《Regional Studies in Marine Science》：Seasonal saltwater intrusion and a dimensionless predictor of intrusion length based on discharge and tidal range in the Qinjiang River Estuary, China
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摘要海水入侵会威胁河口地区的淡水供应，但目前用于将入侵范围与水文及潮汐力量联系起来的预测模型仍然有限。本研究针对中国秦江河口建立了三维水动力-盐度模型，并通过实测的水位、流速和盐度数据对其进行验证。该模型与实测数据吻合度良好，盐度验证的相关系数在0.77到0.81之间，预测准确率
摘要
海水入侵会威胁河口地区的淡水供应，但目前用于将入侵范围与水文及潮汐力量联系起来的预测模型仍然有限。本研究针对中国秦江河口建立了三维水动力-盐度模型，并通过实测的水位、流速和盐度数据对其进行验证。该模型与实测数据吻合度良好，盐度验证的相关系数在0.77到0.81之间，预测准确率在0.78到0.80之间。研究结果表明，该河口区域整体混合状况良好，垂直方向的盐度分层较弱。以0.5 psu作为判断阈值，海水入侵范围会随季节发生变化：雨季时入侵范围约为距沙井11.5公里，而旱季则扩展到约21.5公里。情景模拟进一步显示，海水入侵范围会随着河流流量的增加而减小，同时随潮差增大而增加，且呈现幂律关系。通过量纲分析和回归分析，研究提出了一个简单的无量纲对数预测公式，可用于快速估算海水入侵范围（决定系数为0.90，预测准确率为0.76）。这一预测工具有助于在不同流量和潮汐条件下进行海水入侵风险评估，也有助于在低流量时期开展盐度监测。
引言
在河口和沿海地区，当潮汐作用使海洋或海水与河流淡水混合时，就会发生海水入侵现象（Eslami等，2021；Payo-Payo等，2022）。不过，人类活动以及气候变化都可能提升地表水的盐度（Qiu和Zhu，2013；Bellafiore等，2021；Paiva等，2024）。世界上许多大型河流三角洲，如恒河-布拉马普特拉河三角洲、印度河三角洲、湄公河三角洲、密西西比河三角洲、湄南河三角洲、尼罗河三角洲、红河三角洲、长江三角洲和珠江三角洲，都面临着严重的海水入侵问题（Kashef，1983；Hoeppner等，2008；Gong和Shen，2011；Takeda等，2015；Nguyen等，2017；Eslami等，2019），这不仅会影响淡水供应和粮食生产以及人类健康，还会破坏脆弱的生态系统，同时改变沉积物和氧气的输送情况（Mietta等，2009；Zhang等，2017；Shammi等，2019；Tully等，2019）。因此，了解三角洲河口的海水入侵情况，对于合理管理水资源和淡水供应至关重要。
近年来，人们通过数值模型致力于更深入地了解三角洲和河口环境中的海水入侵现象（Gong和Shen，2011；Liu等，2017；Tian，2019；Bellafiore等，2021；Paiva等，2024）。这类模型通常涵盖从河流下游到沿海区域的计算范围，因此需要详细描述几何结构、水深分布以及边界条件。由于非结构化模型能够呈现复杂的几何形态和多尺度结构，因此被广泛使用。通过采用不同分辨率的网格元素，非结构化模型可以实现不同空间尺度之间的平滑过渡，已被广泛应用于长江河口、珠江河口（Gong和Shen，2011；Li等，2012；Shen等，2018）、湄公河三角洲（Eslami等，2021）、波河三角洲（Bellafiore等，2021）、印度河三角洲（Zia等，2017）以及红河河口（Nguyen等，2017）等河口区域。
河口中的海水入侵分布和迁移受多种因素影响，包括河流流量、潮汐幅度、风力以及河口地形（Dyer，1997；MacCready，1999；Savenije，2005；Gong和Shen，2011；Nguyen等，2017）。为了评估河口中的海水入侵程度，通常以海水入侵范围Li来表示，即从河口到水盐度降至特定阈值以下的距离，这一阈值通常在0.5 psu到2.0 psu之间（Savenije，2005；Payo-Payo等，2022；Gong等，2022）。在摩洛哥的河口进行的实地研究、分析研究以及数值模拟都表明，纵向盐度分布和海水入侵范围主要受潮汐条件、河流流量以及河口几何结构的影响（Savenije，2005；Parsa和Etemad-Shahidi，2011；Haddout等，2016；Haddout等，2017）。先前的研究表明，海水入侵范围通常会随着河流流量的增加而减小，且往往遵循幂律关系，但由于河口的水深、宽度变化以及混合机制的不同，不同河口的指数也存在差异（Monismith等，2002；Ralston等，2008；Parsa和Etemad-Shahidi，2011；Payo-Payo等，2022）。潮汐对海水输送的影响更为复杂，因为潮差、潮汐相位、潮汐周期的变化以及河口地形都会影响混合、分层以及残留盐分的输送情况（MacCready，1999；Monismith等，2002；Lerczak等，2009；Ralston等，2010；Gong等，2018；Tang等，2020）。Li对潮汐作用的响应也取决于河口的混合机制。在部分混合的河口中，退潮时的海水入侵更为严重，因为此时潮汐混合作用较弱，更容易形成明显的盐度分层和重力驱动的环流（MacCready，1999；Monismith等，2002；Lerczak等，2009；Ralston等，2010；Gong等，2018；Tang等，2020）。而在完全混合的河口中，涨潮时的海水入侵范围更大，因为此时较强的潮汐流会增强向陆地方向的盐分扩散和水平混合作用（Savenije，2005；Xue等，2009；Ralston等，2010）。河流流量也会影响Li对潮汐作用的响应，尤其是在高流量条件下（Brockway等，2006；Gong和Shen，2011；Abdullah等，2017）。
秦江位于南海西北部，与半封闭海湾茂威海相连（Zhu等，2019；Xu等，2021；Wang等，2021）。茂威海鱼类和牡蛎资源丰富，每年可产出约20万吨牡蛎（Zhu等，2021）。这里还分布着红树林，共有11个科16种红树植物（Tian等，2022）。近年来，工业化与城市化进程改变了秦江河口的自然生态系统结构和海洋生态环境，导致营养物质和有机物质含量不断增加。不过，该河口的富营养化程度仍低于茂威海（Gu等，2015；Li等，2017）。在沿海环境中，盐度是影响营养物质、红树林以及牡蛎种群相互作用的关键因素，它决定了红树林和牡蛎的生长效率与多样性（Chowdhury等，2019）。
茂威海的盐度主要受河流流量与潮汐作用之间的水动力相互作用影响，但对于那些水深结构复杂的中小型潮汐河口而言，目前关于海水入侵范围与这些主要驱动因素之间的定量关系研究还十分匮乏。在此，我们首先通过经过验证的3D模型，量化了秦江河口海水入侵的季节性特征；其次通过情景模拟，分析了河流流量和潮差对海水入侵范围的影响程度；最后构建并评估了一个无量纲预测公式，用于快速估算海水入侵范围。这些研究成果为干旱季节低流量条件下的海水入侵风险评估以及淡水取水调度提供了实用依据。
章节要点
研究区域介绍
秦江与茂威海相连，后者是中国西南部典型的亚热带半封闭海湾，面积约为135平方公里，长度约为17公里，最大宽度约为15公里（见图1）（Wang等，2021）。茂威海的平均水深在0.1米到5米之间，最深处约10米，位于宽度约为2公里的河口处。该海域受到昼夜潮汐的影响，多年平均
模型验证
模型的性能是通过2021年雨季和旱季的实测数据来评估的。正文部分介绍了雨季在水位、流速和盐度方面的验证结果，而旱季的验证结果则总结在补充材料中。在雨季观测期间，H2-H5监测点的每小时水位数据与实测值吻合度良好，绝对平均误差小于0.1米，验证统计指标也显示出了较高的准确性
物理意义与应用价值
模拟结果显示，在研究期间该河口区域主要以完全混合状态为主（见图5、图6、图7），大部分区域的盐度分层很弱（即表层与底层之间的盐度差异小于2 psu；见图7）。在这种条件下，海水入侵范围主要取决于河流向海洋方向的输送力量与潮汐向陆地方向的扩散力量之间的平衡（Lerczak等，2009；Wei等，2022；Haddout等，2025）。
在雨季和旱季的典型纵向剖面中
结论
本研究构建并验证了适用于秦江河口-茂威海系统的三维水动力-盐度模型，同时还通过敏感性实验分析了流量和潮汐对0.5 psu盐水入侵范围的影响。主要结论如下：
- (1)
由于秦江的日流量相对较小，再加上茂威海较大的水域面积以及漏斗状的龙门水道，这些因素都增强了潮汐混合作用，使得该河口区域以完全混合状态为主
作者贡献说明
杨通欣：可视化处理、数据收集与整理。肖毅：论文撰写与修改、模型验证、方法分析、定量分析。沈颖：论文初稿撰写、可视化处理、软件应用、数据收集与分析、定量分析。刘杰：论文撰写与修改、项目监督与管理、方法设计、资金申请以及研究构思。
利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金的资助（项目编号：52109077）。同时，我们也感谢匿名审稿人和编辑们提出的宝贵意见与建议，这些反馈极大地提升了本文的质量。
沈颖|杨通欣|肖毅|刘杰
