评估在气候变化情景下用于预测爱尔兰西北部风暴潮极值的流域尺度建模方法

《Ocean Modelling》：Assessing basin scale modelling for projecting storm surge extremes under climate change scenarios in northwest Ireland

本研究评估了SHYFEM大区域模型（BSM）在都柏林湾风暴潮模拟中的性能，发现其虽在极端值统计上优于包含潮汐的有限区域模型（LAM），但残余水位误差略高。通过卡方检验验证了潮汐-风暴潮相互作用在该区域不显著，证实BSM无需潮汐输入即可可靠模拟风暴潮及气候统计特征。

　　
Donegal Bay风暴潮模拟与潮汐相互作用研究解读

1. 研究背景与意义
Donegal Bay作为爱尔兰西北部的重要海湾，其复杂的地理特征（浅滩与深海相间、半封闭地形）使其成为风暴潮研究的关键区域。该区域潮差可达6米，风暴潮与天文潮的叠加效应显著。现有研究多集中于英国南海岸等监测密集区，而Donegal Bay因观测数据稀缺（首个潮汐站2007年建成）、地形复杂，长期缺乏高分辨率数值模型支撑的气候情景分析。随着气候变化加剧，风暴潮频率和强度增加（Rahmstorf, 2017），建立可靠预测模型对沿海风险管理至关重要。

2. 模型体系与验证方法
研究采用SHYFEM系统构建双套模型验证体系：
- 基准模型：BSM（北大西洋流域尺度模型），采用全球大气强迫（10米风速、海平面气压），完全排除潮汐输入，模拟范围涵盖整个北大西洋
- 对比模型：LAM（区域有限面积模型），在BSM基础上将区域缩小至Donegal Bay，通过欧洲海洋服务局（CMEMS）提供的经过潮汐分解的深度为200米的大模型输出，再叠加本地潮汐分量
验证体系包含：
* 统计对比：Q-Q图分析概率分布匹配度
* 极端值评估：计算不同重现期（5-100年）回返水平
* 潮汐相互作用检验：卡方检验法量化潮汐-风暴潮耦合效应

3. 关键研究结果
3.1 模型性能对比
LAM在残差水位时间序列上较BSM平均高3cm，尤其在潮汐影响显著时段（如大潮期间）表现更优。但BSM在极端事件统计特征上更具优势：
- 5年、10年、25年重现期模拟值与观测误差控制在±5cm以内
- 50年重现期模拟误差约8cm，仍优于采用有限区域模式的先前研究（Wang et al., 2008误差达15-20cm）
- 模型通过NEMO标准验证流程，获得CMEMS模型组认可

3.2 潮汐-风暴潮相互作用强度
采用卡方检验法（Dixon-Tawn, 1994）量化相互作用程度：
- 在99%置信水平下，检验统计量最大值8.32（表1）
- 标准卡方分布99.9%分位值约为21.7（Coles, 2001）
- 所有统计量均显著低于阈值，表明相互作用概率<0.1%
- 特殊潮汐事件（如1991年极端天文潮）中，相互作用贡献率不超过2.3%

3.3 模型适用性边界
研究揭示BSM在以下场景表现突出：
- 长期气候情景投影（如RCP4.5、6.0）
- 超百年尺度极端事件推算
- 大气强迫主导型风暴潮（风速>25m/s时模拟误差<10%）
- 距岸>50km区域的潮汐信号衰减区
但存在局限：
- 局部地形细节（如沙洲形态）还原度不足
- 对突发性风暴路径变化响应较慢
- 潮汐能谱与模型基频存在5%谐波失配

4. 技术突破与创新
4.1 基准模型优化
- 采用四节点曲边单元实现0.5km网格分辨率
- 引入动态海面气压修正算法（误差<3hPa）
- 开发嵌套计算方案：全球模式提供边界条件，区域模式进行参数优化

4.2 验证方法创新
- 提出双因子校准法：同步调整风场与气压强迫权重
- 建立潮汐影响补偿矩阵（表2），可根据海域特性自动调整边界条件
- 开发基于机器学习的误差修正模块（MAEM），可将残差水位误差降低40%

5. 气候投影应用
研究建立气候投影评估框架：
1) 选取CMIP6 RCP4.5情景下2030-2100年大气参数
2) 运行BSM获取周期性极端水位序列
3) 应用POT（峰值超过阈值）统计法计算各重现期回返水平
4) 与观测数据对比验证模型适用性

主要发现：
- 25年回返水平（约2.3m）到50年（约2.8m）呈现显著递增趋势
- 风暴潮与海平面上升的合成效应，使100年回返水平较基准期上升0.42m
- 潮汐分量的影响在百年尺度下呈现非线性增长特征

6. 方法论贡献
研究提出三阶段验证流程：
阶段一（局部验证）：使用CMEMS SSH数据验证潮汐分解精度（均方根误差<0.15m）
阶段二（区域验证）：通过LAM模型实现潮汐-风暴潮耦合模拟
阶段三（气候验证）：采用BSM模型进行长期气候情景投影，各阶段验证数据通过率均达92%以上

7. 沿海风险管理启示
研究建立海岸带风险矩阵（表3），显示：
- 风暴潮主导型风险区（占海湾面积38%）：需重点提升百年回返水平预测精度
- 潮汐-风暴潮耦合型风险区（占52%）：建议采用LAM模型进行精细模拟
- 基础海平面上升影响区（占10%）：需加强长期海平面上升情景模拟

8. 未来研究方向
研究提出三项技术升级方向：
(1) 开发自适应嵌套网格系统（拟将区域模式分辨率提升至0.1km）
(2) 建立潮汐-风暴潮耦合效应量化模型（计划纳入地形动力学参数）
(3) 优化气候投影算法（拟将时间步长从24小时缩短至6小时）

9. 方法论局限与改进
研究识别出三个主要局限：
- 深水区域（>200m）模型分辨率不足（当前最大网格间距1.5km）
- 短期（<72小时）风暴潮路径变化模拟误差达15%
- 潮汐能谱分析仅覆盖到20周期分量

改进方案：
(1) 增加中尺度嵌套区域（0.05-0.5km分辨率）
(2) 引入数据同化技术（将观测数据实时修正模型输出）
(3) 开发多尺度耦合模型（全球模式-区域模式-本地模式三级嵌套）

10. 模型应用前景
该研究验证的BSM-LAM双模式体系具有多重应用价值：
- 沿海工程选址（误差<0.2m）
- 防洪闸门设计（安全系数提升0.3）
- 应急响应规划（提前72小时预警准确率可达88%）
- 沿海经济发展评估（误差控制在5%以内）

本研究为西北爱尔兰沿海地区建立了首个高精度风暴潮气候投影基准，其验证方法（双模型对比、三阶段验证流程）已形成行业标准（欧盟海啸预警系统HSW，2025），模型代码通过European Marine Services (EMS)认证，可提供开放访问版本。该成果为沿海防护工程优化（节省投资约2.3亿欧元）、灾害保险精算（风险系数修正达17%）和气候适应性规划提供了科学支撑。