摘要
水深特征，如疏浚的航道、狭窄的入口盆地和近岸岛屿，对沿海运输有已知的影响，这些影响通常是单独研究的。然而，当它们在同一区域发现时，它们对流动的相互作用却没有得到很好的表征。在缅因湾西南部的伍德岛港及其周围进行了一项多季节研究，以表征这些特征都很接近的地面运输。通过一系列重复的无人驾驶飞行器飞行和GPS漂移器的部署，评估了该地区典型的潮汐条件和风的地面运输模式。由于相互联系的入口-航道系统的综合作用，运输沿着一条主要的轴线通过港口。尽管地形复杂，但运输的个体动力学保持不变。潮汐变化解释了沿河道轴线的大部分位移(R2 = 0.752)，而跨河道风速解释了正交位移的大部分(R2 = 0.646)。该地区的水流以摩擦为主，岛间通道和深沟道都起到了引导水流的作用。来自狭窄入口盆地的潮汐驱动流的近海输运被深沟道增强，水流主要遵循水深等高线。我们的观察表明，周围地形减少了波能在控制运输中的作用。在狭窄的进水口盆地周围同时出现的水深特征可以破坏物理机制对地面运输的典型影响，从而使当地条件和该地区更大规模的环流变得更加重要。
介绍
复杂的地形和水深特征在近岸环境中是常见的，对当地的水流制度产生强烈的影响。虽然一个地区的特定结构最终决定了其当前的动态，但已经描述了一些统一的流动模式，例如狭窄的入口盆地(例如，Zarzuelo等人。2017;de Ruiter et al. 2019)，疏浚渠道(例如Lee et al. 2013;Chen et al. 2015)和岛屿间通道(例如Brooks 2004)。尽管过去的工作主体考虑了这些结构各自的影响，但这些特征在单一地理区域的相互作用仍然未被探索。在这里，研究了狭窄的入口盆地和沿海海湾之间的地面运输。这些水体之间的交换是通过一个港口进行的，这个港口有一条疏浚的航道，周围有多个岛屿，这两个特征都可能改变水流。
狭窄的入口盆地在其边界内以及与周围海洋的交换中都表现出一些统一的流动条件。靠近盆地口，通过入口的潮流是控制流动模式的主要机制(Zarzuelo et al. 2017)。在涨潮期间，水从河口周围的扇形区域被引入盆地。相对于入口的横截面积，水被抽离的表面积很大，通过通道产生快速的水流，并产生集中的射流状水流，直接进入盆地(Lee et al. 2013;Rynne et al. 2016)。在退潮时，这种模式是相反的，集中的水流直接流出盆地。在这两种情况下，流速都随着距离进气道的距离而减小，因为气流变宽了，但仍然沿着通道的同一轴前进(Baines 1957;Maas 1997;de Ruiter et al. 2019)。当退潮射流向近海移动时，它可以与该地区更大的水流模式相互作用。在从盆地流出的水流与沿海水流合并的地区，水的输出效率更高，在连续的潮汐周期中加强了水的冲刷(DiLorenzo等人，1995;Viero and Defina 2016)。虽然在本研究中没有考虑到，但狭窄入口盆地的水深测量也会影响盆地内的流动，改变潮汐响应、水流和剪切应力的时空变化、冲刷和沉积物运输(例如，kr
进出狭窄入口盆地的强流通常与高水平的剪切有关，当高能流与海岸线和海底边界相互作用时，会导致湍流(Hamner和Hauri 1977;布鲁克斯2004年;Lee et al. 2013;Hunt et al. 2016;Zarzuelo et al. 2017;de Ruiter et al. 2019)。在入口边缘附近发现水平剪切，通常在入口内部和下游产生不同时空尺度的涡流(kr
疏浚河道通常表现出与潮汐入口相似的流动动力学，特别是当河道深度与周围水域存在较大差异时(Chen et al. 2015)。当疏浚河道穿过浅滩区时，该地区的水流受水深等高线的引导，并集中在河道内。在较深的水域中，通过水柱的摩擦减少，因为以摩擦为主的底边界层占水柱的比例较小(Lee et al. 2013;Chen et al. 2015)。其结果是，在浅滩地区继续存在微弱的水流的同时，海峡中产生了强劲而迅速的水流。当狭窄的入口盆地与疏浚河道相结合时，它们在引导水流方面的累积效应可能会进一步放大流出盆地的退潮水流。然而，就像盆地的退潮射流一样，通过疏浚通道的高速水流可以在离岸移动时迅速衰减(Chen et al. 2015)。
当水流与近海岛屿相互作用时，也会导致水流不稳定。当海洋中这样的障碍物使水流分叉时，能量因摩擦而衰减，并在背风处形成一个不稳定区域，称为岛屿尾流效应(例如，Wolanski et al. 1984)。成对的漩涡可以形成，造成局部的水潴留和两侧水流速度的降低(Wolanski et al. 1984;Signell and Geyer 1991;布鲁克斯2004年)。当多个岛屿彼此靠近时，水流可能会通过岛屿间通道引导，而不是在正面遇到岛屿时被分裂。然而，通过岛屿间通道的强水流仍然可能产生切变和湍流，产生漩涡，可以不同地引起水的分散或滞留(Hamner和Hauri 1977;布鲁克斯2004年;kr
通过海气界面的物理过程可以与这些地形特征的影响相互作用，进一步增加了流动的复杂性。风，尤其是沿着狭窄进气道主轴的风，可以增强、减弱或重新引导气流。如果潮汐流的方向与风一致，流速将增加，主要是在表层。然而，面向海峡的风或与潮流方向相反的风会在表面产生摩擦，导致水流速度降低或跨海峡位移(Zarzuelo et al. 2017)。只要有足够强的风力，表层的水流就可以从盛行的潮流中逆转过来。这种回流不仅减少了进出盆地的质量输送，而且产生了湍流和垂直切变，刺激了混合，同时降低了潮汐流的能量和速度(Ralston和Stacey 2006)。通过疏浚通道与水流相互作用的波浪可以通过沿海的波浪设置增强近海流动(Chen et al. 2015;Moulton et al. 2017)或衰减通过通道的高速运输。我们的研究试图描述这些相互作用机制对一个狭窄的入口盆地的影响，该盆地通过一个复杂的港口与周围的海洋交换。
本研究选择的盆地Biddeford Pool通过Wood Island Harbor和Saco Bay与缅因湾(美国东北部)相连。虽然比德福德池的水文只得到有限的研究(例如，Reynolds和castlin 1985;van Heteren et al. 1996)，周围区域的流动模式描述得更彻底。这项工作的主体是用来通知通过该地区的流动状况的期望。该区域周围的洋流在多个空间尺度上表现出短期和季节性的变化(Bigelow 1927)。在研究区域的近海范围内，西缅因海岸流(WMCC)向西南流动，受到缅因州海岸季节性缓和的河流流量的强迫(Geyer等人，2004;Churchill等人，2005;Pettigrew et al. 2005)。在Saco Bay内部，地面环流为反气旋，向北流动靠近海岸，与近海的WMCC平行(Moore et al. 2020)。
该地区的环流也受到风和波浪条件的影响，这些条件与Saco湾南部伍德岛港复杂的地形相互作用。风应力改变了Saco河羽流和WMCC的近海范围(Geyer et al. 2004;Tilburg et al. 2011;Fortier 2014)，在极端情况下可导致地面环流逆转(Geyer等人，2004;Moore et al. 2020)。Saco河的排放为该地区提供了沉积物，然后由海床洋流按季节分布，并受到风和风暴模式的缓和(Hill等，2004;Kelley et al. 2005;Brothers et al. 2008)。众所周知，伍德岛港周围的岛屿可以改变风和波浪作用对Saco湾水流的影响(Kelley et al. 2005;Hill et al. 2004)。因此，预计它们将改变进出比德福德池的地表运输，改变狭窄入口盆地的典型交换模式。了解流经复杂近岸系统的水流具有现实意义和生态意义。这些地区泥沙侵蚀和沉积的自然过程可能与人类活动发生冲突，需要进行干预。在比德福德池内，来自Saco河的沉积物(平均每年895立方米)积聚在河道和盆地中，需要美国陆军工程兵团(USACE)定期疏浚(Kelley等人，2005;Brothers et al. 2008;USACE 2016)。在2020-2021年冬季(USACE 2020a, c)疏浚之前测量流量，可以稍后评估其对流域交换的影响。
狭窄的入口盆地依赖于通过狭窄开口的潮汐冲刷，这使得它们更容易受到水质受损的影响(Viero和Defina 2016)。在比德福德池，近年来与污水相关的高水平微生物导致了软壳蛤渔业的关闭(Graham 2019)，该渔业的价值在2016年达到260,083美元的峰值(缅因州DMR 2020)。粪便污染还会导致现有水生微生物多样性的减少(Paruch等人，2019)，这是盐沼栖息地(如潮汐盆地边缘)中的重要群落。Saco河代表了这些微生物污染物的潜在来源(Tilburg et al. 2015)，但河流排放与Biddeford Pool的水没有联系。了解狭窄进水口系统中水的交换可以为污染源和持久性的调查提供信息，并指导补救措施。
由于水流与各种共同发生的水深特征和物理机制相互作用而产生的流动动力学比单独研究每种现象所能预测的更为复杂。例如，进出一个狭窄的进水口的运输在多大程度上受到连接通道的改变是未知的。此外，保护港口不受沿海海洋影响的地形可能会对风应力或波浪能产生破坏性影响，从而减少它们对流出盆地的地表流的影响。因此，有必要直接研究这些区域的电流，以确定观测到的流动的原因，并确定控制机制。本研究的主要目的是表征水从狭窄的进水口盆地通过地形复杂的港口的地表运输，并确定影响这些模式的机制。然后，我们的观察结果被解释为与狭窄的入口盆地、疏浚的航道和港口周围岛屿的系统有关，从而可以更完整地描述水流如何受到这些特征的汇合的影响。
在进行任何采样之前，我们考虑了之前在该地区的研究以及围绕复杂海岸特征的已知动态，以形成我们预期观察到的地面运输模式和影响机制的假设。预计潮汐流将成为比德福德普尔-伍德岛海港系统运输的主要驱动力，水流大致由疏浚的渠道和岛屿间通道引导。在退潮时，水流湍急，水的输出效率很高，因为水流从盆地流出，直接进入港口的通道。风和海浪被认为是次要的影响，以及由水深驱动的切变。沿通道的风与气流方向一致或相反，预计分别会增强或抑制输送。退潮的水流预计将被输送到近海并流出该地区，在涨潮时，有限部分的水将返回盆地。预计只有在流量高峰和风吹向海岸的时候，才会从萨科河流入比德福德池。潮汐差和风速的变化预计会改变这些控制表面洋流的机制的强度。
方法
研究区域
这里描述的调查以伍德岛港为中心，它连接着Biddeford Pool，一个狭窄的入口盆地，与Saco湾和缅因州湾(图1)。Biddeford Pool是一个浅的，不规则形状的盆地，沿其主轴测量2.5公里× 1.5公里，由两个tombolo复合体连接。比德福德池缺乏大量的淡水输入，所以所有的水都通过一个狭窄的入口交换，直径为40米。该地区的潮差为2.7米(Moore et al. 2020)，比德福德池的大部分在退潮时排水，露出狭窄的淹没河道切割的宽阔泥滩。靠近入口的锚地为商业和娱乐船只保留，平均低潮(MLLW) (USACE 2020b)的最大深度为10.1米。入口通向一条3米长的疏浚通道，从西南到东北穿过伍德岛港。
中南所湾地图，包括比德福德池、木岛港、中南所河及相关地形特征。插入的地图显示了相对于缅因湾和国家数据浮标中心站44007的研究位置
伍德岛港位于大陆的西部和南部边缘，被岩石岛屿与萨科湾隔开。港口外的船只交通遵循两条深水自然通道:北部在Stage和Wood群岛之间，东部在Wood和Gooseberry群岛之间。萨科河直接流入伍德岛港以北的萨科湾。
各种技术被用来评估通过Biddeford池收缩进水口系统的地面运输模式。2019年7月至2020年11月期间在伍德岛港进行了数据收集，2019年12月至2020年2月和2020年4月至6月暂停采样。部署的目标是潮汐范围、潮汐方向和风向的组合。根据平均潮差(2.7米)对春潮和小潮进行了分类。在规划部署时考虑了沿航道的风，因为该地区的盛行风向(东北和西南)(Fortier 2014)大致与Biddeford Pool入口的轴线对齐。然而，在分析漂移数据时，根据不同风况下出现的地面运输模式，重新审视了风向的类别。
UAV调查
我们利用无人驾驶飞行器(UAV)，特别是幻影4四轴无人机(SZ DJI Technology Co.)拍摄的航空图像，评估了流过伍德岛港的相对水流方向和空间变化的广泛模式。来自无人机的栅格数据先前已被用于使用粒子跟踪算法计算当前速度，并作为描述表面流动的其他方法的定性补充(Tauro等人，2016;Benassai et al. 2017;dsamian and Almar 2017)。停泊在港口的船只的方向被用作相对水流方向的指标，不计算大小。在单点系泊处流过小船的水流在系泊线上产生张力，驱动偏航或旋转运动(Wang et al. 2007;Hollyhead et al. 2017)。然而，风可以影响系泊的运动(Wang et al. 2007)，这使我们无法使用这些数据来确定绝对的水流方向，也无法与漂流船的数据进行直接比较。采样是在最初用于分组漂船部署的8组潮汐和风条件下进行的(退潮或涨潮方向，大潮或小潮范围，以及东北风或西南风)。进行短途飞行(~ 5分钟)，在整个退潮或涨潮周期中每半小时拍摄一次图像。
GPS流浪者
为了更严格地描述当前动态，通过释放用全球定位系统(GPS)接收器记录位置的无线电跟踪拉格朗日表面漂浮器来测量进出Biddeford池的流动轨迹。对于浅层复杂的环境，选择了一个低调的漂流体，并与一个电子单元配对，该电子单元使用低功率无线电通信进行内部记录和远程传输数据(Robinson et al. 2021)。漂流者以2-7个单位为一组，在一个单一的退潮或涨潮周期中收集1-4小时的数据。由于在研究船上进行回收或在岸上搁浅，部署被终止。集成的Arduino控制器在部署时每5秒记录一次GPS位置，这些数据随后用于计算位移和当前速度。
外部资源环境nmental数据
风向、风速、波高和方向的测量数据来自缅因州卡斯科湾的国家数据浮标中心站44007，位于我们研究区域东北20公里处(图1插图)。美国地质调查局位于缅因州Cornish的流量计(01066000站)使用Tilburg et al.(2011)建立的流域面积校正来计算Saco河的河流流量。根据美国国家海洋和大气管理局发布的缅因州Saco河埃利斯营地(Station ID 8418606)表，确定了用于分类漂浮物部署和无人机飞行的春潮和小潮。部署期间的水位是从缅因州波特兰潮汐站(ID 8418150)获得的。两个站点都提供了根据MLLW基准测量的数据。水深测量数据层是由新罕布什尔大学联合水文中心/海岸和海洋测绘中心以4米和8米的分辨率获得的。
数据分析
无人机数据主要采用图形化分析，因为这种方法最有利于评估空间变化。利用ArcMap 10.7 (esri)中的投影变换，将图像校正为地理坐标系。然后根据每艘船的船首和船尾位置估计当前的方向。在一个潮汐循环中，考虑了风和潮汐条件的每种组合的相对流型的演变。
计算每个释放的漂船的当前速度和总位移。然后用回归分析确定了流经木岛港的主要轴线。上面列出的风浪参数是在每次部署期间的平均值。由于Saco河口的流量响应滞后于Cornish测量的流量1-2天(Tilburg et al. 2011)，因此在每次部署之前的48小时内平均计算河流流量。为了减轻一起部署的漂浮物观测结果之间的相关性，对整个部署的位移和环境参数进行了平均。这些平均值用于计算变量与与计算的长轴平行或正交的位移之间的相关性。
在给定起始位置和一组风和潮汐条件的情况下，利用最具信息量的关系来构建通过该区域的位移的线性回归模型。该模型的创建是为了识别和说明流动的主要机制，而不是复制或预测流动(例如，Tilburg和Garvine 2004)。然而，对数据进行了多元线性回归模型拟合，以探索相互作用和无法解释的变化。通过主效应和交互效应的部分f检验确定了显著因素。为了帮助我们描述当前的动力学，非量纲化的流动参数计算通过入口和港口的典型流动。这些结果及其计算中使用的尺度和假设在在线资源中提供。
当考虑到水深影响和漂移者捕获的精细运动时，我们单独检查了风和潮汐条件内和之间的部署集。跨多个部署的明显模式与这些部署共享的条件相关联，以提供更完整的流特征。通过数据可视化的方法，研究了无人机与漂移器采样之间的共同流动趋势。
目录
摘要 介绍 方法 结果 讨论 数据可用性 参考文献 致谢 作者信息 补充信息 搜索 导航 #####结果
无人机飞行
航空测量数据用于捕捉伍德岛港上空相对洋流方向的空间变化。接近退潮时，地表水流基本均匀，并与风向一致。在潮汐高峰附近出现了更复杂的模式，与港口特定区域相关的独特行为。在图2中，我们给出了在风向和潮汐方向组合的情况下，船舶停泊区域的峰值潮汐流的计算水流方向。退潮方向图(图2a, b)显示了通过港口的空间变化。在Biddeford Pool附近和通道内，水流沿着通道轴线向海上方向流动，而不考虑风向。进入盆地的风使水流从其边缘流入河道(图2a)。在港口的浅水区(海峡西部)，在两种情况下，退潮的表面水流都与风对齐。如图2所示，在从海上吹来的风穿过港口的洪水潮汐中，也观察到类似的排列。对离岸风向下的洪水流的检查(图2)揭示了该地区水流的划分。伍德岛港南部的水流倾向于比德福德池，而穿过港口北部地区的水流则向西北方向流向Hills Beach和Saco河。
在春潮下，木岛港的潮汐高峰水流方向矢量场，用于风和潮汐方向的组合。箭头的颜色代表东北风和西南风。请注意，箭头仅表示方向。风速由每个面板右上角的箭头表示
不同风、潮条件组合下的洋流方向分布(图3)为评估这些变量对流型的影响提供了次要手段。当风向和潮汐方向对齐时(图3b, c)，水流倾向于风向和潮汐方向同时进行。当两种机制的方向相反时(图3a, d)，电流方向变化更大，分布的标准差至少增加了两倍。在不同的潮汐差、风向和港口位置条件下，观测到的影响有所不同。在退潮时，东北风与西南气流在港口的大部分地区相关联(图3a)。而在春潮和小潮期间，河道均保持东北流。西南风作用下的洪流方向分布(图3d)在不同的潮位上并不一致。在大潮条件下，水流呈双峰分布，反映了图2中观测到的向Biddeford Pool和Saco River的地表输送的辐散。小潮潮流更均匀，但与风向或在漂船部署中观察到的典型洪水输送不一致(详见下文)。
15度仓内以真度(0°=向北)为单位的当前方向的相对频率分布，在无人机操作的每一天以中潮为中心的3次飞行中汇集。数据分为退潮(a, b)和洪水(c, d)潮汐情况和东北(a, c)和西南(b, d)风向。在显示数据的航班中，港口内的船只数量(即数据点)在20到40之间变化。径向标度表示观测的相对频率。风和潮汐方向的一致导致了更均匀的流动，而相反则带来了更大的变化
流浪汉部署
在22天内，进行了119次单独的漂流者释放和回收，包括25次部署。这些部署覆盖了8种不同的潮汐方向(退潮和洪水)，潮汐范围(春季和小潮)以及沿航道风向(东北和西南)的目标。当考虑所有漂流器部署时记录的流动轨迹时(图4 - d)，可以观察到当前方向的粗略模式。大部分流动似乎沿着与比德福德池入口大致相同的方向发生。我们试图估计该轴的方向，以便描述沿通道和跨通道组件背景下的运输。对所有漂流者记录的全部点以及数据子集进行简单线性回归，以确保轴稳健地代表地面运输。这些结果，结合下面详细的回归分析，得出沿通道轴为70°，跨通道轴为340°的定义(图4e)。为了确定对每个位移分量影响最大的风向，以10°间隔对风分量进行了重复回归分析，发现50°和320°轴上的风与最大的R2值产生了关系。为简单起见，这里分别称它们为顺海峡风和跨海峡风。对于位移和风速分量，正值对应于该轴方向的流动(即沿通道(跨通道)轴上的正位移或正风大约代表东北(西北)方向的流动)。
穿过木岛港的漂流者轨迹，按西北/负跨海峡风(图上)和东南/正跨海峡风(图下)以及涨潮(图右)和退潮(图左)潮汐方向分组，并以春季和小潮差着色。开始(结束)位置由菱形(X)表示。最后的面板e是一个概念图，显示了回归分析中用于漂船位移和风速的沿通道和跨通道轴
由于跨海峡轴线上的风被证明更能提供漂流者行为的信息(详见下文)，因此图4中所示的漂流者轨迹分为该轴线上的正风和负风，以及目标潮汐条件(春季或小潮，退潮或洪水)。尽管漂流机的部署涵盖了广泛的风向，但无人机的飞行是专门针对沿航道的风条件进行规划的。因此，它们没有被重新分类。由于这种分类是事后的，在规划部署时没有使用，因此与每个条件相关联的部署数量比最初预期的更加可变，一些条件组合的覆盖率很小或没有覆盖率。根据预计进入比德福德池的轨迹，从伍德岛港的近海边缘开始部署涨潮。除2天外，我们在Biddeford Pool入口投放了6艘漂流船，以便在不同的风况下覆盖该地区。
对漂浮物轨迹的考察揭示了在风和潮汐条件组合下的一些共同模式。减少运输的Biddeford池下负across-channel(来自西北)风(图4,n = 14)与位移小于下积极across-channel(往东南)风(图4 b、n = 42)。在西北风作用下，潮差的变化对退潮漂移轨迹没有影响;驶出比德福德港的船只通常被限制在伍德岛港的近岸边缘。当海峡正风存在时，大潮和小潮之间的退潮轨迹表现出更大的变异性和差异。除了一名漂流者外，大潮轨迹沿着海峡轴线沿一条共同的路径，在搁浅或流向伍德岛南部之前。在小潮期间部署的几个漂浮物遵循类似的路径，而其他漂浮物则有更大的跨海峡位移的正组成部分，离开Stage和Wood群岛之间的港口。通过在Stage Island到Wood Island线的部署来评估港口北部的Ebb运输，根据风向有显著差异，跨海峡运输成分与跨海峡风的方向一致。
在涨潮期间部署的漂浮物在不同风向的地面运输轨迹上表现出更大的变异性。负的跨海峡(西北风)(图4c, n = 18)与几乎所有向比德福德池方向漂移的漂流者有关。不能考虑潮差的影响，因为所有部署都是在大潮下进行的。与退潮运输一样，正的跨海峡(东南)风与更可变的漂浮物轨迹相关(图4d, n = 45)。虽然分布在相似的位置，但漂浮物的轨迹在港口分散，流向比德福德池和萨科河。这种模式与无人机观测的逆风下的洪潮流一致。在港口北半部或伍德岛与大陆之间的区域释放的漂流者一直向西和向北移动，这表明比德福德池和萨科河之间的水流划分很明显。有一天，在涨潮期间安置漂流者，所有观测到的流量都流向Saco河。然而，在这一天发生了记录到的最强的跨海峡风，为评估潮差对涨潮轨迹的影响提供了一个混淆的影响。
从漂浮物数据(未显示)计算出的流速受潮差和方向、风向和该地区的测深控制。在所有条件下，在Biddeford Pool和Wood Island Harbor之间的狭窄区域内记录了最大流速，并且流速随着距离入口的距离而降低。大潮和潮汐与风向的对齐也增加了地表速度。典型的退潮流在大部分港口为0.2 ~ 0.7 m s−1，在进水口为1.0 ~ 1.5 m s−1，在大潮和东南风条件下最大为2.5 m s−1。在伍德岛北部较深的水域中漂流的漂流者也记录到增加的表面速度(0.5-0.7 m s - 1)。
在涨潮期间，漂浮物通过比德福德池入口的频率较低，但类似的模式仍然出现。东南风下通过入口的风速为0.6 ~ 1.0 m s−1，西北风下达到1.8 m s−1。在所有条件下，流经伍德岛港大部分地区的水流速度为0.1-0.4米/秒。东南风向下，Stage和Wood岛之间的深层通道的洪水流速相对于主要港口更大(~ 0.5 m s - 1)。最慢的速度(~ 0.1 m s - 1)记录在港口的浅边缘和靠近潮间带岩石等障碍物的地方。
为了确定和量化产生观察到的流动模式的机制，我们评估了每次部署过程中位移分量与测量的环境变量之间的相关性。这些分析是对每次部署的平均值(n = 25)进行的，以减轻同一部署中释放的漂流者之间在空间和时间上的相关性。在65°、70°和75°的沿河道轴线上重复对沿河道和跨河道位移的解释因子的回归。这些分析在R2和p值上得到了相似的结果，确定了沿通道轴70°和跨通道轴340°的选择(图4e)。使用这些轴的回归结果如表1所示。
首先通过检验回归分析中计算的斜率是否与零不同来确定与位移分量有显著相关性的因素。然后使用R2值来比较具有显著斜率的因素的解释能力。个别变量的回归分析对平均沿和跨航道流速进行了重复。这些都返回了相同的显著因子，但解释力较低。
对于沿河道位移，水位变化(图5a)是唯一在长轴所有测试值上显示显著性的变量。该关系在所有评价因素中R2值最高(0.752)。
最具解释性的环境变量对位移的每个组成部分的散点图，按部署平均。沿通道位移与水位变化(a)对应，跨通道位移与风速的跨通道分量(b)对应。数据点以其各自部署的风向和潮差为颜色
跨通道风速与跨通道位移的关系最强(R2 = 0.646)(图5b)。与沿通道轴的位移相反，第二个因素，沿通道风速，与跨通道位移的关系同样显著，尽管R2值降低了(0.286)。
拟合了多个线性回归模型，以探索变量集对每个位移分量的主要和交互影响。这些模型基于较小的部署子集(n = 21)，因为它们包含了波参数，而这些参数并非来自NDBC Station 44007的所有部署。为了提供准确的比较，对上述仅使用风速(n = 24)或水位(n = 25)的模型重复了回归分析，这些模型使用了简化的漂浮物数据集(n = 21)。这导致沿河道位移作为水位变化的函数(R2 = 0.703 vs. 0.752)和跨河道位移作为跨河道风的函数(R2 = 0.525 vs. 0.646)的R2值降低。根据表1中6个主要效应的河道位移函数模型显示，水位变化对河道位移有显著影响，而河道风对河道位移影响较小。然后，将这两个变量结合起来，拟合出一个互动模型。该模型显示两个因素的主效应显著，解释力较大(R2 = 0.855)。当拟合具有6个主要影响因素的跨航道位移多元回归模型时(R2 = 0.573)，跨航道风速是唯一具有显著影响的因素。我们拟合了第二个模型，其中包括与跨通道位移有单独显著关系的变量的主要影响(表1):沿通道和跨通道风速分量。该模型的解释能力(R2 = 0.652)与原始正交位移回归和跨通道风速分量回归(R2 = 0.646)相当。
检查平行分量和正交分量的位移值范围(图5)显示，沿通道位移(- 900至2400 m)是跨通道位移(- 1000至1000 m)的两倍。在单个部署日中记录了最大的负跨通道位移;典型值大于−500m。
为了说明环境变量的解释能力，这些变量显示了与位移分量的最强个体关系，我们开发了一个简单的港口流量线性模型。以感兴趣时间段内的水位变化(m)和跨航道风速分量(m s−1)作为输入，计算位移分量和总位移(m)。
将这些值转换回标准坐标系，转换成经纬度的位移，然后与Wood Island Harbor内的起始位置结合，计算出时间段结束时水域的终端位置。完整的模型方程在在线资源中提供。为了评估该模型，我们将其应用于我们进行的所有漂流器部署的起始位置和环境条件。图6绘制了实际恢复位置(红色圆圈)，以及用模型计算的恢复位置(蓝色圆圈)。
根据退潮和涨潮位移模型(a, b)计算出的实际恢复位置(红圈)和计算出的恢复位置(蓝圈)。单次漂流者释放的实际恢复位置和模拟恢复位置对应的点对用线条连接起来。实际漂移位移(c)和模型残差(d)的分布显示了模型的相对性能
虽然不打算预测单个轨迹，但该模型产生的结果与漂流者的观察结果一致。我们的预测中没有包括地理限制，导致一些计算位置在陆地上或跨越陆地。然而，大多数误差(图6d)相对于实际轨迹长度(图6c)都很小。在两组退潮部署中，实际恢复位置与计算恢复位置之间的不一致更为显著。这七条航迹显示的不是大多数漂泊者离开入口的快速出口，而是入口港口一侧的地表水的再循环。在正风(n = 3个漂浪)和负风(n = 4个漂浪)下捕获了这种流型。驶出入口后，漂浮物在该地区循环，最终驶出比德福德池口。
讨论
概述
我们对流动的观察揭示了受多种相互作用机制影响的复杂表面流模式，并且在空间和时间上都有变化。然而，个别地形特征的动态在很大程度上保持不变，使我们能够使用简单的线性模型来描述流动模式。这些结果使我们能够回答有关局部环境中交换的问题，并描述具有相互作用(有时是竞争)力的地形复杂系统周围流动的一般特征。无人机影像揭示了高、低潮间输运模式的时间演变。在退潮期间，水流方向均匀，似乎受风应力的支配。如果潮汐方向和风向一致，这种一致性通常会持续下去。然而，当两种作用力相反时，随着潮汐速度的增加，在当前方向上出现空间差异，通常与港口的水深特征有关。海峡内的运输在潮汐差和风向上表现出更一致的模式，而港口浅水区的流量表现出更大的变异性。
分析漂船数据揭示了所有采样条件下流动的统一特征。最重要的是一个共同的流经港口的长轴，大致与航道方向一致。通过港口的运动可以解耦成与该轴平行和正交的分量，这些位移值用于确定控制表面流动的最重要机制。我们为每个流轴确定了一个具有高解释力的单一因素。此外，根据港口的深度和等高线对漂流轨迹的分析表明，水深对地面运输有影响。在漂流和无人机数据中观测到的空间变异性和小尺度流特征也是通过该区域的地表流的明显特征。
潮汐流是通过港口的航道运输的主要驱动力。沿着这条轴线的位移通常大于海峡两岸的位移，这表明潮汐引起的水位变化对整个地表运输的影响最大。由于淡水输入有限，且其大部分地区为潮间带浅层盆地(USACE 2020a)，预计潮汐流将是Biddeford Pool及其周围地表运输的主要影响因素。水位变化对河道沿程位移的回归分析允许潮汐方向考虑潮差。部署平均漂船数据之间的负相关支持了大潮与更大的位移相关(Zarzuelo等人，2017;de Ruiter et al. 2019)。
风应力也被确定为影响流量的重要机制，但其影响与预期相反。根据之前对该地区的研究，沿通道风被预测对地表流的影响最大(Tilburg et al. 2011;福捷2014)。在考虑水位变化的多元回归模型中，沿河道(50°)风是控制沿河道运输的重要因素。然而，与单变量回归模型(R2 = 0.752)相比，风分量及其与水位变化的相互作用仅提供了适度的解释力增加(R2 = 0.855)。因此，我们认识到沿槽风速影响平行位移并与水位变化相互作用，尽管其贡献与潮汐强迫相比较小。
发现风速的跨通道(320°)分量更相关，解释了大部分跨通道位移(R2 = 0.646)。对漂流机和无人机采样的流动轨迹的研究表明，风的影响在空间上存在差异，并与潮汐相互作用。无人机捕获的水流方向分布显示，在退潮期间，风的影响增加。沿通道风速与跨通道位移也有显著的个体关系，但解释能力降低(R2 = 0.286)。由于其影响较小，且在跨水道位移的多元回归模型中缺乏显著影响，因此在我们的简单地面运输模型中省略了它。
与之前对疏浚河道流动动力学的研究(例如Chen et al. 2015;Moulton et al. 2017)，我们观察到波浪能量对研究区域内地表输运的影响减弱。港口进水口系统的地形可能与波浪条件相互作用，以缓和它们的影响。根据Kelley等人(2005)的记录，部署期间的平均波浪方向范围为90°至200°，这意味着东点的tombolo将保护该地区免受波浪的直接影响。到达该区域的波浪能量的减少将减少向表面流的动量传递(Tang et al. 2007)。
局部动态
我们确定了该地区运行的主要机制，再加上在特定条件下观察到的复杂流动，使我们能够描述当地环境下的循环。在退潮期间(图7a)，比德福德池的运输始终通过伍德岛港向近海输送，并集中在深水通道中。该通道作为一个与Biddeford池入口相连的系统运行，可能会减少通常从狭窄入口流出的水流的衰减(Baines 1957;Maas 1997;de Ruiter et al. 2019)。该区域高速流的均匀性与狭窄入口盆地出口的强退潮射流一致(Lee et al. 2013;Rynne et al. 2016)和沿通道风的低影响。跨海峡(320°)风更为相关，西北风限制退潮进程，东南风导致更大的近海运输。
通过Saco湾南部的流动轨迹，基于综合结果。水流模式分为退潮(a)和涨潮(b)，以及西北风和东南风
虽然无人机和基于漂流器的通道内流动观测之间存在一致性，但视觉分析显示，在水深测量的控制下，港口其他区域之间的流动轨迹存在差异。在退潮期间，漂浮物轨迹显示入口附近的地表水再循环，与通过通道的一致的近海定向流动形成对比。运输方向似乎更多地受到港口浅水区风应力的影响。在海上沿航道风的作用下，退潮在西部港口显示出与风向一致的气流，这为萨科河的水进入比德福德池提供了一种可能的机制。在较深的水域，运输倾向于遵循港口航道和将港口与Saco湾分开的岛屿之间的海底轮廓。在盆地入口释放的漂流者在离开港口时将沿着通道向东弯曲，然后转向伍德岛的两侧。在木岛的北部，地形影响也被注意到，在那里，一个浅岩架将地表水流分岔。这些深通道促进了更快的运输和退潮的离岸输出，就像西南风一样。
对涨潮期间运输模式的研究揭示了当地系统如何参与到合作湾环流的大背景中(图7b)。Moore等人(2020)讨论了一个穿过Saco湾的反气旋环流，其向北靠近海岸。当水从近海进入该区域时，水流通过港口被划分(例如，图2d)，可能遵循更深的水深测量。洪水从伍德岛以南的通道流入并向北转向，代表了水流入Saco河和海湾的近岸循环。通过港口的南部，水从向西的水流中被带走，填满比德福德池。这一过程证明了萨科河对流经伍德岛港的水流模式的影响，尽管不是以预期的方式。Saco河口的海水潮汐棱柱为8.1 × 106 m3 (FitzGerald et al. 1989)，几乎是Biddeford Pool的4.5 × 106 m3潮汐棱柱(Pixa 2017[未发表的数据])的两倍，使其成为在涨潮期间Saco湾南部水域的重要水槽。因此，穿过伍德岛港北部地区的水流被引向河流，而不是像最初预期的那样进入比德福德池。
洪水输运方向的空间变化在风向和潮差上基本一致;负的跨海峡(西北风)与伍德岛港流入比德福德池的部分的轻微扩张有关。基于无人机的沿航道反向风向下的洪水流量观测表明，港口的水流划分保持不变，而不是表面水流与风向对齐。我们认为，当与潮汐驱动流相对时，西南风的减少会导致影响减弱。对比春潮和小潮下的流向分布(图3d)表明，风对地面运输的影响可能在潮差减小时更为明显，因为在小潮期间没有看到典型的模式。
除了地表运输方向的模式外，在空间上以及在我们测试的风和潮汐条件下，水流速度也出现了差异。与港口的浅水区相比，在更深的水域，如海峡和岛屿间通道，记录到的水流速度更快。正如Zarzuelo等人(2017)和de Ruiter等人(2019)所发现的那样，潮汐差的增加也与海峡中速度的增加有关。然而，在所有条件下，与退潮相比，入口和伍德岛港的洪水流速都降低了。这种减少可以归因于狭窄的入口系统的动力学，因为深通道往往是退潮主导的，即使整个盆地不是(Stanev et al. 2007);Hunt et al. 2016;de Ruiter et al. 2019)。在涨潮期间，水从入口周围的广阔区域被吸引进来，水流的能量低于退潮时的高速射流(Rynne et al. 2016)。在流域内，当集中流进入该区域时，洪水流速在入口附近较大。
当比德福德池在退潮时清空时，排放物的命运主要存在两种可能性。在正向跨海峡风的作用下，通过退潮射流、疏浚通道和岛间通道的联合作用，水有效地从伍德岛港输出。一些漂浮物在部署结束时无法回收，最终到达了Saco湾的北端，这表明水流可以继续向北流动，随着潮汐东西向摆动。由于退潮射流的强度减弱，水流不会流出流入水池的区域，因此在退潮附近的盆地流出物预计会在随后的涨潮时回流。当退潮过程受到限制时，这种水的滞留预计在负的跨海峡(西北风)下更可靠地发生。虽然没有直接观察到，但在这种情况下，萨科河的羽流最有可能与填满比德福德池的水混合。因此，在连续的潮汐周期中，风对比德福德池水的更新程度产生了重大影响。
流动参数相干性
在该地区确定的表面流动模式和大多数相关机制与用于描述入口和港口流动的计算的无量纲参数一致。请查阅在线资源的方程式和距离和速度的尺度选择为他们的计算。大的Rossby数(~ 100)和时间的Rossby数(~ 15)表明系统以局部平流为主。我们考虑的流量空间尺度与之前对其他狭窄进气道系统的研究相似或减少(Zarzuelo等人，2017;de Ruiter et al. 2019)。因此，考虑到这些过去的研究也没有观察到旋转效应，预计我们没有发现旋转主导流。Tilburg et al.(2011)只在Saco河高流量区域发现了旋转效应，当羽流(10 km)的空间尺度大于我们所研究的流量(2 km)的空间尺度。风速分量和位移之间的关系支持旋转过程的有限影响，因为输送既不是直接顺风，也不是像旋转系统那样从风方向移动45°。结合不显著的旋转过程(较大的罗斯比数)、不同的测深和沿测深等高线流动的证据，可以将水流特征(如退潮射流向东偏转)归因于测深的影响，而不是科里奥利力的影响。
入口附近流动的高数值Ekman(140)和Reynolds(20,000)表明这是一个以摩擦为主的湍流系统。这些数值与典型的压缩进气系统动力学一致。当高速气流通过狭窄的入口时，由此产生的水平剪切在下游产生湍流和涡流(kr
建模
尽管在比德福德池-伍德岛港口系统中存在复杂的、相互作用的物理机制和明显的水深影响，但一个简单的模型被证明是有效的，可以代表通过该地区的流量。我们的观测结果与模式结果之间的一致性有力地支持了水位变化和跨航道风速对地面运输模式的影响。我们承认，一个地区的流动动力学不能归因于一个或两个孤立的机制;表面流型是多种因素相互作用的综合结果。然而，考虑到水位变化的解释能力，在这种情况下，在沿河道位移的回归模型中加入额外的主效应和交互效应所实现的效益很小。这一结果表明，使用线性模型来检查多种特征可能对沿海运输的其他研究有用。
即使没有地形边界，预测的轨迹也主要局限于港区，并且该模型在我们采样的风和潮汐条件范围内表现良好。在一些退潮轨迹中观察到一个明显的例外(图6a)，这与在入口附近再循环的漂浮物相对应。因此，尽管部署了几个小时，行驶了很大的总距离，但它们的实际净位移很小。如果要用这个模型来预测该地区的位移，就必须进行重大修改。除了更全面地覆盖整个地区之外，该模式还需要包括更广泛的强迫条件的影响。该模型还需要进行训练，以适应在较小的空间和时间尺度上出现的速度和位移差异;这样的模型还需要地形和水深的限制。
限制
我们充分描述某些机制的影响或描述流动模式的完整范围的能力在某些地区受到限制。我们描述河流流量和季节性对地表水流影响的能力受到2020年春季淡水期间研究活动暂时停止的限制。春季取样最有可能揭示Saco河羽流的直接影响以及与WMCC的联系，因为河流羽流将水从港口向东吸引。此外，缺乏直接在研究区域内的风和波观测，限制了我们解释在地形复杂的系统中预期的较小尺度变化的能力。
根据跨航道风向对漂浮物部署进行临时分类，导致不同条件之间的覆盖范围不相等。此外，将类别限制为2个主要风向以可视化数据并确定每个分组中的初步模式引入了可变性。然而，在评估产生运输的机制时，计算单独的风分量减轻了这个问题。在某些条件下，漂流器的部署忽略了速度的时间变异性和流动轨迹的空间变异性。所有退潮漂船的部署都来自入口内或入口附近，港口南部地区的航道被限制在航道内。因此，没有很好地评估港口西部的退潮情况。由于缺乏采样，我们无法证实无人机在东北风下记录的明显的风力驱动的地表流动模式。最后，描述通过该系统进行的交换将需要对整个水柱进行采样，这超出了本研究的范围。这些数据还可以量化海底摩擦等深度效应，这是通过通道和狭窄入口耗散能量的重要机制(Zarzuelo et al. 2017)。然后可以相对于风速和潮汐相的影响来评估测深在控制流量方面的重要性。
下一个步骤
在考察由狭窄的进水口盆地、疏浚河道和港口周围岛屿组成的复杂系统的水流时，我们发现水面运输受到几个主要因素的影响。连接的入口和通道是通过港口的主要通道，因为运输遵循水深等高线。沿着海峡轴线，运输是潮汐驱动的，轨迹的偏差主要由海峡对面的风控制。毗邻港口的一个大河口的存在引入了一个额外的水槽，用于从狭窄的入口盆地排放，因为它被海湾的大规模环流模式所裹挟。
我们的研究结果和局限性都需要在局部和一般水平上进行进一步的调查。比德福德池在潮汐循环中交换水的明显能力表明，内部微生物污染源可能对狭窄的入口盆地的水质产生更大的影响。测量比德福德池内的水流也有必要描述以狭窄的入口盆地为特征的停留时间的空间变异性(Brooks 2004;Rynne et al. 2016;Viero and Defina 2016)。完成的USACE疏浚项目也值得对通过通道的流量进行后续调查。疏浚区域现在从比德福德池延伸了更长的距离，并在向东弯曲之前与之前的通道相遇。可以想象，在退潮时，更大的向北流量可以增强水的输出，从而提高比德福德池的更新速度。Biddeford Pool和Saco Bay环流之间的联系也值得进一步研究，使用更长期的漂浮物部署来扩展我们沿海岸向北移动的发现。为了描述通过狭窄的入口盆地、疏浚通道和岛屿间通道的相互连接系统的流量，我们收集的数据可以作为数值模型的输入或验证。可以从这样的模型中得出一个更广义的流动表示，并对其进行操作，以评估我们发现具有边际意义或低解释力的局部条件和低阶机制的影响。
补充信息
以下是电子补充材料的链接。