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2017—2022年深圳海水入侵变化趋势及影响因素

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陈北辰, 李晴岚, 王正阳, 张洪岩, 李文博, 程靖清, 王晓. 2017—2022年深圳海水入侵变化趋势及影响因素[J]. 海洋地质前沿, 2024, 40(1): 55-64. doi: 10.16028/j.1009-2722.2023.003
引用本文: 陈北辰, 李晴岚, 王正阳, 张洪岩, 李文博, 程靖清, 王晓. 2017—2022年深圳海水入侵变化趋势及影响因素[J]. 海洋地质前沿, 2024, 40(1): 55-64. doi: 10.16028/j.1009-2722.2023.003
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CHEN Beichen, LI Qinglan, WANG Zhengyang, ZHANG Hongyan, LI Wenbo, CHENG Jingqing, WANG Xiao. Analysis on the change trend and influencing factors of seawater intrusion in Shenzhen from 2017 to 2022[J]. Marine Geology Frontiers, 2024, 40(1): 55-64. doi: 10.16028/j.1009-2722.2023.003
Citation: CHEN Beichen, LI Qinglan, WANG Zhengyang, ZHANG Hongyan, LI Wenbo, CHENG Jingqing, WANG Xiao. Analysis on the change trend and influencing factors of seawater intrusion in Shenzhen from 2017 to 2022[J]. Marine Geology Frontiers, 2024, 40(1): 55-64. doi: 10.16028/j.1009-2722.2023.003
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2017—2022年深圳海水入侵变化趋势及影响因素

  • 1.

    中国科学院深圳先进技术研究院，深圳 518055

  • 2.

    深圳市自然资源与不动产评估发展研究中心，深圳 518040

  • 3.

    中国地质大学（武汉）海洋学院，武汉 430074

  • 4.

    中海石油（中国）有限公司深圳分公司，深圳 518054

  • 基金项目: 深圳市基础研究面上项目“登陆粤港澳大湾区台风降雨时空分布特征及机理研究”（JCYJ20210324101006016）；深圳市国际合作研究项目“粤港澳湾区复杂地形条件下热带气旋近地面风场形成机制及预报研究”（GJHZ20210705141403010）
详细信息
    作者简介: 陈北辰（1991—），男，博士，工程师，主要从事海洋地质方面的研究工作. E-mail：beichensz@qq.com
    通讯作者: 李晴岚（1971—），女，博士，研究员，博士生导师，主要从事气象领域的研究工作. E-mail：ql.li@siat.ac.cn

  • 中图分类号: P714+.6

Analysis on the change trend and influencing factors of seawater intrusion in Shenzhen from 2017 to 2022

  • 1.

    Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen 518055, China

  • 2.

    Shenzhen Natural Resources and RealEstate Assessment and Development Research Center, Shenzhen 518040, China

  • 3.

    College of Oceanography, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China

  • 4.

    Shenzhen Branch of CNOOC (China) Ltd., Shenzhen 518054, China

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    摘要

  • 基于深圳市25个海水入侵监测孔2017—2022年的监测数据，选用氯离子（Cl−）浓度作为评价指标，分析了深圳市海水入侵的空间分布及变化趋势。研究结果显示，深圳市地下水层埋藏较浅，水位高程变化较为稳定，海水入侵主要分布在宝安沙井片区、南山中心区、盐田保税区及大鹏葵涌河口。研究结合了区域地质、岩土层类型、电阻率物探、降雨量变化和人类活动等要素，分析结果表明，开采地下水是造成海水入侵的重要因素，第四纪断裂是海水入侵的潜在通道，人工填土层区域容易受到海水入侵，降雨量对海水入侵影响的相关性较小。本研究可为深圳市海水入侵防灾减灾管理提供参考。

    Based on the data of 25 monitoring wells on seawater intrusion in Shenzhen, from 2017 to 2022, and using Cl− concentration as the evaluation index, the spatial distribution and variation trend of seawater intrusion in Shenzhen were analyzed. Results show that the buried groundwater layer in Shenzhen is relatively shallow, and the change of water level elevation was relatively stable. Seawater intrusion was detected mainly in the Shajing area of Bao’an, the central area of Nanshan, the Yantian Free Trade Zone, and the mouth of the Kwai Chung River in Dapeng. Meanwhile, the factors including regional geology, rock and soil types, resistivity geophysical prospecting, rainfall changes, and human activities were considered, and results show that the exploitation of groundwater is an important factor causing seawater intrusion. The Quaternary faults are potential channels for seawater intrusion. The land reclamation area is vulnerable to seawater intrusion. The correlation between rainfall and seawater intrusion is small. This study provided a reference for the disaster prevention of seawater intrusion in Shenzhen.

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  • 图 1  深圳市沿海区域地质图

    Figure 1. 

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    图 2  基于25个监测孔海水入侵空间分布

    Figure 2. 

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    图 3  监测孔地层岩性及地下水标高变化

    Figure 3. 

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    图 4  2017—2019年海水入侵氯离子浓度与降雨量对比

    Figure 4. 

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    图 5  前海区高密度电法反演剖面

    Figure 5. 

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    表 1  监测孔分布位置

    Table 1.  Location of the monitoring holes

    监测孔位置
    JC1、JC3宝安区沙井街道
    JC7、JC9宝安区西乡街道
    JC12、JC13、JC14宝安区西乡河街道
    JC15南山区南头街道
    JC16、JC17、JC18、JC19南山区南山街道
    JC20南山区沙河街道
    JC25福田区香蜜湖街道
    JC26福田区园岭街道
    JC27罗湖区桂圆街道
    JC33盐田区梅沙街道
    JC36、JC38、JC40大鹏新区葵涌街道
    JC41、JC43大鹏新区大鹏街道
    JC44、JC45、JC46大鹏新区南澳街道
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    表 2  海水入侵程度的等级划分

    Table 2.  Classification in degree of seawater intrusion

    分级指标Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级Ⅳ级
    Cl－浓度/（mg/L）<250250～500500～1 000>1 000
    入侵程度无入侵轻度入侵中度入侵严重入侵
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    表 3  2017—2022年Cl−浓度平均值

    Table 3.  Average Cl− concentration from 2017 to 2022

    mg/L
    编号2017年2018年2019年2020年2021年2022年平均
    JC111 591.6813 448.7712 464.1313 089.7712 776.1312 151.9412 587.07
    JC36 141.004 022.131 895.48724.78927.00457.112 361.25
    JC73 304.80110.8766.2350.2030.3316.79596.54
    JC942.6826.0224.2321.7116.7611.7023.85
    JC12323.12218.0988.3899.97175.38349.41209.06
    JC13132.57125.51140.2258.84201.70195.35142.37
    JC1442.5550.3281.0970.74189.23220.04109.00
    JC1549.8668.4477.8578.65118.96139.1588.82
    JC1622.7419.7822.2519.6317.8417.7420.00
    JC1719.8519.2022.2424.0822.8315.9920.70
    JC184 116.094 112.993 611.3010 087.6411 449.9811 855.657 538.94
    JC1968.7842.2437.5240.5939.3542.4645.16
    JC2091.4789.0088.8660.9937.5546.5769.07
    JC2518.6919.1819.1222.0717.2820.1719.42
    JC2637.6929.4925.2928.3531.8823.0629.29
    JC2717.7828.9319.0420.8418.4418.7220.63
    JC3314 605.7512 217.5514 865.9712 038.0110 821.6411 576.5512 687.58
    JC3620.1723.5323.4622.6420.4716.6421.15
    JC38487.5558.8053.1853.2140.5244.48122.96
    JC4015 784.2315 370.595 440.97173.336 102.8816 120.679 832.11
    JC4140.6341.7033.0433.52102.9929.8746.96
    JC4350.7151.25616.5637.5338.8047.41140.38
    JC4424.8223.6748.3020.9428.0020.6327.73
    JC4542.6839.4640.9338.6254.7237.3242.29
    JC4640.7643.4341.2340.9561.8230.1343.05
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    表 4  海水入侵监测典型钻孔的地理信息

    Table 4.  Geographic information of typical boreholes for seawater intrusion monitoring

    监测孔海岸名称海岸带类型地表高程/m最大水位标高/m最小水位标高/m
    JC3茅洲河口河口型海岸3.763.090.06
    JC9沙井淤泥型海岸9.939.278.76
    JC12西乡-福永填土型海岸4.442.610.56
    JC18前海-后海填土型海岸3.722.601.41
    JC26福田红树林红树林海岸7.055.201.84
    JC27深圳河河口型海岸5.402.861.12
    JC33盐田港填土型海岸4.011.300.16
    JC36深葵路基岩型海岸25.525.525.5
    JC38沙鱼涌河口型海岸24.520.419.8
    JC41水头村河口型海岸3.722.601.41
    JC43水头村河口型海岸5.281.690.61
    JC44西涌砂砾型海岸3.953.793.04
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出版历程
收稿日期:  2023-01-04
刊出日期:  2024-01-28

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