(shù)值模擬研究[J]. 中國海洋大學學報(自然科學版), 2007, 37(5): 689-694.Han Shuzong, Zhao Jin, Wei Fubao, et al. Three-dimen-sional numerical simulation of water and sediment in Dagu estuary of Jiaozhou Bay in flood period[J]. Periodi-cal of Ocean University of China, 2007, 37(5): 689-694.

[20] 徐統(tǒng). 徑流、潮流耦合作用下大沽河河口懸沙輸移擴散數(shù)值研究[D]. 山東青島: 中國海洋大學, 2014.Xu Tong. Numerical study on suspended sediment transport and diffusion in the Dagu River estuary under the coupling action of runoff and tidal current[D]. Qingdao, Shandong Province: Ocean University of China, 2014.

[21] 郭迢. 海灣河口泥質(zhì)潮灘海水—地下水相互交換定量化研究—以膠州灣大沽河河口某剖面為例[D]. 北京: 中國地質(zhì)大學, 2017.Guo Tiao. Quantitative study on the exchange of seawater and groundwater in the muddy tidal flat of the gulf estuary-taking a section at the mouth of Dagu River in Jiaozhou Bay as an example[D]. Beijing: Geosicence Uni-versity of China, 2017.

[22] Xiong G, An Q, Fu T, et al. Evolution analysis and environmental management of intruded aquifers of the Dagu River Basin of China[J]. Science of The Total Environment, 2020, 719: 137260.

[23] 尹則高, 徐統(tǒng), 王振魯, 等. 潮流和徑流作用下大沽河河口區(qū)水動力特性研究[J]. 中國海洋大學學報, 2015, 45(7): 119-124. Yin Zegao, Xu Tong, Wang Zhenlu, et al. Dagu estuary hydrodynamic characteristic research under the coupled action of runoff and tide[J]. Periodical of Ocean University of China, 2015, 45(7): 119-124.

[24] 李兆欽, 李欣, 孫利元, 等. 大沽河口底層海水溶解氧濃度分析[J]. 中國海洋大學學報(自然科學版), 2019, 49(9): 23-33. Li Zhaoqin, Li Xin, Sun Liyuan, et al. Analysis of the dissolved oxygen concentration in bottom of seawater in the estuary of Dagu River[J]. Periodical of Ocean University of China, 2019, 49(9): 23-33.

[25] Fofonoff N P, Millard R C. Algorithms for computation of fundamental properties of seawater[J]. Unesco Technical Papers in Marine Science, 1983, 44: 1-53.

[26] Dee D P, Uppala S M, Simmons A J, et al. The ERA- Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2011, 137(656): 553-597.

[27] Chen M Y, Xie P P, Janowiak J E, et al. Global land precipitation: a 50-yr monthly analysis based on gauge observations[J]. Journal of Hydrometeorology, 2002, 3(3): 249-266.

[28] Fan Y, Dool H. A global monthly land surface air temperature analysis for 1948—present[J]. Journal of Geophysical Research, 2008, 113(D1): JD008470.1?JD008470.7.

[29] 吳嫻, 黃偉, 陳發(fā)虎. 1951—2012年中國大陸0.025°× 0.025°高分辨率月氣溫和降水量格點數(shù)據(jù)集的建立及其初步應用[J]. 蘭州大學學報(自然科學版), 2014, 50(2): 213-220.Wu Xian, Huang Wei, Chen Fahu. Construction and application of monthly air temperature and precipitation gridded datasets with high resolution (0.025°×0.025°) over China during 1951—2012[J]. Journal of Lanzhou University (Natural Sciences), 2014, 50(2): 213-220.

[30] 姚武川, 姚天任. 經(jīng)典譜估計方法的MATLAB分析[J]. 華中理工大學學報, 2000, 28(4): 45-47. Yao Wuchuan, Yao Tianren. Analyzing classical spectral estimation by MATLAB[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition), 2000, 28(4): 45-47.

[31] 裴文斌, 牛桂芝, 董海軍. 余水位及潮汐差分方法[J]. 水道港口, 2007, 28(6): 439-443. Pei Wenbin, Niu Guizhi, Dong Haijun. Residual water level and tide difference method[J]. Journal of Waterway and Harbor, 2007, 28(6): 439-443.

[32] Torrence C, Compo G P. A practical guide to wavelet analysis[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 1998, 79(1): 61-78.

[33] 鮑道陽, 朱建榮. 近60年來長江河口河勢變化及其對水動力和鹽水入侵的影響Ⅱ. 水動力[J]. 海洋學報, 2017, 39(2): 1-15. Bao Daoyang, Zhu Jianrong. The effects of river regime changes in the Changjiang Estuary on hydrodynamics and salinity intrusion in the past 60 years Ⅱ. Hydrodynamics[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2017, 39(2): 1-15.

[34] Sneyers R. On the statistical analysis of series of observations, WMO Technical Note No. 143[R]. Geneva, Switzerland: Secretariat of the World Meteorological Organization, 1990.

[35] Piecuch C G, Bittermann K, Kemp A C, et al. River- discharge effects on United States Atlantic and Gulf coast sea-level changes[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018, 115(30): 7729-7734.

[36] Jay D A, Leffler K, Degens S. Long-term evolution of Columbia River tides[J]. Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering, 2011, 137(4): 182-191.

[37] Ralston D K, Talke S, Geyer W R, et al. Bigger tides, less flooding: Effects of dredging on water level in the Hudson River estuary[J]. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2019, 124(1): 196-211.

[38] 楊昊, 歐素英, 姚鵬, 等. 河口區(qū)斜壓梯度對余水位的累積影響及其機制探討[J]. 海洋學報, 2019, 41(1): 21-31. Yang Hao, Ou Suying, Yao Peng, et al. The cumulative effect of baroclinic pressure gradient on residual water level in estuary area and its mechanism[J]. Haiyang Xuebao, 2019, 41(1): 21-31.

[39] 姜德娟, 王曉利. 膠東半島大沽河流域徑流變化特征[J]. 干旱區(qū)研究, 2013, 30(6): 965-972. Jiang Dejuan, Wang Xiaoli. Variation of runoff volume in the Dagu River Basin in the Jiaodong peninsula[J]. Arid Zone Research, 2013, 30(6): 965-972.

Analysis of the characteristics of water level variation in Dagu River estuary

LAI Qiu-yu1, LIU Zi-zhou1, ZHAI Fang-guo1, GU Yan-zhen1, CHEN Dong2, JIANG Qing-yan2

(1. College of Ocean and Atmospheric Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China)

This study analyzed the characteristics of water level variation in the Dagu River estuary and its influencing factors combined with the wind field, precipitation, and satellite altimetry data based on the depth observation data of Dagu River estuary from November 8, 2016 to June 29, 2019. Results showed that (1) the water level variation in Dagu River estuary was dominated by a normal semidiurnal tidal process and the M2 subtide was dominant. (2) The residual water level (RWL) had a significant intraseasonal period of approximately 110–150 days, which was mainly affected by zonal wind, i.e., the eastward (westward) wind would drive water transport to the east (west), decreasing (increasing) the water volume at the west bank at which the monitoring system was located, leading to the decrease (increase) in RWL. (3) During the observation period, the RWL exhibited a significant downward trend, approximately ?0.53×10?2m/month, which was mainly affected by the decrease in precipitation in the Dagu River basin.

Dagu River estuary; water level variation; zonal wind; precipitation

Aug. 21, 2020

P731.2

A

1000-3096(2021)01-0022-10

10.11759/hykx20200821002

2020-08-21;

2020-09-26

國家自然科學基金項目(41776012); 國家重點研發(fā)計劃 (2019YFD0901305); 浙江省重點研發(fā)計劃(2020C03012); 三亞崖州灣科技城管理局重大科技項目(YZ2019ZD0X)

[National Science Foundation of China, No. 41776012; National Key Research & Development Program of China, No. 2019YFD0901305; Key Research & Development Project of Zhejiang Province, No. 2020C03012; Major Science and Technology Project of Sanya YZBSTC, No. YZ2019ZD0X]

賴秋宇(1995-), 男, 廣西桂林市人, 碩士研究生, 主要從事海洋水動力研究, E-mail: QYordinary@163.com; 劉子洲,通信作者, 男, 山東省淄博人, 實驗師, 主要從事海洋調(diào)查及近海海洋環(huán)境問題的教學和研究, E-mail: lzz2013@ouc.edu.cn

(本文編輯: 趙衛(wèi)紅)