0 引言

地球表面大部分被海洋所覆盖，少部分为陆地，而海洋与陆地之间的分界线即为海岸线。海岸线两侧环境特征会同时受到海洋、陆地的影响，加之受潮汐影响，海平面呈现周期性的涨落，这也使得海岸线的位置处于不断的变化中，因此海岸线两侧实际构成一个海洋与陆地之间的过渡带，即为海岸带。河口是海岸带的重要组成部分，是河流向海洋进行物质输运的必经通道，因此对河口海岸地区的研究就显得尤为重要。伴随着传统研究方法的局限性以及定量化研究发展的趋势，数值模拟已称为研究河口海岸地区的重要方法，其对认识海洋与陆地之间的相互作用具有重要的理论和实践意义。

1 研究方法

数值模拟研究方法和工作流程，首先是概念化模型、数学模型、数值模型的建立，然后对数值模拟进行动态模拟，最后显示、分析和解释模拟结果。建立模型包括课反映海洋水文主要过程几何形态的概念化模型，描述海洋水文学过程的数学模型，适用于计算机求解的离散化的数学模型——数值模拟模型。通过计算机求解进行动态模拟，计算机成图的形式来形象表达。数值模拟结果与观察到的水温现象进行对比，可证明海洋水文问题概念化模型。敏感性分析通过对数值模拟的一个或多个系统参数进行微调并对比模拟结果，有助于判断模型中的主要控制因素。

2研究现状与工作成果

2.1 潮流场模拟

潮流场模拟是水动力数值模拟中的基础工作，潮流场模拟结果可以提供特定区域的潮汐与潮流运动状况，其也可以与泥沙模拟、波浪模拟、水质模拟、地形模拟等其他模拟过程进行耦合，为其他模型提供动力支撑。因此正确模拟出潮汐潮流在海洋中的变化是相当重要的。

为了提高模拟的精确程度，zhongpeng^[1]等人使用CMap最新的水深数据，同时考虑风场、盐场以及温度变化对潮流场的影响，在垂直方向上将模型分为12个层面，对阿拉伯海湾进行了全面的3D模拟。通过8个验潮站对模拟数据进行验证，最终模拟与实测结果具有很好的拟合性，从而证明了该模型的准确性。

在潮流场与其他模型进行耦合的研究中，有的学者在成功模拟潮流场的基础上，将泥沙动力变化纳入模拟系统，进而研究泥沙动力系统的变化。Feranda Achete^[2]等人研究了气候以及水动力状况对旧金山湾泥沙运输动力的影响，该研究基于最新的灵活网格，将人类活动、气候变化以及突发的气象灾害纳入模拟系统，发现堤坝、海平面上升、气候变暖等对悬沙的对动力沉积具有很大的影响，该研究也对旧金山湾湿地等生态系统的保护也具有非常重要的借鉴意义。

2.2 波浪模拟

波浪是指具有自由表面的液体局部质点受到扰动后，离开原来的平衡位置而作周期性起伏运动，并向四周传播的现象。当波浪涌上岸边时，由于海水深度愈来愈浅，下层水的上下运动受到了阻碍，受物体惯性的作用，海水的波浪一浪叠一浪，越涌越多，一浪高过一浪。与此同时，随着水深的变浅，下层水的运动，所受阻力越来越大，以至于到最后，它的运动速度慢于上层的运动速度，由于惯性，波浪最高处向前倾倒，摔到海滩上，成为飞溅的浪花。

波浪形成后，可以看到液体表面此起彼伏的波动，研究波浪运动规律对研究海洋水文规律，以及对航运、港口、海洋等工程具有重要的理论意义和应用价值。M Amrutha等人^[3]对印度文古尔拉地区的近岸水域进行了在海陆风影响下的波浪模拟，根据模拟结果发现，在海风影响下该地区波浪高度最高会达到15m。Luis A.Bastidas等人[4]对风浪以及波浪模型的参数敏感性与不确定性进行了研究，该研究选取美国西部大西洋沿海地区作为研究区域，通过对该地区的波浪场模拟发现波浪模型对风阻、水深、底部粗糙率等十一个参数具有敏感性，而对阈限深度、涡粘性等参数的设置敏感性影响很小。不同的参数设置对模拟结果的准确性具有重要影响，本文的研究对波浪模拟参数的设置提供了重要参考。

2.3 水质模拟

水质模型（water quality model）是根据物质守恒原理用数学的语言和方法描述参加水循环的水体中水质组分所发生的物理、化学、生物化学和生态学诸方面的变化、内在规律和相互关系的数学模型。水质模型可按其空间维数、时间相关性、数学方程的特征以及所描述的对象、现象进行分类和命名。

研究水质模型的目的主要是为了描述环境污染物在水中的运动和迁移转化规律，为水资源保护服务。它可用于实现水质模拟和评价，进行水质预报和预测，制订污染物排放标准和水质规划以及进行水域的水质管理等，是实现水污染控制的有力工具。

水质模型至今已有70多年的历史，最早的水质模型是于1925年在美国俄亥俄河上开发的斯特里特－菲尔普斯模型，它是一个DO-BOD模型，之后经诸多学者改进，逐步完善。1977年美国环境保护局发表的QUALll型，是这类模型的代表，它的最新版本 QUAL2E（1982）能模拟任意组合的15种水质参数。80年代之后，随着水质研究的深入，另一类描述水中有毒物的模型应运而生。由于考虑了泥沙的作用，使这类模型变成了一个描述水流、泥沙和其他水质组分相互作用的气、液、固三相共存的复杂体系。它的代表作是美国环境保护局推出的WASP5模型（1994）。它能模拟有毒物质在水中发生的酸碱平衡、挥发、沉淀、溶解、水解、生物降解、吸附和解析、氧化还原、生物聚集、光解等过程以及大气的干、湿沉降物。与此同时，以食物链和能量传递为主线的生态学模型也有了长足的发展。

Mary Akurut等人^[5]乌干达的内默奇森湾的水质变化进行了模拟，试图阐释内默奇森湾长期以来的水质变化情况，并为其提供一个可信的水质模型。该模型是将水动力模型耦合水质模型来进行的，根据模拟结果内默奇森湾的水质在2001~2014年由于大量污染物的排放其水质迅速恶化，。

2.4 泥沙运动模拟

在河口海岸地区，悬浮泥沙根据粒径大小可以分为颗粒较小的粘性泥沙和颗粒较大的非粘性泥沙，目前国外对泥沙的分类情况见表1。因此在对海岸泥沙进行考虑是需将泥沙分为粘性与非粘性泥沙分别考虑，其中黏性泥沙包括细黏粒、黏粒和部分细粘性沙，而非粘性泥沙是指其颗粒在沉积时一般不考虑与其他泥沙颗粒之间的作用力，在沉积时相对比较独立。

表一 泥沙分类表

细黏粒

黏粒

粘性粉砂

细砂

中砂

粗砂

砾石

栗石

飘石

＜0.001

0.001~0.005

0.005~0.075

0.075~0.425

0425~2

2~4.75

4.75~75

75~300

＞300

刘润琦^[6]等人对珠江河口地区最大浑浊带的形成以及季节变化进行了研究，发现珠江河口最大浑浊带的空间分布模式随盐度和悬沙浓度的变化而变化：旱季，最大浑浊带随悬沙浓度的增大而增大，而在世纪，最大浑浊带的中心则沿着河流向上游移动。VuDuy Vinh等人^[7]对湄公河三角洲地区在季风影响下的悬沙动力进行了研究，通过对湄公河河口地区在不同波浪条件下近50种不同情景的河流流量值，进而量化研究湄公河河口和沿海的河流沉积物扩散模式。发现泥沙沉积物主要沉积在河口地区，在水流平稳情况下靠近河口段，高浓度的悬沙沉积物随着波浪进一步向近海传播。V.Sanil Kumar

大量的泥沙运移会改变地形地貌，因此也有学者对基于泥沙运动而发生的地貌变化进行了模拟。Mick van der Wegen等人^[9]对美国旧金山南岸的泥滩地貌变化进行了模拟，该模型在恒定的潮汐和波浪作用影响下研究海平面上升以及沉积物供给减少对旧金山湾泥滩地貌的影响，该研究表明，海平面上升对许多河口潮间带泥滩、盐沼及其相关生态价值的存在构成严重威胁。Brendan T,Yuill等人[10]对密西西比河河道在采砂活动下地貌的演变进行了研究，使用地貌形态动力模型

来模拟密西西比河内的水流与泥沙的运动，研究结果表明，填充率主要与河流沉积物运移和采砂后形成的坑有关。

3 数值模拟研究发展方向

随着计算机技术和数值计算方法的迅速发展，数值模拟已经成为研究水利、水运、海洋、环境等工程的重要方法之一。由于自然环境的复杂性，因此在对自然界进行数值模拟时需要对多种模拟过程进行耦合，比如潮流场与泥沙运动的模拟，波浪与潮流场的模拟，潮流场与水质模拟等等。多种模拟过程的耦合不仅可以提高模拟的精度使模拟结果更加逼近真实的自然界，还能够发现以往不曾注意到的细节问题等等。

由于网格在数值模拟中具有非常重要的基础作用，因此也有学者从网格入手，对数值模拟进行创新。数值模拟所用网格有结构网格与非结构网格之分，结构网格多为矩形，在计算时模型比较稳定，所需时间较短；非结构网格多位三角形，其对陆地边界有良好的拟合性，适合各种形状的地形。两种网格类型各有优点缺点，因此有学者尝试将两种网格同时应用与模型计算中，部分地区为结构网格、部分为非结构网格。也有的学者通过网格嵌套的形式来弥补网格缺点，即通过大网格与小网格的嵌套计算来对自然界进行模拟，也取得了不错的结果。

目前已经有很多数值模拟软件，常见的有丹麦水利研究所（DHI）的MIKE系列软件、荷兰三角洲研究院（deltares）的Delft3D、英国的HR Wallingford、美国地质调查局（USGS）的MODFLOW、美国环境保护署（EPA）的SWMM、美国陆军工程师兵团水利工程中心的（HEC-RAS）等。以上软件各有优劣，比如SWMM、HEC-RAS和Delft3D由于是开源软件，在世界范围内使用者众多，而像MIKE这样的商业软件，由于集成度非常高，因此可以完成复杂的综合水资源管理。

随着电子计算机技术的迅速发展，为适用水利、水运、环保等工程需要和全面反映运动-地貌演变过程的水动力数值模拟也将获得与日俱进的发展，这种水动力数值模拟不仅具有高、新、精、细的质量，能自动模拟水沙、床面变化，还有分析推理、实时控制能力，有友善的人机交互界面，有生动逼真的仿真界面，必将称为海岸、河口研究中重要模拟工具。

参考文献:

[1] Peng Z, Bradon J. 3-D Comprehensive Hydrodynamic Modelling in the Arabian Gulf[J]. Journal of Coastal Research, 2016(SI (75)):547-551.

[2] Achete F, Wegen M V D, Roelvink J A, et al. How can climate change and engineered water conveyance affect sediment dynamics in the San Francisco Bay-Delta system?[J]. Climatic Change, 2017, 142(3-4):375-389.

[3] Amrutha M M, Sanil Kumar V, Singh J. Changes in nearshore waves during the active sea/land breeze period off Vengurla, central west coast of India[J]. Annales Geophysicae, 2016, 34(2):215-226.

[4] Bastidas L A, Knighton J, Kline S W. Parameter sensitivity and uncertainty analysis for a storm surge and wave model[J]. Natural Hazards & Earth System Sciences Discussions, 2015, 3(10):6491-6534.

[5] Akurut M, Niwagaba C B, Willems P. Long-term variations of water quality in the Inner Murchison Bay, Lake Victoria[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2017, 189(1):22.

[6] Liu R, Wang Y, Gao J, et al. Turbidity maximum formation and its seasonal variations in the Zhujiang(Pearl River) Estuary,southern China[J]. 海洋学报(英文版), 2016, 35(8):22-31.

[7] Vinh V D, Ouillon S, Thao N V, et al. Numerical Simulations of Suspended Sediment Dynamics Due to Seasonal Forcing in the Mekong Coastal Area[J]. Water, 2016, 8(6):255.

[8] Kumar V S, Shanas P R, Dora G U, et al. Longshore sediment transport in the surf zone based on different formulae: a case study along the central west coast of India[J]. Journal of Coastal Conservation, 2017, 21(1):1-13.

[9] Wegen M V D, Jaffe B, Foxgrover A, et al. Mudflat Morphodynamics and the Impact of Sea Level Rise in South San Francisco Bay[J]. Estuaries & Coasts, 2017, 40(1):37-49.

[10] Yuill B T, Gaweesh A, Allison M A, et al. Morphodynamic evolution of a lower Mississippi River channel bar after sand mining[J]. Earth Surface Processes & Landforms, 2016, 41(4):526-542.

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