提高沿海过渡带复合洪水建模技术

《Ocean Modelling》：Improving Compound Flood Modeling Skill in Coastal Transition Zones

本研究针对沿海过渡带复合洪水模拟难题，提出基于国家水文数据优化网格划分的方法，并对比两种耦合策略：传统边界流量施加与河道级流量输入。实验表明，优化网格结合河道级耦合可显著降低全域误差，提升内陆水文站水位预测精度，为下一代复合洪水预报系统提供技术支撑。

　　在面对沿海过渡区复合洪水的挑战时，科学界正致力于开发更加精确和高效的模拟工具。复合洪水是指当多种因素如风暴潮、高水位、强降雨以及河流径流共同作用时，导致沿海地区洪水风险增加的现象。这类事件在近年来的气候模式下变得愈发频繁和严重，特别是在美国东海岸和墨西哥湾沿岸地区，海平面上升和极端天气事件的增多使得复合洪水的预测与应对变得尤为关键。因此，建立一个能够全面反映内陆与沿海水文过程的耦合模型，成为提升洪水预警能力的重要途径。

为了实现这一目标，研究团队采用了一种基于SCHISM（Semi-implicit Cross-scale Hydroscience Integrated System Model）框架的全耦合模型，该模型能够在统一的计算域中同时模拟内陆水文过程和沿海动力学过程。SCHISM是一种结构化与非结构化网格相结合的模型，能够灵活地适应不同尺度的地理特征。然而，尽管该模型在某些方面表现良好，但在模拟内陆水文过程时仍面临诸多挑战。例如，内陆地区的水文过程往往受到气象输入的高度敏感性影响，同时地形数据的不确定性也可能导致模型预测结果出现偏差。此外，内陆河流网络的复杂性，特别是小型河道和支流的分布，使得传统的数字高程模型（DEM）难以准确捕捉这些细节，从而影响模型的整体性能。

本研究的重点在于优化模型的网格划分过程，并评估两种不同的水文-动力学耦合策略。首先，研究团队通过引入国家水系数据集（National Hydrography Dataset），对原有的半自动网格划分方法进行了改进。国家水系数据集提供了详细的河流网络信息，使得模型能够在复杂的内陆-沿海地形中更准确地划分小河道，并确保这些河道在水动力模拟中保持良好的水力连通性。这种改进不仅提升了模型对小型河道的表示能力，还减少了因DEM数据不准确而导致的人工堵塞问题，从而提高了模型在模拟复合洪水时的可靠性。

其次，研究团队对两种水文-动力学耦合策略进行了评估。第一种是传统的“交接”方法，即在水动力模型的陆地边界处施加水文模型的淡水径流数据，并结合空间变化的降水输入。这种方法虽然在一定程度上能够反映水文过程的影响，但其局限性在于仅在陆地边界处进行数据传递，无法充分利用水文模型中对每个小型河道的详细流场信息。第二种策略则是在水动力模型域内的每个被解析的小河道上直接分布水文模型的输出数据，而不是仅在边界处进行。这种方法不仅能够更全面地反映水文过程对洪水的影响，还为未来将更多的水文过程（如入渗、地下水预算等）纳入水动力模拟提供了扩展的可能性。

通过在密西西比河下游地区进行的实验，研究团队发现，改进后的网格结合最新的地形数据，显著降低了模型在整个区域内的系统性偏差，并提高了内陆美国地质调查局（USGS）站点的水位预测精度。此外，第二种耦合策略在模拟结果上与传统方法相当，表明其在实际应用中具有较高的可行性。这些结果不仅验证了改进后的网格划分方法的有效性，也为未来的复合洪水预测模型提供了重要的参考。

研究团队特别关注了小河道在复合洪水模拟中的作用。这些小河道虽然宽度有限，但在洪水期间却扮演着至关重要的角色，尤其是在输送洪水和形成局部积水方面。传统的模型往往由于对小河道的忽略或不准确表示，导致洪水路径的模拟结果出现偏差，进而影响洪水预警的准确性。因此，提升模型对内陆小河道的分辨率，不仅有助于更精确地模拟洪水的传播过程，还能为沿海过渡区的水资源管理和防洪规划提供更可靠的数据支持。

此外，研究还探讨了当前模型在模拟内陆洪水时所面临的挑战。其中，DEM数据的分辨率和质量是影响模型性能的关键因素之一。在某些地区，DEM可能无法准确反映小河道的实际形态和分布，从而导致网格划分过程中的误差。这些误差会进一步影响模型对洪水路径和水位变化的预测能力，尤其是在动态条件下，如复合洪水事件中，模型的稳定性与准确性尤为重要。为了解决这一问题，研究团队采用国家水系数据集对DEM进行了修正，确保模型能够更真实地再现内陆水文网络的结构和功能。

在计算效率方面，研究团队也进行了深入分析。全耦合模型需要在大规模计算域中保持较高的空间分辨率，以准确模拟小河道的水力过程。然而，这种高分辨率往往会导致计算资源的消耗大幅增加，从而影响模型的实时应用能力。为了解决这一问题，研究团队提出了一种基于特征的网格细化策略，即根据地理特征或主导的物理过程，对网格进行局部调整，以在保证模型精度的同时，尽可能降低计算成本。这种方法不仅提高了模型的适应性，还为未来的扩展和优化提供了可行的路径。

通过将水文模型的输出数据直接分配到每个被解析的小河道上，研究团队建立了一种更加精细的耦合框架。这种方法能够更全面地反映水文过程对洪水的影响，特别是在复杂的内陆-沿海过渡区。此外，该框架还为未来将更多的水文过程（如蒸发、渗透、地下水流动等）纳入水动力模拟提供了可能性。这些水文过程在洪水模拟中具有重要作用，特别是在描述水体在不同介质之间的交换和迁移时。通过将这些过程与水动力模型相结合，研究团队希望能够进一步提升模型的预测能力，使其能够更准确地反映复合洪水的动态特性。

在实际应用中，这种改进后的模型能够为沿海地区的防洪管理提供更科学的决策支持。例如，通过更精确地模拟洪水路径和水位变化，可以更有效地评估不同区域的洪水风险，并为应急管理部门提供更及时、更准确的洪水预警信息。此外，该模型还可以用于水资源的可持续管理，帮助规划者更好地理解洪水对生态系统和人类活动的影响，从而制定更加合理的应对策略。

研究团队还对当前模型在模拟复合洪水时仍存在的误差来源进行了分析。例如，大气和水文驱动数据的不准确性可能会通过模型传播，影响最终的预测结果。在某些情况下，如靠近陆地边界的小河道，其水位变化可能主要受到降水和径流的影响，而非海洋条件。因此，模型需要能够区分这些影响，并在预测过程中加以考虑。此外，模型在处理复杂的地形变化时，可能会出现一些数值上的不稳定性，这需要通过进一步的算法优化和参数调整来解决。

总的来说，本研究通过改进网格划分方法和评估不同的耦合策略，为复合洪水的模拟和预测提供了一种新的思路。研究结果表明，基于国家水系数据集的网格划分方法能够有效提升模型对小河道的表示能力，从而提高洪水预测的准确性。同时，将水文模型的输出数据直接分配到每个被解析的小河道上，为未来的模型扩展和优化奠定了基础。这些改进不仅有助于提升模型的科学价值，也为沿海地区的洪水预警和管理提供了更强的技术支持。未来的研究可以进一步探索如何在更大范围内应用这些方法，并结合更多的数据源和模型组件，以实现更全面、更精确的复合洪水模拟。