张宇铭，宋朝阳，吴克俭＊＊，张淑芳

（1.中国海洋大学物理海洋实验室，山东 青岛266100；2.国家海洋环境监测中心，辽宁 大连116023）

渤海作为我国最大的内陆海，以有限的海洋资源为沿海地区创造了巨大的经济财富。然而，经济和社会快速发展的1个负面影响是自然环境的污染与破坏。前人的研究结果显示，渤海沿岸海域污染严重，海洋生态环境遭到严重破坏，赤潮等灾害频发[1]，而陆源排放，包括排污口排污和入海河流排污等，是渤海污染物的1个主要来源[2]。在对陆源入海排污口进行管理和整治时，如何在不影响经济发展的前提下实现改善海洋环境的目的成为沿海各级政府部门关心的重要问题。由于海洋本身有一定的自净能力，海洋可以通过自身的物理、化学和生物的作用，使污染物的浓度自然地逐渐降低。因此海洋行政部门可以在排污口临近海域的海水自净能力的基础上探讨陆源入海排污口的减排方案，根据海洋水动力条件合理分配排污量和规划排污时间。

前人对入海排污口临近海域水交换及物理自净能力进行了一系列的研究。从研究方法的角度大体可分为两类：一是基于水质浓度模型分析在不同的排污量下的污染物扩散情况[3－4]，计算环境容量，以对排污量进行合理分配；二是利用质点追踪方法分析入海污染物的输运轨迹[5－6]，分析结果可对排污口选址起到一定的指导作用。然而前人的研究多针对小区域内的特定排污口进行分析，如果考虑较大区域和排污口密集的情况，上述评价方式将会失效。本文在质点追踪方法的基础上改进了前人的量化评价指标，定义了影响距离的概念，在归并排污口的基础上分析了环渤海主要排污口邻近海域的水交换状况。若排污口附近水交换状况良好，则污染物可通过海水的对流扩散作用迅速远离排污口，与外海水混合，以实现排污口临近海域的自净；反之，污染物将在排污口附近堆积，造成海洋环境的恶化。因此该研究可为相关海洋环境管理部门对各排污口排污量的分配以及未来排污口的选址提供参考。同时本文探讨了季节和潮汐对排污口临近海域水交换能力的影响，以期为管理者规划设闸排污口的开闸排污时间提供一定的参考依据。

1 渤海三维水动力模型

本文利用区域海洋模式ROMS（Regional Oceanic Modeling System）建立渤海三维水动力模型。模型的计算范围为整个渤海与部分北黄海，水深数据来自渤海海图，网格分布与地形见图1。除东边界为开边界外，其他均为闭边界。模型垂向为S坐标系统，均匀分为10层。

图1 模型计算网格与地形Fig.1 Model grid and bathymetry

计算区域的初始条件涉及水位、流速、温度和盐度的初始值。由于水位和流速对外界动力响应较快，初值均取为零；温度初值和盐度初值按照《渤海、黄海、东海海洋图集》[7]的温盐分布插值得到。渤海海峡设置为开边界，并以水位变化作为模式的驱动，开边界不考虑入流及温度、盐度。在本模式中取8个分潮来计算水位，包括 M2、S2、K1、O1、K2、N2、P1和 Q1。其中M2、S2、K1、O1分潮的调和常数来自《渤海、黄海、东海海洋图集》，K2、N2、P1和Q1分潮的调和常数由华东师范大学河口海岸国家重点实验室基于FVCOM建立的东中国海模型的潮汐计算结果[8]线性插值得到。模型中采用的海气热通量及风应力驱动数据由NCEP再分析资料根据块体公式[9]计算得到。黄河、海河、辽河的总流量占渤海淡水输入的80%[10]，是渤海最主要的3条河流，因此模型中选用这3条河流的流量数据作为模型的点源输入数据。河流流量数据来自国家水利部发布的《中国河流泥沙公报》[11－17]，盐度统一取为1。为了使模式更贴近渤海近几年的实际情况，本文采用2001—2010年多年6h平均的海表通量和风应力数据以及2003—2009的多年月平均河流流量数据循环驱动模型，模式积分24个月达到稳定。垂向采用GLS[18]紊流封闭方程。

图2为ROMS模拟得到的M2、S2、K1、O1分潮的等振幅线和同潮时线，模拟结果与《渤海、黄海、东海海洋图集》较为相似。M2分潮振幅在渤海最大可达1.2m左右，其他分潮振幅均在0.5m以下。

图2 渤海 M2（a）、S2（b）、K1（c）、O1（d）分潮等振幅线（红线；单位：cm）和同潮时线（蓝线；单位：度）Fig.2 Co－tidal lines（blue line，unit：degree）and iso－amplitude lines（red line，unit：cm）for M2（a），S2（b），K1（c）and O1（d）tidal components in the Bohai Sea

2010年5～6 月和9～10月分别在金州－普兰店湾和渤海湾进行了海流的半个月连续观测。测流仪器为海床基固定的ADCP，垂向间隔为1m，时间间隔为1h，站点位置见表1。其中J3、J4分别位于辽宁省附近的普兰店湾和金州湾，H7位于渤海湾。通过对模拟结果与大、小潮期间底层监测海流数据进行对比可知（见图3），该模型可以较好地模拟海流情况。

2 排污口临近海域水交换状况评价

2.1 方法介绍

《2008年渤海海洋环境质量公报》显示，本年度国家海洋局共监测了96个环渤海入海排污口。考虑到环渤海入海排污口数量较多，对临近海域水交换状况评价带来不便，因此首先将环渤海主要入海排污口按位置归并至31个点（见图4）。各归并点代表其附近的若干排污口，并将行政边界作为划分归并点的界限，即各归并点不跨省代表排污口。

表1 监测站点位置Table 1 Observation stations location

图3 站位J3、J4、H7底层实测（线）与模拟（点）流速、流向对比Fig.3 Comparison of observed（line）and calculated（point）current speed and direction of the bottom layer at station J2，J3and H7

假设在归并点附近存在1个初始高污染区，本文通过Lagrangian质点追踪的方法计算位于初始高污染区的质点经过一段时间所能到达的最远距离，并将其定义为影响距离。若影响距离较大，证明水交换能力较强。以此来评价各归并点所代表的排污口临近海域的水交换状况。

Lagrangian质点追踪方法通过如下方程进行质点轨迹的求解：

图4 归并点位置Fig.4 The location of the attaching points

本文为了体现季节和潮汐对排污口临近海域水交换状况的影响，释放质点的时间定为三维水动力模型计算稳定后的夏季（7月）大潮、夏季小潮、冬季（1月）大潮和冬季小潮。由于归并点分布于渤海沿岸的不同区域，大、小潮时间略有差别，所以各归并点释放质点的时间起点是根据数值模拟得到的该点附近的水位数据筛选而定。从选定的时间起点开始，每2h释放一次质点，持续1d（即13次），这种方式也比较符合多数排污口连续排污的特点。由于对排污方式（表层排污还是底层排污）的不确定，本文选取垂向网格的第1、3、5、7、9层释放质点。

为了定量地评价排污口临近海域的水交换能力，本文定义从释放首个质点的时刻起30d之内全部质点所达的最远距离为“30d影响距离”，以符号D30表示。对于1个指定的排污口，30d影响距离的计算如下：从释放首个质点起的30d内，每天计算1次从表层到底层的所有质点距离排污口的位置，并得到当天的质点到达最远距离，将这30d的最大距离定义为30d影响距离。

2.1.1 初始高污染区范围的敏感性实验 在渤海三维水动力模型的基础上，在各归并点附近选取距离最近的N个水平网格点代表该归并点的初始高污染区，通过进行敏感实验选取N值。渤海三维水动力模型采用的是正交曲线网格，导致了不同归并点附近网格密度有所差别，本文采用敏感实验检验N值的选取对结果在多大程度上有影响。随机选取了2个归并点（8、24号归并点），在其附近分别选择距离最近的10、6和3个网格点，并按照上述方式在夏季大潮持续1d释放质点。结果显示（见图5），初始选取水平网格点的个数对于模型计算30d质点所达到的最大距离影响很小，而模型计算30d质点所达范围内的质点密度和影响范围略有差别，然而该项指标并不影响对排污口临近海域水交换状况的评价。因此综合考虑计算资源等问题，本文在水平上选取距离归并点最近的6个网格点作为初始高污染区，并在此释放质点。

图5 夏季大潮30d影响范围Fig.5 The 30－day influence distances in the period of spring tide in summer

2.1.2 质点释放时间的敏感性实验 考虑到质点追踪方法存在一定的随机性，在同一时刻、同一位置释放质点可能出现不同的运动路径，因此实验结果的可重复性关系到方法的有效性和结论的可靠性。本文在模拟夏季大潮期间，进行了2次质点释放实验，质点释放方式见上文（即在N＝6的初始高污染区内选取垂向5层，并持续1d释放质点）。2次实验的首个质点释放时间均位于大潮最大水位出现附近，两者相差24h，以评估质点释放时间对于结果的影响。经过对比，2次实验中31个归并点的30d影响距离几乎一致。在统计意义上，2次实验得到的1～31号归并点30d影响距离的标准偏差仅为0.46%，说明在1次潮汐过程中，质点释放时间相差24h不会引起30d影响距离的计算结果出现大的偏差，从而证明了该方法对于评估水交换能力的可靠性。

2.2 模拟结果分析

从释放首个质点的时刻起30d之内全部质点所达的最远距离即为30d影响距离D30。对于1个指定的排污口，30d影响距离的计算如下：从释放首个质点起的30d内，每天计算一次从表层到底层的所有质点距离排污口的位置，并得到当天的质点到达最远距离，取这30d的最大距离定义为30d影响距离。由于模型计算区域有限，对于30d内质点运移已到达计算边界的排污口，其影响距离在表2中以“＞”（大于）的形式表示（如29、30、31号归并点）。

由表2可见，位于辽东湾顶（辽宁省管辖海域）的5号归并点的平均30d影响距离最小，仅为40.39km，说明该点所代表的排污口临近海域水交换能力最差，这意味着该排污口的入海污染物极易在排污口临近海域堆积，造成近岸水环境的恶化。其他影响距离较小的有位于河北省管辖海域的22号归并点和位于山东省管辖海域的23号归并点，2个排污口位于河北与山东交界处。对于这类临近海域水交换能力差的排污口，应采取相应的措施限制其排海污染物总量，如提高污水处理技术等，同时新建排污口应避免在其附近选址。

平均30d影响距离最大的是位于河北省的9号归并点。说明该归并点所代表排污口的污水在排放后可以迅速远离排污口，与海水进行混合，从而降低排污口附近的污染物浓度。其附近的8、10号归并点的30d影响距离也较大。然而，影响距离较大并不意味着该排污口可以肆意排污，因为海水的纳污及自净能力是有限的。本文仅从水动力角度分析水交换能力，但排污量的设定还需综合考虑海洋功能区划的要求等多方面因素。

2.2.1 大、小潮对排污口临近海域水交换能力的影响

由表2可见，总体上，大潮期所释放质点的影响距离相对于小潮期的影响距离更大，但是夏季有8个归并点（1、2、5、14、16、17、25、26）例外，冬季有6个归并点（2、5、13、24、25、29）例外。

从水动力角度分析，大潮期释放的质点在最初的几天时间运移距离较远。相对而言，离岸越远，质点本身的运动能力就越强。因此大潮期释放的质点迅速离岸后获得更强的运动能力，从而导致其影响距离相对于小潮期更大。但是由于地形、岸线等其他因素的影响，个别归并点也出现了例外的情况。

表2 30天影响距离Table 2 30－day influence distances /km

为了表征大、小潮对于30d影响距离的作用，定义了大潮相对于小潮的距离增加率Rtide

对满足大潮影响距离大于小潮影响距离的归并点，分别按照上述定义计算夏季和冬季的大小潮距离增加率Rtide，并对所有归并点取平均，得到大小潮影响的平均距离增加率为15.8%，意味着大潮期所释放质点的影响距离相对于小潮期所释放质点的影响距离有15.8%的提高。因此，对于满足该特性的归并点所代表的排污口可以通过设闸的方式控制污染物的排放时间和排放量，以达到降低污染的目的。

2.2.2 季节对排污口临近海域交换能力的影响 季节对排污口临近海域水交换能力的影响主要体现为季风对流场的影响。

将无风情况和季风作用情况下排污的30d影响范围进行对比可知（见图6，7），在季风和岸线的联合作用下，7～24号归并点均体现为夏季的30d影响范围位于归并点偏北侧，而冬季的30d影响范围位于偏南侧，这是由于渤海在东亚季风的影响下，夏季盛行东南风，冬季盛行西北风。由Ekman理论可知，对于海面边界层，北半球的风引起向右的体积输送。

此外，当排污口位于海域的上风向时，污染物有更大的空间扩散，因此影响距离会更大。由图4可知，位于渤海西北（辽宁及河北沿岸）的6～12号归并点在冬季处于渤海的上风向，而夏季处于渤海的下风向，因此6～12号归并点冬季30天影响距离大于夏季（见表2）。

图6 7号（a）、11号（b）、24号（c）和29号（d）归并点的30d影响范围Fig.6 The 30－day influence scopes of No.7（a），11（b），24（c）and 29（d）attaching point

图7 无风情况下7号（a）、11号（b）、24号（c）和29号（d）归并点的30d影响范围Fig.7 The 30－day influence scopes of No.7（a），11（b），24（c）and 29（d）attaching point under windless condition

3 结语

本文将环渤海主要排污口按位置划分至31个归并点，在渤海三维水动力模型的基础上，利用质点追踪的方法研究了初始高污染区的30d影响距离，并以此作为排污口临近海域水交换能力的衡量标准。若计算得到的30d影响距离较大，说明该归并点所代表的排污口的污水在排放后30d运移距离较远，临近海域水交换能力强；反之，则水交换能力弱，大量污染物易聚集，水环境易恶化。

通过在夏季大潮、夏季小潮、冬季大潮、冬季小潮4个时间段释放质点，研究了季节和潮汐对影响距离的作用。总体上看，大潮期的30d影响距离大于小潮期，说明大潮期间入海排污口临近海域的水交换能力更强。管理部门可据此对排污行为进行合理性规划，控制排污口的污水排放时间和排污量，如大潮期间适当增加排污量，小潮期间相对减少排污量等，以使污水可以尽快扩散，降低污染危害。然而，上述建议只适用于设置闸门的排污口，而现阶段环渤海入海排污口并非均设置了闸门。显然，以设置闸门的方式对排污行为进行控制对海洋环境保护有积极意义。因此，首先应建议管理部门对入海排污口增设闸门，进而对排污行为合理规划。

环渤海入海排污口临近海域水交换能力存在明显的季节变化，在东亚季风的作用下，各归并点附近释放的污染物在扩散范围、方向和距离上于冬季和夏季存在明显差别。然而本文在季节分析方面具有一定的局限性，主要原因在于渤海冬季海冰覆盖率较高，而本文并未考虑海冰的作用，因此冬季的分析结果可能存在较大偏差。

[1]于保华，陈瑛.渤海海洋污染与赤潮[J].海洋信息，2000（4）：25－26.

[2]刘学海.渤海近岸水域环境污染状况分析[J].环境保护科学，2010，36（1）：14－18.

[3]刘灿生.湄洲湾海域污水排海工程环境容量评价的研究[J].哈尔滨建筑大学学报，2002，35（4）：47－49.

[4]刘金贵，李瑞杰，曹晶晶，等.苏北近海水动力场及污水稀释扩散的模拟[J].海洋学研究，2009，27（3）：8－13.

[5]孙英兰，孙长青，赵可胜.青岛东部开发区排污口优选[J].青岛海洋大学学报，1994（S1）：134－141.

[6]褚芹芹，李磊，李培良.胶州湾潮流场的示踪粒子数值模拟研究[J].中国海洋大学学报：自然科学版，2010，40（11）：29－34.

[7]海洋图集编委会.渤海、黄海、东海海洋图集（水文分册）[M].北京：海洋出版社，1992.

[8]葛建忠.Multi－scale FVCOM model system for the East China Sea and Changjiang Estuary and its applications[D].上海：华东师范大学，2010.

[9]Fairall C W，Bradley E F，Rogers D P，et al.Bulk parameterization of air－sea fluxes for tropical ocean－global atmosphere Coupled－Ocean Atmosphere Response Experiment [J].J Geophys Res，1996，101：3747－3764.

[10]Liu H.Fate of three major rivers in the Bohai Sea：A model study[J].Continental Shelf Research，2011，31：1490－1499.

[11]中华人民共和国水利部.2003年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2003.

[12]中华人民共和国水利部.2004年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2004.

[13]中华人民共和国水利部.2005年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2005.

[14]中华人民共和国水利部.2006年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2006.

[15]中华人民共和国水利部.2007年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2007.

[16]中华人民共和国水利部.2008年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2008.

[17]中华人民共和国水利部.2009年中国河流泥沙公报[M].北京：中国水利水电出版社，2009.

[18]Warner J C，Sherwood C R，Arango H G，et al.Performance of four turbulence closure methods implemented using ageneric length scale method[J].Ocean Modelling，2005，8：81－113.

[19]Hunter J R，Craig P D，Philips H E.On the use of random walk models with spatially variable diffusivity[J].Journal of Computational Physics，1993，106：366－376.

[20]Visser A W.Using random walk models to simulate the vertical distribution of particles in a turbulent water column[J].Marine Ecology－Progress，1997，158：275－281.

[21]陈昞睿.质点追踪法及其应用[D].上海：华东师范大学，2005.

[22]Bilgili A，Proehl J A，Lynch D R，et al.Estuary/ocean exchange and tidal mixing in a Gulf of Maine Estuary：A Lagrangian modeling study[J].Estuarine，Coastal and Shelf Science，2005，65：607－624.

[23]龙绍桥，娄安刚，谭海涛，等.海上溢油粒子追踪预测模型中的两种数值方法比较[J].中国海洋大学学报：自然科学版，2006，36（Sup）：157－162.

[24]Pinones A，Hofmann E E，Dinniman M S，et al.Lagrangian sim－ulation of transport pathways and residence times along the western Antarctic Peninsula [J].Deep－Sea Research II，2011，58：1524－1539.