近日，清华大学水利系傅旭东教授团队与黄河水利科学研究院“多沙水库多目标优化调控”水利人才创新团队牵头，联合国内外多方力量，首次从原型尺度上证实了困扰流体动力学界半个多世纪的“自加速异重流”理论预言，打破了“自加速仅存在于陡坡或高速流体环境”中的传统认知局限，为全球水库减淤与深海灾害预防贡献了关键的预测工具与中国方案。

异重流是由流体密度差驱动的水下重力流，是河湖库区及深海长距离输送巨量泥沙的核心机制。流体动力学界早在上世纪60年代便提出理论预测：若有侵蚀性的异重流能冲刷河床获取更多泥沙，其自重的增加会反过来转化为更强的驱动力加速流体，进而形成“侵蚀—加速—更强侵蚀”的正反馈循环，即自加速现象。

图1.自加速异重流理论机制

一旦该现象被证实，它将成为水库排沙的重要手段。来的泥沙越多，对水库的冲刷越强，清淤效果反而越好。然而，由于该流动发生隐蔽、随机性强且往往处于破坏力巨大的深水底部，半个多世纪以来，全球科学家始终未能获得直接、确凿的原位野外观测证据，导致该机制长期停留在实验室水槽和理论模型阶段。

图2.小浪底水库异重流过程及同步的地形变化

图3.小浪底水库异重流沿程增重-加速实例

面对这一科学难题，傅旭东团队将目光投向了我国的黄河小浪底水库。小浪底水库频繁的异重流现象和快速的河床演变，使其成为开展动力学规律研究的绝佳天然实验室。

自2018年至2025年，傅旭东团队与黄河水利科学研究院等合作者展开了连续多年的高强度野外原型观测。每逢汛期调水调沙期间，团队抢抓稍纵即逝的异重流事件，构建起一套创新的“水-沙-床”耦合观测体系，包括非汛期获取清水下的精细地形底图，和汛期异重流期间地形测量与水文铅鱼同步进行高分辨率的水下地形与水沙时空分层采样。通过这一体系，团队实现了日尺度的水库地形高精度测绘，首次同步获取了自加速异重流沿程的流速、含沙量变化及对应的河床演变数据，为揭示其动力学机制提供了坚实的数据基础。

研究首次获得低坡度原位“铁证”，推翻传统认知动力学归因分析显示，追踪水下河道内的流体运动，观测到动量通量与输沙率沿程同步增加的自加速区段，且该区段与河道的冲刷下切在空间上高度重合。数据显示，在特定洪水事件中，异重流向下游传播时含沙量与流量通量分别激增约6倍和10倍，单次事件对库区河道冲刷深度达5-12米。这系统论证了低坡度库区环境下自加速异重流的存在性，证实自重增加而非坡度变化是动量增长的主要贡献源，推翻了传统理论认为“陡峭地形或急流高速”才是自加速先决条件的固有认知。

团队融合海量观测与动力学理论，提炼出简洁的无量纲判据，确定了以修正Knapp-Bagnold数（流速×坡度/泥沙沉速）表征的自加速阈值区间为2.87±0.34。该判据成功跨越环境限制，统一了从低坡度缓流湖库、陡坡实验室水槽到万米深海峡谷的加速型异重流发生条件，展现了极高的普适性。

研究建立了水库排沙比（出库与入库沙量之比）与修正Knapp-Bagnold数的关系。数据分析证实，当排沙比大于1（库区净冲刷）时的临界阈值区间，与团队推导的自加速通用阈值高度吻合。这意味着，通过调控使异重流潜入后的指标超过该阈值，异重流不仅自身泥沙能100%排出，还能额外大量冲刷库区原有沉积物。这为利用异重流恢复泥沙连通性提供了物理依据，对缓解全球水库库容年均递减约1%的淤积衰减难题、实现“用最少的水，排最多的沙”目标具有重要价值。

图4.自加速异重流的通用阈值与净排沙临界条件

研究成果以“原位证据揭示自加速异重流”（In situ evidence of self-accelerating turbidity currents）为题，于5月26日发表于《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， PNAS）。

清华大学水利系2023级博士生邓格斐、水利系副教授马宏博为论文共同第一作者，马宏博、傅旭东、黄河水利科学研究院教授级高工王远见为论文共同通讯作者。

本研究由清华大学研究团队与黄河水利科学研究院团队合作完成，国际合作单位包括伊利诺伊大学、德州理工大学、怀俄明大学、北海道大学、杜伦大学，并得到国家自然科学基金项目的支持。