刘启雄，陈家祺，刘海江，张东来

(1. 浙江大学 建筑工程学院，浙江 杭州 310058; 2. 中交上海航道勘察设计院有限公司，上海 200120)

泥沙的中值粒径和粒度参数特征受物质来源、水动力条件、地形地貌等多种因素的影响，通过研究泥沙样本的空间分布规律与粒度参数特征可以获得有关泥沙运动和沉积模式等重要信息[1-2]。此外，泥沙磁性物质含量分布受泥沙来源和水动力环境等因素影响，蕴含丰富的泥沙运动信息[3]。长江口泥沙在运动过程受径流、潮汐、风浪等多种因素的综合作用[4-9]，而河床表层泥沙物理参数的时空变化可以体现泥沙运动规律和特征[10]。因此研究近年来长江口区域表层泥沙样本的物理参数特征，对于揭示变化水动力条件下研究区域内泥沙运动特征十分重要。

前人对于南北槽泥沙样本特征以及磁性物质含量已经做过大量的研究工作，但大多数粒度特征研究仅局限在某一次取样中长江口区域表层泥沙特征的分析。即使有多次取样分析，但取样空间距离一般较大，缺少针对南北槽及其周边区域内高密度的空间取样，及洪枯季的对比取样[10-12]。在磁性物质含量方面前人有做过相应的研究，同样少有对洪枯季对比分析[13]。同时长江口南北槽作为长江入海的主要通道，人类活动影响频繁，水沙动力条件一直处于动态变化中。因此，对于长江口南北槽河床表层泥沙运动的研究是一个持续更新的过程，研究最新环境下该区域内泥沙特征十分重要。本研究基于2019年枯季和洪季在该区域内的现场两次河床表层泥沙取样，分析了研究区域内在不同季节泥沙样本中值粒径、粒度参数和磁性物质含量的空间分布特征及其变化特征，为探讨近年来北槽深水航道及周边区域泥沙运动规律，提供最新的实测分析资料和一定的理论支撑。

1 研究区域和实验方法

1.1 研究区域和实地取样

为研究长江口南北槽及其周边区域最新的河床表层泥沙物理参数的空间分布特征及洪枯季变化规律，2019年1月22—30日(枯季)和2019年8月1—5日(洪季)在长江口南北槽及其周边区域进行了现场取样，枯季和洪季分别取得21个和58个河床表层泥沙样本。现场每个采样点的采样量约为1 kg，采样在河床表层进行。枯季取样区域为南港下段以及南北槽航道沿线周边区域，洪季在枯季取样区域基础上，在九段沙区域、北港、以及南槽以南部分区域也进行了取样。本研究以上述取样区域为研究区域(图1)，在分析过程中选取南港中指定的采样点为基准点(图1南港中五角星标注的点)，同时将北槽深水航道分为上段、中段和下段三个区域。现场取样过程为采样船行驶至指定位置后，开动吊机将取样抓斗缓慢放到河床表层上，取样抓斗以自身重力深入河床抓取表层泥沙样本。

图1 研究区域(长江口南北槽及周边区域)Fig. 1 Research area (south and north passages of the Yangtze estuary and its surroundings)

1.2 实验室分析

现场取回的泥沙样本根据其表观特征可以分成两类，一类呈明显的散体状与沙相似，另一类具有一定黏聚性与泥相似(图2)。两类泥沙样本在粒度、黏聚性等物理特性具有明显差异。因此，将现场取样的泥沙样本分为两类，呈明显散体状的样本称为沙样本(图2(a))，具有一定黏聚性的样本称为泥样本(图2(b))，2019年洪枯季泥沙样本的分类结果汇总于表1中。

将采集的泥沙样本放入试验袋中带回实验室，利用激光粒度仪对泥沙样本进行粒度测量分析。具体操作过程如下，对于每一泥沙样本在3个不同的位置处进行取样，共取1.5 g样品于小烧杯中，滴入足量质量分数为10%的过氧化氢溶液，在滴入过程中可以观察到泥沙样本中会有大量气泡产生，同时可观察到泥样本解体，形成絮状沉淀。等待气泡停止后，继续加入过氧化氢溶液，重复上述过程直至泥沙样本不再产生气泡为止，此过程可以去除泥沙样本中的有机质。有机质去除后加入六偏磷酸钠溶液对样品进行分散，向样品中加入10 ml配置好的5 mol/L六偏磷酸钠溶液进行搅拌，搅拌均匀后将悬浮液倒入离心管中，静置24 h等待上机[14]。通过激光粒度仪测量之后可以得到泥沙样本的粒径分布累积曲线和粒径频率分布曲线，进而得到样本的中值粒径和相应的粒度参数，并在此基础上对泥沙样本的粒径空间分布特征和洪枯季变化规律开展进一步的研究。测试中使用的测试仪器为BT-9300Z激光粒度仪，其测试范围为0.1～1 250 μm，分辨率为0.01φ(φ尺度粒径见式(1))，重复性误差小于1%，准确性误差小于1%。

表1 洪枯季泥样本和沙样本分类汇总Tab. 1 Classification of sandy and muddy samples in flood and dry seasons

对于沙样本，本研究还分析了其磁性物质含量。测量过程中首先将20 g烘干的沙样本放置在试验台上，将钕铁硼强磁铁装入透明自封袋中放在样本上来回移动吸取样本中的磁性物质，吸取的磁性物质将贴在自封袋上。吸取完成一次后将磁铁从自封袋中拿出，磁性物质落在称量纸上，重复上述过程15次(保证样本中的磁性物质均已提取)，然后称量出在称量纸上的磁性物质质量，并由此计算磁性物质在该泥沙样本中的含量[15]。

1.3 粒度分析方法

泥沙样本的粒度参数主要有分选系数、偏度和峰度。为进行泥沙样本粒度参数分析，本研究首先根据克伦宾公式[16]将粒径单位由毫米转换为φ单位，转换公式如下：

φ=-log2d

(1)

式中：d为泥沙粒径，mm。粒径转换完成后根据Folk-Ward公式[10, 17]分别计算样本的粒度参数。样本分选系数表示分选性的好坏，分选系数越大，分选性越差；分选系数越小，分选性越好。分选系数σ的计算公式如下：

(2)

式中：φa表示在φ单位下粒径分布曲线上小于该粒径的泥沙颗粒占总质量为a%对应的粒径。

偏度表示粒径频率曲线的对称性，偏度接近于0表示粒径频率分布曲线对称性好，偏度值大于0表示正偏，偏度值小于0表示负偏。偏度值Sk计算公式如下：

(3)

峰度反映了频率曲线相对于正态分布的宽窄陡缓程度。峰度值小表明粒径频率分布曲线尾部展宽相对于中部较小，为宽峰态；峰度值大表明尾部展宽相对于中部宽大，为窄峰态。峰度K值计算公式如下：

(4)

2 测量结果分析

2.1 洪枯季泥沙样本中值粒径分布

Udden对泥沙颗粒的大小进行了分类，定义单颗粒的粒径大于63 μm的为沙颗粒，单颗粒的粒径小于63 μm的为泥颗粒[18]。在本研究中，测量结果表明沙样本中值粒径都大于63 μm，泥样本中值粒径都小于63 μm(中值粒径指粒径分布曲线上小于该粒径的泥沙质量占总质量的50%所对应的粒径[10])。因此，在后续研究中以中值粒径63 μm为界区分沙样本和泥样本。

图3显示了2019年研究区域内，洪枯季泥沙样本的中值粒径空间分布。

图3 洪枯季泥沙样本中值粒径空间分布(单位：μm)Fig. 3 Spatial distribution of median grain size of collected sediment samples in flood and dry seasons (Unit: μm)

由图3可以看出枯季时期，沙样本主要集中在南港、北槽中下段和南槽中段，其余区域均为中值粒径很小的泥样本，其中值粒径大多小于20 μm。洪季时期，沙样本分布于南港和北槽中下段，而南槽区域内均为泥样本(无沙样本)，北槽上段、北槽口以及南槽内样本也均为泥样本。洪季中的泥样本总体上中值粒径更小，中值粒径在10 μm左右。此外，洪季在九段沙浅滩区域也进行了取样，取样结果表明在江亚南沙串沟中部附近为沙样本(中值粒径分别为105 μm和164.1 μm，如图3圆圈所示)。总体上，洪季泥沙样本中值粒径小于枯季泥沙样本中值粒径，区域分布特征为南港内泥沙样本中值粒径最大，北槽中下段与南槽中段泥沙中值粒径其次，其余区域泥沙样本中值粒径均很小。

图4以南港内指定点为取样基准点(如图1所示)，分析了河床表层泥沙中值粒径沿南北槽航道从南港向下游的空间分布特征，并对同一采样点洪枯季泥沙样本的中值粒径进行了对比。

图4 南北槽沿航道洪枯季中值粒径变化趋势对比Fig. 4 Medium grain size distribution along the south and north passages in flood and dry seasons

图4(a)表明沿北槽深水航道，无论洪枯季，南港内泥沙样本的中值粒径大(距离<15 km，沙样本)，北槽上段区域中值粒径小(15 km<距离<30 km，泥样本)，到北槽中下段区域泥沙样本中值粒径再次变大(30 km<距离<55 km，沙样本)，到深水航道下口处中值粒径再次变小(距离>55 km，泥样本)。在北槽深水航道内，河床表层泥沙样本的中值粒径呈两端小(泥样本)，中间大(沙样本)的特征。对比洪枯季北槽泥沙样本中值粒径可以发现，洪枯季中值粒径空间分布特征无明显差异。图4(b)表明沿南槽航道内的泥沙样本中值粒径均小于南港基准点，但洪枯季不同时期航道内泥沙样本中值粒径的空间分布特征明显不同。枯季时期，南槽中段(45 km<距离<65 km)区域为沙样本，其中值粒径明显大于南槽其他区域(均为泥样本)；洪季时期，整个南槽区域内无沙样本，只存在泥样本(中值粒径在10 μm左右)，且沿航道无明显的空间变化趋势。

综上所述，2019年长江口表层泥沙取样的对比分析表明，北槽内泥沙中值粒径的空间分布特征在洪枯季无明显的变化，均呈中段大(沙样本)两端小(泥样本)的特征。南槽内泥沙中值粒径的空间分布在洪则呈明显不同的特征，枯季南槽中段存在中值粒径较大的沙样本，其他区域为泥样本；南槽洪季泥沙样本中值粒径分布空间上较均匀，都为泥样本。南北槽河床表层泥沙中值粒径空间分布趋势与南导堤加高工程之前较为一致，南港段与北槽中下段河床泥沙较粗，枯季南槽河床泥沙中值粒径大于以往南槽研究结果中值粒径值[11-12, 19]。北槽河床表层泥沙较南槽粗表明北槽水动力条件较强，北槽深水航道束水冲沙工程作用显现。

2.2 粒度参数结果对比分析

进一步探讨了洪枯季所取泥沙样本的分选系数、偏度、峰度等粒度参数与泥沙中值粒径间的相互关系，如图5所示。图5中横坐标中值粒径以φ尺度表示，φ尺度中值粒径数值越大代表实际泥沙中值粒径越小。沙样本(中值粒径>63 μm)的φ粒径小于4，泥样本(中值粒径<63 μm)的φ粒径大于4。图5表明整体上洪枯季泥沙样本间的粒度参数无明显的不同。

图5 泥沙样本分选系数、偏度和峰度随φ尺度中值粒径的变化Fig. 5 Relation between the sorting coefficient, skewness and kurtosis of sediment samples and the φ-scale median grain size in dry and flood seasons

图5(a)表示所有泥沙样本分选系数在φ尺度下随中值粒径的变化趋势。整体上，泥样本分选系数大于沙样本，分选性比沙样本差。泥样本中，洪枯季间样本分选系数随着中值粒径变化趋势较一致，都随着φ值增大(中值粒径的减小)而呈现略微的减小趋势，但始终维持在一个较大的数值(样本分选系数>1.5)。对于沙样本，其分选系数的波动范围(0.5～2.5)较泥样本大，整体上随着φ值的增大(中值粒径的减小)呈增大趋势，即分选性变差。由分选系数计算公式(式(2))可以看出，泥沙样本粒径在φ尺度下分布越广，其分选系数就会越大，分选性越差(表明样本中含有各种不同粒径的泥沙组分)，泥样本分选系数较大，表明对于泥样本的粒度组成分布更为宽泛。对于某一指定中值粒径的泥样本，不同样本间的分选系数差异较小，表明不同泥样本的粒度组成分布特征类似。沙样本分选系数小于泥样本，表明沙样本粒径分布范围相对于泥样本较小，沙样本粒度组分主要为沙颗粒。但对于某一指定中值粒径的沙样本，不同样本间的分选系数差异较大，表明不同样本的粒度组成分布特征不同，这种不同主要是由于沙样本中细颗粒组分含量的差异造成的。沙样本随着φ值增大(中值粒径的减小)分选系数变大，表明随着φ值增大，总体上沙样本中细颗粒含量增多，使分选性变差。

图5(b)表示所有泥沙样本偏度值随着中值粒径在φ尺度下的变化趋势。整体上，所取样本的偏度值均大于0，表明在同一泥沙样本中较粗颗粒组分含量更多一些。对于沙样本，偏度值变化与样本中值粒径变化无明显相关性，在φ=2时偏度值最小，在φ=3附近偏度值达最大，同时在φ=3附近也是偏度值波动的最大区域。泥样本的偏度值虽有一定的波动性，但总体上随着φ值的增大(中值粒径的减小)呈减小趋势，泥样本中值粒径越小，频率分布曲线越对称。如前所述，考虑到沙样本会含有一定量的细颗粒，细颗粒组分含量的不同会改变沙样本在粒径频率分布曲线的对称性，进而改变沙样本的偏度值。对于沙样本，如其中混入一定量的细颗粒，其偏度值会发生改变。沙样本偏度的最大值和最小值均出现在枯季，表明枯季不同沙样本中细颗粒成分组成变化明显。

图5(c)表示所有泥沙样本的峰度值在φ尺度下随中值粒径的变化趋势。整体上，泥样本峰度值明显小于沙样本峰度值，说明泥样本粒径频率分布曲线为宽峰态，不同粒度组分的含量差别相对较小；沙样本的频率分布曲线为窄峰态，样本中粒度组分的分布更集中于中值粒径附近。随着中值粒径的改变，沙样本的峰度变化无明显特征，在某一指定中值粒径下不同沙样本间的峰度值波动范围大(波动范围0.7～2.0)；泥样本峰度值随中值粒径的改变无明显变化(均在1附近波动)，且在某一指定中值粒径下不同泥样本间的峰度值波动小(波动范围0.8～1.2)，表明泥样本的粒径频率曲线的峰态特征不随样本中值粒径的改变而变化。结合峰度计算公式(式(4))，可以看出峰度值表示粒径频率分布曲线中尾部和中部展宽之比。对于泥样本其粒径分布曲线无明显尾部，峰度值会相对较小；而对于沙样本其频率分布曲线受样本中细颗粒组分的影响，细颗粒组分越大频率分布曲线尾部明显，峰度值大。因此沙样本峰度值波动较大，峰度值较大的沙样本中含有较多的细颗粒。

由分选系数、偏度、峰度三个粒度参数的分析表明，对于某一指定中值粒径的泥沙样本，泥样本洪枯季各粒度参数之间无明显差异，沙样本粒度参数之间差异显著，引起沙样本粒度参数波动的主要原因是沙样本中细颗粒组分含量的变化。长江口存在拦门沙浑浊带，浑浊带的范围随潮汐在长江口一定范围内变动。由于浑浊带水体的悬沙浓度远高于上下游水体，因此受浑浊带影响区域的沙样本会含有较多的细颗粒组分，进而影响沙样本的粒度参数。同一中值粒径的沙样本中由于细颗粒组成的差异，导致沙样本粒度参数的大范围波动。

图6分析了同一采样点的洪枯季泥沙样本粒度参数的变化特征。图6中直线所连接的一对空心和实心点表示同一采样点的泥沙样本粒度参数从2019年枯季到洪季的变化。从图6整体看出除个别采样点外，从枯季到洪季大多数采样点的中值粒径都减小(同一样本线段实心点在空心点右测，φ粒径变大)，其中有3个采样点的样本从枯季沙样本变为洪季泥样本。整体上看，洪枯季间沙样本各粒度参数的变化较泥样本更为明显。图6(a)表明枯季到洪季泥样本和沙样本分选系数变化趋势不同，沙样本的变化无明显规律，而大部分泥样本的分选系数从枯季到洪季呈减小的趋势。图6(b)表明对于同一采样点从枯季到洪季样本的偏度值变化没有呈现出较为一致的规律，与中值粒径变化没有明显的相关性。从图6(c)中可以看出，在中值粒径φ<6的范围内从枯季到洪季同一采样点峰度值呈现减小的趋势，而对于φ>6的范围内样本峰度值从枯季到洪季呈现一定增大的趋势。

图6 洪枯季同一采样点分选系数、偏度和峰度随φ尺度中值粒径的变化Fig. 6 Relation between the sorting coefficient, skewness and kurtosis of sediment samples and the φ-scale median grain size in dry and flood seasons

整体上对于同一采样点，从枯季到洪季沙样本的各粒度参数变化较大，但其变化无明显规律。枯季泥样本的中值粒径和粒度参数分布较分散(相应粒度参数值的变化范围较大)，而洪季泥样本的中值粒径和粒度参数结果更为集中(变化范围较小)，表明洪季泥样本的中值粒径和其粒度参数在空间分布上较枯季泥样本更为均一。

2.3 磁性物质含量分析

对2019年洪枯季实地取样沙样本的磁性物质含量进行分析。图7给出了2019年洪枯季各沙样本磁性物质成分含量的空间分布，图中黑色扇形区域表示磁性物质含量在样本中的质量占比。

图7 洪枯季沙样本磁性物质含量(图中数字)空间分布Fig. 7 Spatial distribution of the magnetic composition (numbers) of sandy samples in flood and dry seasons

2019年枯季时期，整体上沙样本磁性物质含量在10%上下波动，在研究区域内有明显的空间变化特征，枯季磁性物质含量最大的沙样本在南港内，其含量达16.43%，磁性物质含量最小的点在北槽深水航道中段弯道附近，磁性物质含量仅为7.6%。南港内沙样本磁性物质含量多，北槽中段沙样本磁性物质含量少。此外，南北槽枯季沙样本磁性物质含量差异不明显。总体上，南港内样本磁性物质含量较多，北槽中段磁性物质含量较少。

2019年洪季时期沙样本磁性物质含量仍然在10%上下波动，但其波动幅度减小，研究区域内的空间变化并不明显。枯季磁性物质成分含量最大的点(南港内)在洪季中仍为研究区域内磁物质含量最大的点。枯季磁性物质含量最少的采样点在洪季其磁性物质含量有所增加，与整个研究区域内沙样本的平均磁性物质含量相当。整体上来看，洪季沙样本的磁性物质含量的空间分布较枯季更为均一。

磁性物质含量的变化在一定程度上反映了河床表层的变化，测量结果表明枯季河床表层泥沙的空间变化相对于洪季会更加明显。本研究分析了2019年研究区域内沙样本磁性物质含量的时空分布，并基于上述时空分布的变化特征对研究区域内的泥沙运动规律的分析进行了初步的尝试。

3 结 语

利用2019年洪枯季长江口南北槽及周边区域所取的河床表层泥沙样本，分析了洪枯季泥沙样本的中值粒径和粒度参数(分选系数、偏度和峰度)，并测量了沙样本内磁性物质含量。基于上述泥沙样本的物理特征，进一步探讨了2019年洪枯季该区域内表层泥沙样本的空间分布特征和其在不同季节的变化规律，结论如下：

1) 2019年长江口南北槽以及周边区域泥沙中值粒径空间分布。枯季时期，南港、北槽中下游和南槽中段泥沙样本中值粒径较大(大于63 μm)，为沙样本；其余区域泥沙样本中值粒径较小(小于63 μm)为泥样本。洪季时期，南港和北槽中下游泥沙样本中值粒径大，为沙样本，南槽中段由枯季的沙样本变为泥样本，中值粒径减小，其余区域仍为中值粒径很小的泥样本。

2) 对于某一指定中值粒径的泥沙样本，不同沙样本的分选系数、偏度和峰度等粒度参数间的差异较大， 而不同泥样本的粒度参数间的差异相对较小。随着样本中值粒径的减小，沙样本的分选系数增大，偏度和峰度变化无明显规律，而泥样本的分选系数和偏度减小，峰度不变。

3) 从枯季到洪季对于相同采样点的泥沙样本，其中值粒径一般减小，沙样本的粒度参数变化幅度明显大于泥样本。洪季泥样本的中值粒径和粒度参数分布较枯季更为集中，空间变化小。

4) 研究区域内，洪枯季沙样本磁性物质含量都在10%上下波动，但枯季磁性物质含量空间分布差异大，而洪季磁性物质含量空间分布差异小。

5) 河床表层泥沙物理特征数据作为研究长江口演变的基础数据，需进行长期的现场取样测量，同时在今后研究中可以结合河床表层泥沙垂向分布特征，水动力条件研究长江口南北槽区域水沙输运特征。