廣州市珠江河口高潮位變化特征分析

張杰

(廣東省水利電力勘測設計研究院，廣東廣州510635)

近年來，珠江三角洲地區臺風災害頻繁，相繼發生了“妮妲”“天鴿”“山竹”等臺風，造成了洪澇災害，影響社會經濟發展。珠江三角洲地區的潮汐特征近年也越來越受到相關學者的關注。韓龍喜等[1]研究采砂引起的河道演變對珠江三角洲水情的影響；歐素英等[2]建立徑流和潮汐相互作用模型研究珠江徑流量與潮汐變化的關系；岳遠征等[3]分析了珠江三角洲強降雨對潮汐的影響；申其國等[4]建立珠江口潮流數學模型研究珠江三角洲潮流變化特征；劉俊勇[5]從河網動力的角度分析潮位變化。

廣州市是廣東省省會、國家中心城市，地處珠江三角洲中北部，接近流域下游入海口。境內主要河流有珠江廣州河道、流溪河、白坭河、蘆苞涌、增江等30條骨干河流水道。廣州既受北江、西江、東江、流溪河洪水的影響，又受伶仃洋的潮汐作用，洪(潮)混雜，流態復雜，存在洪水、暴雨和臺風暴潮“兩碰頭”的風險，歷來是洪(潮)、臺風暴潮和內澇多發之地[6]。潮位主要受上游洪水及臺風暴潮影響。

2018年9月16日，“山竹”臺風登陸珠三角，給廣州造成嚴重災害損失。監測數據顯示，珠江廣州河道水位達到或超過1 000年一遇設計洪(潮)水位，創歷史最高。根據近40 a的潮位統計，珠江廣州河道洪(潮)水位不斷升高，尤其是近10 a水位屢創新高[7]。鑒此，本文基于廣州市珠江河口主要潮位站點水文資料，借助Mann-Kendall 法分析潮位變化特征，以期為水利工程管理部門制定區域防洪治澇規劃與管理提供一定的科學參考。

1 研究資料與方法

1.1 研究資料

考慮到“山竹”臺風造成的內澇災害主要分布在廣州城區，選取位于前航道上的中大站、黃埔站作為本次研究的數據。潮位站點及資料情況，見表1。

表1 潮位站點及資料情況

1.2 研究方法

一般而言，趨勢是水文序列中的主要成分之一[8]。Mann-Kendall 法是一種不考慮樣本分布形態的非參數統計檢驗方法，可定量檢測水文序列變化趨勢，并能識別出水文序列突變所在位置[9-10]，其計算步驟[11]如下。

Step1檢測徑流變化趨勢時，構造徑流序列ri(i=1,2,…,n)的統計量S和檢驗統計量Z：

(1)

(2)

(3)

在趨勢分析時，Z>0，序列呈增加變化；Z<0，序列呈減少變化。若|Z|≥Z1-0.5α，序列變化顯著。當顯著性水平α分別取0.1、0.05和0.01時，Z1-0.5α依次對應1.64、1.96、2.58。

Step2識別序列突變所在位置時，構造序列ri(i=1,2,…,n)的統計量dn、UFn和UBn'：

(4)

(5)

式中mi——rj>ri(2≤i≤j) 的累積數。

UBn'=-UFn

在突變分析時，UFn>0，序列呈增加變化；UFn<0,序列呈減少變化；若曲線UFn和UBn'在臨界區間內存在交匯點，則交匯點所對應的時刻即為突變發生的時間[12-13]。當置信度α分別取0.1、0.05和0.01時，U0.5α依次對應1.64、1.96、2.58。

2 結果與分析

2.1 年最高潮位年際變化特征

2.1.1年最高潮位年際過程及變化趨勢

圖1為廣州市珠江河口代表潮位站中大站、黃埔站年最高潮位年際過程。由圖1可知：①廣州珠江河口地區年最高潮位年際間波動較大，且近2 a有增大趨勢；②線性趨勢顯示，中大站年最高潮位增加速率為0.088 m/10a，黃埔站年最高潮位增加速率為0.067 m/10a；③采用Mann-Kendall 法對年最高潮位進行變化趨勢分析，結果顯示，中大站Z值為1.81，表明其年最高潮位呈上升變化趨勢，且在90%的置信水平下趨勢顯著；黃埔站Z值為1.33，表明其年最高潮位呈微弱上升變化趨勢，見表2。

圖2 為年最高潮位距平，可知受臺風影響年出現極高潮位，而該值顯著高于多年平均，其中2017、2018年兩潮位站的高潮位分別超過多年平均最高潮位0.58、1.10 m和0.79、0.97 m。

a) 中大站

b) 黃埔站圖1 年最高潮位年際過程

站點統計值Z趨勢顯著性中大1.81增加顯著,0.1水平黃埔1.33增加不顯著

圖2 年最高潮位距平

2.1.2年最高潮位年際突變特征

年最高潮位Mann-Kendall 法突變檢驗分析結果，見圖3。由圖3可知：①中大站年最高潮位的UFn曲線在1974—2018年期間內均沒有突破0.05顯著性水平線，說明變化趨勢不顯著，在1987—1993年，UFn<0，年最高潮位呈減小趨勢，其他年份UFn統計量基本大于0，年最高潮位呈增大趨勢；黃埔站年最高潮位的UFn曲線在1980年突破了0.01顯著性水平線，并在1988年達到最小值(-2.85)，1977—1993年曲線在0.05顯著水平線上下擺動，說明1977年以前黃埔站年最高潮位減小趨勢明顯，2009年以后UFn統計量大于0，說明2009年以后UFn黃埔站年最高潮位有增大趨勢，但趨勢不明顯;②在0.05顯著水平臨界區間內，中大站年最高潮位的曲線UFn曲線與UBn'多次相交，統計時段內相交的年份為2005、2006、2008、2010、2017年，說明在這些年份中大站年最高潮位發生突變。

a) 中大站

b) 黃埔站圖3 年最高潮位Mann-Kendall 法突變檢驗

2.2 年平均高潮位趨勢分析

2.2.1平均高潮位統計分析

珠江三角洲潮汐屬不規則半日潮，同時存在半月潮不等、年不等現象。月內有朔、望大潮及上、下弦小潮[14]。根據實測平均高潮位數據，中大站、黃埔站多年平均高潮位分別為0.88、0.77 m，年際變化較小，中大站年平均高潮位最大出現在2001、2012年，為0.97 m；最小年為1987、1991年，年平均高潮位為0.81 m；黃埔站年平均高潮位最大出現在2016年，為0.94 m；最小年為1969、1977年，年平均高潮位為0.71 m。對兩站各年代年平均高潮位進行距平分析，見表3。由表3可見，中大站年平均高潮位距平值在20世紀80、90年代為負值，其后年份為正值；黃埔站平均高潮位距平值在2000年以前為負值，2000年以后為正值，呈現出一定的變化趨勢。

表3 各年代平均高潮位統計

a) 中大站

b) 黃埔站圖4 歷年月平均高潮位過程

相比于年最高潮位受臺風因素影響、低潮受河川徑流和水利工程影響，年平均高潮位更能反映海平面變化[15]。將中大站、黃埔站歷年月平均高潮位點繪成圖，見圖4。中大站1974年以來平均高潮位圍繞平均值上下波動，且這種波動無明顯的趨勢；黃埔站從1967年以來平均高潮位總體呈現波動上升趨勢。

2.2.2平均高潮位Mann-Kendall 法檢驗

對兩潮位站年平均高潮位數據系列采用Mann-Kendall 法檢測分析，計算相應的統計值Z，中大站的Z值為0.76，其年平均高潮位呈微弱增加趨勢；黃埔站的Z值為4.45，其年平均高潮位呈增加趨勢，顯著水平達99%，見表4。

表4 年平均高潮位變化趨勢Mann-Kendall 法檢驗結果

年平均潮位Mann-Kendall 法突變檢驗分析結果，見圖5，可知：①中大站年平均潮位的UFn曲線在1987—1997年突破0.01顯著性水平線，說明中大站年平均潮位在1987—1997年減小趨勢顯著，2012年以后有增大趨勢；黃埔站年平均高潮位的UFn曲線在2012年突破了0.01顯著性水平線，說明年平均高潮位2012年以后有顯著增加趨勢；②在0.01顯著水平臨界區間內，中大站年平均潮位的UFn曲線與UBn′曲線2次相交，統計時段內相交的年份為2008、2014年，說明在這些年份中大站年最高潮位發生突變；在統計時段內，黃埔站年平均潮位的UFn曲線與UBn′曲線交匯發生在2008年，說明黃埔站年平均潮位突變發生在2008年。

a) 中大站圖5 年平均高潮位Mann-Kendall 法突變檢驗

b) 黃埔站續圖5 年平均高潮位Mann-Kendall 法突變檢驗

3 結語

本文通過對廣州市珠江河口中大、黃埔潮位站高潮位資料分析，得出如下結論。

a) 中大站年最高潮位呈顯著增加趨勢，達到90%置信水平；黃埔站年最高潮位呈不顯著增加趨勢；中大站年最高潮位存在多個突變點，分布在統計時段的后期，說明近年來年最高潮位受氣候變化及人類活動干擾較為強烈。

b) 中大站年平均潮位呈不顯著增加趨勢；黃埔站年平均潮位呈顯著增加趨勢，達到99%置信水平；中大站年平均潮位在1987—1997年減小趨勢顯著，2012年以后有增大趨勢；黃埔站年平均高潮位2001年開始呈增加趨勢，隨后在2008年產生突變，2012年以后增加趨勢顯著。

沿海地區潮位變化趨勢直接會影響到堤防安全、供水安全，高潮位變化趨勢對三角洲河網地區洪潮遭遇、洪潮水面線、咸潮上溯的影響尚需進一步研究。