基于POM的長江口潮流研究

吳年慶

【摘 要】本文立足于潮流模擬和預測的相關研究，通過推導POM水動力模型的控制方程建立三維模型，利用差分方程和偏微分方程的數理方法對模型進行求解，并選取長江口作為仿真水域，利用POM模型對長江口水域進行潮流數值模擬，設置程序的相關參數，并對水深數據進行網格化，選取對長江口潮流影響最大M2分潮作為邊界條件進行調和分析，得到仿真水域的邊界條件，計算得到潮流、潮速、潮位以及流場圖的數據，并進行可視化處理。

【關鍵詞】POM模型；數值模擬；潮流分析；M2分潮

Research on the tidal current of the Yangtze River Estuary based on POM

WU Nian-qing

（Shanghai Maritime University Merchant Marine College， Shanghai 201306， China）

【Abstract】Based on the current modeling and prediction research， the establishment of three-dimensional model by deriving equations POM hydrodynamic model， using differential equations of mathematical methods and partial differential equations to solve the model， and select the Yangtze River estuary waters as a simulation， he use of the Yangtze Estuary POM model to simulate the trend， set program parameters， and the depth of the data grid， select the greatest impact on the trend of the Yangtze Estuary tidal boundary conditions as harmonic analysis， simulation the waters of the boundary conditions， the calculated flow， tidal speed， tide and data flow field pattern， and visualization.

【Key words】POM model； Numerical simulation； Tidal current analysis； M2 tidal constituent

0 引言

我國不僅擁有豐富的陸地資源，還擁有富裕的海洋資源。我國擁有299.7萬平方公里的海洋面積和長度為1.8萬公里的海岸線。我國的海洋資源包括油氣資源、石油資源、天然氣資源、還有大量的天然氣水合物資源等，積極開發利用海洋資源對改善我國能源結構，提高可持續發展的潛力和增強國防方面具有重要的意義。潮流是影響海洋水動力的主要因素之一，潮流的波動會影響污染物的擴散、泥沙的堆積以及鹽分的輸運。經濟生產中的水產養殖，船舶航行的航道規劃，港口的建設，自然資源的開發都與潮流的運動情況密切相關[1-3]。

針對以上相關問題，本文從基于POM仿真模型的數學建模開始，對長江口水域進行潮流仿真，模擬出潮流的運動以及分布情況并與實測數據進行對比驗證，探討進行潮流模擬以及預測的可能性，為以后的相關研究提供技術參考。

1 潮流數值模擬

利用POM模型對潮流進行數值模擬，是目前海洋環境研究當中最常用的手段和方法。其基本結構流程如下（見圖1）：

（1）對程序進行編寫調試，設定相關參數；

（2）選定要模擬的水域范圍，對其進行網格劃分，網格的具體大小根據實際情況設定；

（3）將實測的水深數據嵌入到網格點上，完成水深數據的網格化；

（4）設定合理的邊界條件，通過潮位站實測數據，畫出潮位變化曲線，并擬合出邊界函數；

（5）將水深數據和邊界函數輸入到程序中，運行得到結果；

（6）對結果數據進行可視化編程，作出對應的曲線；

（7）結果檢驗校正。

2 計算水域的劃分及網格化

水域范圍為：東經121°00′至122°20′，北緯30°30′到32°00′，研究的水域包括長江口以及部分杭州灣水域，其中紅色、黃色、綠色、藍色表示水深由淺到深。

本文潮流計算中對長江口水域水平方向采用矩形格子，垂直方向采用σ坐標，使得水的深淺對網格精度影響較小，網格數為160×171×10，其中x、y、z方向的格子數為方向平均單元格長度為1700m，z方向單元格長度為10m的網格進行建模（如圖2），生成格子所必要的水深數據采用了海洋數據中心所發布的上海本周邊500m格子海底地形數據，海岸線的地形數據采用了美國國家地理數據中心的地形數據[4-5]。 圖2 長江口水深數據網格化圖

3 初始條件及邊界條件

一般初始條件設置為：速度V=0，時間t=0。長江口潮汐主要受M2分潮的影響，因此，選用對長江口水域影響最大的M2分潮作為開邊界條件。本文模型共分為四個邊界，分別為邊界一、邊界二、邊界三、邊界四，其中邊界一處選擇徐六涇作為驗潮站，邊界二選擇佘山作為驗潮站，邊界三選擇雞骨礁作為驗潮站，邊界四選擇大戢山作為驗潮站[6-7]。四個邊界處調和曲線的變化函數公式為：

其中T為M2分潮的周期為12.42h。

4 長江口水域潮流流場仿真

計算時間設定為2015年10月1號0點～2015年10月2號1點，約為1個周期，在程序中設定days=1.164065625，prtd1=0.25，dte=6，kx=1。

圖3和圖4分別為長江口水域12h和18h的潮流流場圖，12h時為漲潮流流場，此時潮流涌向長江口門處，此時口門附近流速增大，18h時為落潮流流場，此時潮流的從口門出涌向外海，不管在漲潮還是落潮，潮流的流速和水深關系密切，通過對比水深圖和流場圖發現：在較深的水域流速較大，較淺的水域流速較小，沿岸潮流的流速小于外海的潮流流速，同時沿岸流向變化不大，潮流主要沿著海岸線的方向傳播，遠離海岸線的水域，潮流呈現旋轉流的特征。

5 模型仿真結果檢驗

對長江口水域的仿真結果的驗證，僅選取了中俊驗潮站的實測值，具體數據來源于中國海事服務網和潮汐表。由于程序輸出的時間間隔為0.05h，畫出的曲線比較尖銳，因此，在驗證時可以適當去掉一些點，保留整點潮位的變化。圖5、圖6、圖7為中俊站流速、流向、潮位的驗證曲線圖。

5.1 流速驗證

中俊站最大潮速約在200cm/s～250cm/s，變化周期約為5h，在12h左右口門漲潮，中俊站處于口門附近流速迅速增加，潮流從外海涌向長江口，20h左右時為落潮，此時口門的潮流流向外海，流速迅速降低，落潮流的流速略高于漲潮流的最大流速，符合實際變化規律。

5.2 流向驗證

中俊站的潮向變化周期為5h左右，和潮速的變化周期一致，變化范圍在70°～300°之間，漲潮時流向口內角度為300°左右，落潮流向為90°～120°之間。

5.3 潮位驗證

中俊站潮位振幅范圍為70cm～420cm，周期為12h左右，每12h左右漲落潮一次，符合M2分潮的變化規律。

對整個長江口水域進行流場驗證需要用到大量的實測數據，長江口海域的流場特征比較復雜，等深線呈東西走向，半日潮波系統和全日潮波系統也存在差異，隨著潮波傳播到橫T形海域，潮流的方向由之前的南北向變成東西向，橫T形外側和內測潮流狀態不同，外側為旋轉流，內側為往復流。旋轉流呈南北向歷時長于東西向的往復流，長江口外的流場周期與潮位同步，一天有兩次漲潮和落潮，河口內潮流日不等現象嚴重，漲潮流潮流涌向口內在口門出流速急劇增大，流入口內流速減小，落潮時潮流流向口外，同樣在口門處產生最大流速，流出口門涌向口外流速迅速變小，外海出流速較大。將上述資料和模擬的流場圖進行對比，發現流場變化特征符合良好。

6 總結

本文主要運用POM對長江口水域的潮流進行了分析，模擬出長江口水域的潮流場的變化特征，以及潮位、流速和流向的變化特征，并與實測數據對比驗證，發現計算結果與實際情況符合良好，證明了利用POM對長江口進行潮流分析的可行性，彌補了實測資料中的數據不足，可以為潮流預測提供技術上的幫助，同時可以為船舶在沿岸航行時的風險評估提供數據支持。

【參考文獻】

[1]黃辰虎，劉雁春，等.相關法在提高淺水港口潮汐預報質量方面的應用[J].海洋測繪，2004，24（3）：9-11.

[2]李孟國，蔡東明，張征，李蓓.海岸河口二維潮流可視化數學模型[J].海洋通報，2000（12）：57-65.

[3]管衛兵，王麗婭，潘建明，等.POM模式在河口灣污染物質輸運過程模擬中的應用[J].海洋學報，24（3）：9-172.

[4]李身鐸.長江口潮流垂直結構[J].海洋與湖沼，1980，11（2）：98-108.

[5]李身鐸.長江口北槽口外海域流場分析[C]//長江北槽深水航道三期工程研究報告，上海：華東師范大學，2005.

[6]沈煥庭，谷國傳，李九發.長江河口潮波特性及其對河槽演變的影響[C]//長江河口動力過程和地貌演變論文集，上海：上海科技出版社，1988.

[7]宋永港，朱建榮，吳輝.長江河口北支潮位與潮差的時空變化和機理[J].華東師范大學學報：自然科學版，2011（6）：10-19.

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