针对沿海平原河流网络中受闸门控制的河流，开发了一种多界面溶解氧模型：以上海金汇港河为例的实证分析

《Journal of Hydrology》：A multi-interface dissolved oxygen model development for the rivers controlled by gates in the coastal plain river network: An empirical analysis in Jinhuigang River, Shanghai

本研究基于黄浦江支流Jinhuigang River，开发多界面溶解氧（DO）模型，整合水动力扰动、大气复氧及沉积物再悬浮效应，揭示门控河流中DO动态与沉积氧耗（SOD）的时空异质性。模型验证显示准确率达96%，发现 gate 操作引发 DO 的三阶段演变（初始、调节、平衡），并建立等效沉积层厚度（h_s）量化再悬浮强度，为沿海平原河流缺氧管理提供新工具。

　　

付小丽|付世龙|刘颖|董冰江

同济大学土木工程学院，中国上海四平路1239号，200092

摘要

在沿海平原河流网络的闸控系统中，常规的闸门操作会引发沉积物重新悬浮，并改变大气的再氧化作用，导致特定河段出现短暂性缺氧现象。在沉积物-水体界面，以往的研究主要集中在低流量甚至静止条件下的沉积物耗氧量（SOD）上。迄今为止，对于以强湍流、高沉积物重新悬浮和复杂支流汇入为特征的闸控平原河流，仍缺乏一个可靠的预测工具。以上海的金汇港河为案例研究，本研究预测了在不同湍流条件下的瞬态SOD，并明确考虑了大气再氧化过程以及支流汇入对主河道的影响。通过开发一个跨水-沉积物（WSI）和水-空气（WAI）界面的多界面溶解氧（DO）模型，量化了在不同闸门操作情景下的上层水体中的DO瞬态浓度和特定位置的SOD。模型预测和现场验证表明：（i）所提出的模型准确捕捉了三个监测点的DO浓度瞬态变化，平均相对误差为4.02%；（ii）闸门操作期间的DO浓度和SOD表现出特征性的三阶段模式（包括初始阶段、调节阶段和平衡阶段），这一模式与水动力过程密切相关；（iii）SOD存在显著的空间异质性；特别是那些水动力波动强烈且沉积物中可能释放氧气消耗物质的区域，很可能会成为缺氧热点；（iv）重新悬浮沉积物的等效体积厚度（h_s）与SOD有密切相关性，可作为量化重新悬浮强度的有效参数。本研究加深了对复杂水力条件下SOD对DO时间变化影响的理解，为闸控沿海平原河流的缺氧管理提供了一种新的预测工具和理论框架。

引言

溶解氧（DO）是评估水质和水生生态系统健康状况的关键指标。它直接反映了水体的自净能力和生态稳定性。沉积物在DO消耗过程中起着复杂而重要的作用。它们参与物质循环，吸收和储存污染物，从而降低水中的DO浓度，但在某些条件下也可能释放污染物并导致二次污染（Totland等人，2025年；Zeng等人，2024年；Bao等人，2023年）。水-沉积物界面（WSI）上的DO消耗通量，即沉积物耗氧量（SOD），是这一过程的核心，本质上量化了由有机质矿化和还原无机化合物氧化等沉积过程引起的总氧气需求（Higashino等人，2004年）。在河流、湖泊和水库中，来自沉积物重新悬浮的氧气消耗物质占总氧气需求的50%以上，因此在缺氧事件中起着决定性作用（James，1974年；Jeong等人，2023年；Liu等人，2009年；Zahraeifard和Deng，2012年）。因此，高时间分辨率下准确预测SOD对于理解DO动态至关重要，最终影响后续的修复和环境管理决策。

SOD已在各种水生环境中得到广泛测量，包括湖泊、水库、河口和天然河流。通常在实验室或现场培养中应用的腔室法，通过使用零级或一级动力学模型分析上层水体中的DO时间变化来估算SOD（Arega和Lee，2005年；Gadeken等人，2023年；He和Liu，2011年）。然而，Hondzo（1998年）指出，在高湍流环境中，使用底栖腔室进行测量可能会低估实际的溶解氧传输量，因为忽略了流速的影响。涡度协方差（EC）方法通过高频时间序列的瞬态垂直水流速度和DO浓度来计算湍流通量，适用于开放环境而非封闭的微宇宙（例如底栖腔室）（Donis等人，2016年；McGinnis等人，2014年）。原位观测在深湖和海洋的真实水动力条件下捕捉到了间歇性的DO通量峰值（Brand等人，2008年）。然而，在强垂直湍流条件下，EC方法假设可以忽略垂直对流（$w·C_{\mathrm{DO}}\approx 0$）不成立（Chen等人，2021年；Higashino和Stefan，2011年）。在强烈的沉积物重新悬浮事件中，如果没有复杂的校正，氧气通量测量误差可能超过50%（Long，2021年）。这种水动力条件在闸控河流的运行过程中很常见，并会导致大量的沉积物重新悬浮。

为了克服腔室法和涡度协方差方法的局限性，微电极浓度梯度技术通过高空间分辨率测量WSI附近的DO垂直梯度来估算扩散通量（Man等人，2024年；Reimers和Smith，1986年；Rong等人，2016年）。这种方法在低湍流水生环境中有效，但需要最小的沉积物扰动（Archer和Devol，1992年；Luo等人，2022年）。微电极基于浓度梯度通过Fick定律计算扩散氧通量（Rasmussen和Lewandowski，1998年）。然而，在湍流条件下，当平流占主导地位时，这种方法无法捕捉非扩散传输，可能导致总氧气消耗量被低估超过3.5倍（Inoue和Nakamura，2009年）。为了在复杂的水动力条件下开发更可靠的预测方法，人们开发了数据驱动模型。例如，用于水文预测的堆叠集成模型（Lee和Ahn，2021年）以及基于变压器的河流DO动态深度学习框架（Costa Rocha等人，2023年）。这些模型整合了水动力变量（如速度和浊度）与沉积物属性，但其性能高度依赖于数据的可用性。当原位观测有限时，计算流体动力学（CFD）模拟是一种替代方法（Chen等人，2021年）。

沿海平原河流区域经常发生强烈的人类活动，那里广泛采用闸门调节来解决水资源不平衡和缓解潮汐盐水入侵问题。然而，闸门操作会突然改变局部水动力条件，引发沉积物重新悬浮的峰值（Jeong等人，2023年），进而改变水柱中的DO衰减和WSI上的质量传输，最终导致下游河段的突然缺氧（Zahraeifard和Deng，2012年）。与流量稳定的湖泊和天然河流不同，闸控河流涉及强湍流、强烈的沉积物重新悬浮和复杂的支流汇入，使得传统的静态DO通量模型无法捕捉快速变化。

先前的研究表明，沉积物重新悬浮可以通过增强还原化合物和有机物的暴露对上层水体产生大量的氧气需求。例如，Motta等人（2010年）开发了一个完全耦合的水动力-沉积物-水质框架，以解决受合流制污水溢出（CSO）事件影响的城市河流河段中的沉积物传输、有机物重新悬浮及其对溶解氧动态的影响。同样，Waterman等人（2011年）提供了令人信服的现场和实验室证据，表明重新悬浮的沉积物产生的氧气需求是静态床层沉积物的数倍。

尽管在过程理解方面取得了这些进展，但这些方法直接应用于河流管理仍然具有挑战性，特别是在闸控的低坡度河流网络中。CSO引起的扰动通常是短暂且基于事件的，而闸控河流则经历频繁和反复的水力调节，导致持续的湍流和重复的沉积物重新悬浮。完全耦合的沉积物传输模型计算要求高且数据密集，而观测方法难以转化为基于场景分析的预测工具，尤其是在水力条件快速变化的情况下。

因此，用于预测闸控平原河流中沉积物耗氧量和溶解氧动态的有效且可转移的工具仍然有限。在这些系统中，闸门操作引起的流速和水深的快速变化会从根本上改变大气再氧化和沉积物重新悬浮引起的氧气需求之间的平衡，给传统建模方法带来了重大挑战。

为了解决这一差距，提出了一个适用于湍流条件和大量沉积物重新悬浮情况下的SOD预测框架，该框架结合了基于实验室的参数确定与一维水动力和水质模拟。在此基础上，开发并验证了一个多界面溶解氧（DO）模型，该模型明确考虑了水-沉积物界面和水-空气界面上的氧气传输。此外，引入了一个定量指标——重新悬浮沉积物的等效体积厚度（h_s）——来表征重新悬浮强度及其对沉积物来源氧气需求的贡献。

本研究的具体目标是：（i）阐明闸门调节下DO浓度的时空变化；（ii）研究水-沉积物和水-空气界面上的DO质量传输；（iii）评估闸门操作模式对SOD变化的影响。这些发现为闸控平原河流中的DO预测和缺氧管理提供了科学依据。

研究区域

研究区域

金汇港河是中国上海沿海平原地区典型的闸控河流。它全长21.8公里，起源于北部的黄浦河，那里设有金汇港北水闸（北闸），然后通过金汇港南水闸（南闸）向南流入杭州湾。受潮汐影响和南北地形坡度的影响，该河流主要通过“北调南排”策略进行管理。

结果与讨论

基于所提出的多界面DO建模框架，本节从三个综合角度展示了结果和讨论：沉积物氧衰减潜力、水动力扰动和界面通量动态。首先，确定了沉积物氧衰减的动力学参数，以量化河流河段的氧气消耗潜力。其次，探讨了在不同闸门操作模式下的溶解氧（DO）的时空分布。

结论

本研究开发了一种适用于具有大量沉积物重新悬浮的湍流环境的SOD预测方法。通过明确考虑大气再氧化过程以及支流汇入对主河道的水动力影响，提出了一个多界面DO模型，以定量评估不同沉积物重新悬浮条件下的上层水体中的瞬态DO浓度和特定位置的SOD。DO的驱动机制

作者贡献声明

付小丽：项目监督、项目管理、资金获取、数据整理。付世龙：初稿撰写、可视化、验证、软件开发、正式分析。刘颖：审稿与编辑、方法论研究、资金获取、概念构思。董冰江：资源提供。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家重点研发计划（项目编号：2022YFC3201903）和国家自然科学基金（项目编号：22176144）的支持。