《Estuarine, Coastal and Shelf Science》：In-situ monitoring of sediment accumulation behind a dock using a self-potential method
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沉积物自电位探针监测技术验证及潮汐耦合机制研究。通过高分辨率垂直剖面分析，发现自电位信号与主要潮汐成分（如M2）存在强耦合关系，经滤波处理后成功分离出沉积物持续堆积的非周期性信号，定量验证了25cm的沉积厚度变化，并揭示低潮能促进沉积压实、高潮能引发侵蚀的动态规律，为港口疏浚优化提供可靠监测方法。
郝如新|胡聪|卢德全|贾永刚
中国海洋大学海洋工程地质与环境山东省重点实验室，中国青岛
摘要
港口中的沉积物堆积是一个重大挑战，它降低了航道的通行效率并增加了维护成本。由于现有的监测方法难以有效捕捉沉积层内的动态垂直变化，本研究应用了一种自电位探针对码头后的沉积物堆积过程进行了原位监测，总部署时间为36天，在电池耗尽前实现了15.6天的有效连续观测。该自电位探针配备了50个电极环，能够高分辨率地绘制海底电场的垂直剖面图。光谱分析定量证实了自电位信号与主要潮汐成分（例如M2）之间存在强烈的耦合机制。通过使用巴特沃斯带阻滤波和零相位位移滤波来分离总自电位信号，我们成功分离出了反映沉积物逐渐堆积的非周期性成分。结果清楚地显示沉积物高度增加了25厘米，这与视觉观测结果高度一致，有力验证了该技术的定量准确性。此外，研究还发现低潮汐能量会促进沉积物的堆积和随后的固结，而高潮汐能量阶段则会引发沉积物的侵蚀。这项研究证明了自电位方法作为一种非接触式、高精度且可持续的地球物理监测技术的可行性和可靠性，有助于评估港口沉积物的动态状态，为优化疏浚策略和港口维护提供了重要的科学依据。
引言
在经济全球化时代，全球贸易联系显著增强。在各种运输方式中，航运因其成本效益而成为首选。这一趋势促进了沿海城市的快速经济发展，而港口建设在推动当地发展中起着关键作用。然而，港口的建设、运营和维护面临着诸多挑战（Hache等人，2021年）。在建设港口之前，必须评估关键因素（Cai，1991年），包括场地的地理条件、海洋地质环境、当地海水特性以及沉积物堆积情况。其中，沉积物堆积尤其值得关注，因为它直接影响港口的货物吞吐能力（Eulie等人，2018年；Forrest等人，1992年）。沉积物堆积主要是由于波浪和潮汐作用从周围水域带来的。作为港口前沿结构的码头，以及距离航道最近的区域，特别容易受到严重沉积物的影响。码头后面的区域由于建设密度高且水道狭窄，更容易发生严重的沉积物堆积（T?nisson等人，2017年）。这种沉积物堆积会改变水动力和地形条件，危及港口基础设施和货物运输。因此，对码头后面区域进行战略性疏浚至关重要，并且必须精心规划以减轻其影响。为了确保安全建设和不间断运营，需要持续监测沉积物情况以指导定期疏浚活动（Dong等人，2019年；Qi，2020年；Qi和Xu，2024年）。鉴于这些挑战，进一步研究码头后面区域的沉积物堆积过程和机制变得越来越重要（Randle等人，2021年）。
目前用于监测沉积物堆积的方法包括沉积物厚度测量、声学剖面测量、光学传感和热监测（Muhammad等人，2019年）。例如，使用校准棒进行的手动测量可以提供直接且低成本的沉积物堆积率估计，但这种方法劳动强度大，容易出错，并可能扰动海底（Rietveld等人，2020年）。声纳调查对于绘制床面形态、诊断沉积“热点”以及追踪从出口到盆地的填充过程非常有效（Bennett等人，2002年；Bladé Castellet等人，2019年；Lepot等人，2017年；Schleiss等人，2016年）。然而，在含有大量自由气体和高絮凝悬浮物的浑浊环境中，声能会被强烈衰减或散射，从而降低近床面数据的可解释性并影响厚度估计的准确性（Sedlá?ek等人，2022年；Marcon等人，2022年）。光学技术，如内窥镜、摄像系统和浊度传感器，可以在高能量事件期间直接观察沉积物界面并量化运输强度（Oms等人，2003年；Shahsavari等人，2017年）。然而，在高浊度环境中，这些技术的效果也会减弱。光纤温度传感可以长期揭示线性基础设施上的沉积物堆积趋势和冲刷特征，提供可靠的事件检测（Regueiro-Picallo等人，2023年）。然而，热信号会随深度积分，并且对环境变化敏感，导致界面垂直分辨率有限（Hilgert等人，2023年）。这些方法的一个共同特点是，码头后面的沉积物堆积是间歇性的，受水流驱动，并涉及界面迁移和渐进性压实。单独使用声学/光学/热学工具难以量化与渐进性堆积相关的垂直变化。这促使人们开发了一种互补的、具有垂直分辨率的电学传感策略。
自电位方法具有双重功能。它可以测量沉积物堆积高度的变化，同时检测与水动力影响下的孔隙水和氧化还原条件相关的电化学性质的变化。这些测量结果共同表征了不同垂直位置的沉积物堆积特征（MacAllister等人，2016年）。该方法基于不同介质的电学特性差异（Guiqin，2011年）。自电位信号来源于扩散-吸附势、过滤势和氧化还原势。扩散-吸附势取决于离子浓度梯度、粘土含量和孔隙半径。过滤势受颗粒大小、分选和粘土含量的影响。沙泥层的氧化还原势受水动力条件控制（Ma，1982年）。在水文地质学领域，自电位方法已被广泛用于定位和量化地下水流动和污染物羽流的扩散（Jouniaux等人，2009a）。具体来说，存在非侵入性方法可以将自电位数据反演为污染物羽流的氧化还原势（Linde和Revil，2007年），这一能力通过监测矿体中的氧化还原反应的沙箱实验得到了进一步验证（Revil等人，2023年）。基于这一原理，自电位方法已被扩展为重金属污染物泄漏的早期预警技术，其信号响应明显先于污染物扩散前沿（Wang等人，2025年）。时间序列地球电学监测的有效性也得到了提升，例如通过结合自电位和电阻率层析技术来追踪沿海含水层的盐分入侵等动态过程（águila等人，2025年）。此外，还设计了专门的深海自电位监测系统，用于热液矿床开采等环境评估（Kasaya等人，2021年）。这些监测技术受益于长期数据处理解决方案，如时间滤波和地球电学数据的时间延迟反演方法（Nivorlis等人，2021年）。它们的集成增强了复杂的地下模型，例如通过结合时间序列自电位数据来完善地热储层模型（Kano等人，2025年）。在此基础上，自电位传感利用自然发生的电动力学和氧化还原势来监测堆积高度和电化学分层。先前的研究表明，垂直排列的电极可以非侵入性地捕捉界面迁移、孔隙流体运动和与压实相关的电化学变化（Sentenac等人，2017年；Wu等人，2020年）。然而，这种自电位方法在沉积物堆积研究中的应用还不够广泛。最近的研究证实了长期原位自电位监测在监测能量充沛的沿海环境中海底界面迁移的可行性和稳定性（Fan等人，2023年）。自电位的变化受沉积物堆积引起的孔隙水盐度变化以及水流变化驱动的电动力学势的影响（MacAllister等人，2012年；Revil和Jardani，2013年）。比较这两种影响因素发现，前者代表一个相对稳定的长期趋势，而后者则对应于周期性振荡变化。因此，自电位方法可以提供关于沉积物堆积程度的宝贵信息，为疏浚作业提供实际指导。此外，在海岸管理中，形态模拟被广泛用于预测海底演变，并在结合波浪动力学和沉积物运输方面取得了显著进展（?i?ek等人，2026年；Lawen，2025年）。然而，这些预测模型在解决潮汐周期内的短期变化时常常面临挑战（El-Asmar等人，2025年）。高分辨率的原位监测对于校准关键侵蚀参数和验证这些模拟至关重要，从而弥合了现场观测和数值建模之间的差距。
本研究使用了一种自主研发的高分辨率自电位探针进行沉积物堆积过程的原位监测。该探针配备了50个电极环，以实现高垂直分辨率，在码头后面部署了36天。将自电位信号分解为周期性和非周期性成分后，使用光谱分析、小波变换和小波相干性方法对其与潮汐周期的相关性进行了分析。结果表明，自电位方法用于监测码头后面沉积物堆积是可行且准确的。
观测站概述
观测站位于浙江省宁波市北仑区大榭岛开发区西北部的大榭国际投资港后面。大榭岛开发区位于中国大陆中部海岸线沿线，处于长江黄金水道和国家黄金海岸线的战略“T”交叉点，属于宁波东部深水港口集群的一部分。原位监测探针的部署位置
原位观测设备
如图2所示，自电位探针由提升环、主外壳、外部配重环、包含50个电极环的部分以及锥形尖端组成。电极环之间的垂直间距为5厘米。主外壳内部包含主要控制电路、电源模块、通信模块和存储模块。电极环从锥形尖端开始按顺序编号为1到50监测期间的潮汐特征
首先分析了北仑港站的水位和潮汐范围的时间变化。如图3所示，2024年5月至6月期间的观测水位呈现出明显的半日变化模式。6月7日的春潮期间，最大潮差为296厘米，水位升至326厘米，最低降至30厘米。为了进一步分析北仑港的潮汐特征，我们对观测到的水位数据进行了谐波分析
结论
本研究成功应用了自电位方法对沉积物-水界面进行了原位动态监测。这种方法有效克服了传统方法在获取沉积物垂直剖面数据方面的局限性。主要结论如下：
通过FFT和相干性分析，本研究定量证实了自电位信号波动与主要潮汐成分（如M2）之间存在强烈的耦合关系。
CRediT作者贡献声明
卢德全：撰写——审稿与编辑、方法学、调查。贾永刚：撰写——审稿与编辑、方法学、调查、资金获取。郝如新：撰写——初稿、方法学、调查、正式分析。胡聪：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、方法学、调查、资金获取、概念化
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告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（编号：2024YFC3082500）、国家自然科学基金（编号：42377142）、中央高校基本科研业务费（编号：202312024）以及山东省高等学校青年教师创新团队计划（编号：2022KJ052）的支持。作者感谢Zhou Jian和Song Zhenfei对原位调查的贡献。此外，还感谢在分析过程中提供的支持
