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本文运用耦合统计物理降尺度和水动力框架，对孟加拉国风暴潮风险进行全面评估（TC、SLR 等因素均纳入考量）。研究揭示未来风险变化，如风暴潮重现期大幅缩短等，为政策制定者提供关键信息，对提升沿海地区韧性意义重大。
研究背景
热带气旋（TC）引发的沿海洪水是全球范围内极具破坏力的灾害，孟加拉国的低地海岸深受其害。孟加拉国位于三大河流下游且毗邻孟加拉湾（BoB），人口密集，地势低洼。历史上，TC 给该国带来了巨大灾难，如 1991 年的气旋 Gorky 致使至少 14 万人丧生。尽管该国积极采取措施提升应对能力，如完善预警系统、建设避难所等，使 TC 导致的死亡率大幅下降，但在气候变暖的背景下，仍面临严峻挑战。
气候变暖可能导致海平面上升（SLR）和极端 TC 更加频繁、破坏力更强，这将威胁到约 800 万人的安全和生计。同时，河流泥沙淤积、河床抬高和土地沉降等问题，也会增加堤坝承受的压力，加剧沿海地区的脆弱性。此外，TC 季节若与季风季节重叠，会引发更严重的洪涝灾害，破坏农业和水资源供应。然而，由于缺乏观测数据和强大的计算模型，该国难以准确评估风险，限制了有效的气候适应策略的制定。
研究方法
本研究采用了耦合降尺度和水动力框架，涵盖合成 TC 降尺度、风暴潮的水动力模拟以及包含偏差校正的统计分析三个主要部分。
- 合成 TC 降尺度：运用统计物理降尺度技术，依据全球再分析或气候模型的热力学和运动学统计数据，生成大量影响孟加拉国的合成 TC。通过特定的模型和方法，确定 TC 的运动轨迹和强度，最终筛选出符合条件的合成 TC，用于后续分析。
- 水动力模拟：使用 ADCIRC 模型进行风暴潮模拟。在模型准备阶段，利用 OceanMesh2D 生成具有不同分辨率的非结构化网格，通过多种数据来源确定模型的地形、海岸线、边界条件等参数，并对模型进行配置和验证，确保模型能够准确模拟风暴潮。
- 统计分析：对模拟结果进行统计分析，计算风暴潮的重现期。考虑 TC 年频率、风暴潮超过某一水位的概率等因素，运用广义帕累托分布（GPD）等方法进行计算，并对结果进行偏差校正和不确定性量化，以提高评估的准确性。
研究结果
- 风暴潮灾害在当前和未来情景下的变化：在国家、区域和地方尺度上的评估显示，到 21 世纪末，即使在中等排放情景下，气候变化也将显著增加孟加拉国的风暴潮风险。例如，在不同排放情景下，100 年一遇的风暴潮水位预计将大幅上升，且不同区域的增幅存在差异，北方 Chattogram 地区最为脆弱。
- SLR 和 TC 对风暴潮的贡献：TC 气候学变化和 SLR 是影响风暴潮变化的两个主要因素，在不同排放情景下，它们对风暴潮的贡献比例不同。在高排放情景 SSP5 - 85 下，TC 气候学变化对风暴潮的贡献超过 50%，且其比例在该情景下比其他情景更为显著。
- 未来历史上最致命风暴的风险：研究发现，在中高排放路径下，本世纪末风暴潮平均重现期将下降 10 倍，这意味着风险大幅增加。例如，与历史上最致命的 TC（如 Bhola 和 Gorky）引发的风暴潮类似的事件，其发生频率在未来气候变暖情景下预计将显著增加，Meghna 河口地区尤为脆弱。
- 季节性变化：气候变化显著影响孟加拉国风暴潮的季节性特征。风暴潮的严重程度和频率在不同季节发生变化，危险风暴潮的发生季节可能延长，风暴潮活动的休眠期缩短，且在某些季节风暴潮的强度和频率会显著增加，这将增加内陆 - 沿海洪水的风险。
研究讨论
- 与先前研究的比较：本研究与以往研究相比，更全面地考虑了未来气候情景下的风暴潮风险。先前研究存在对风暴潮重现期估计不准确、模型不完善等问题，而本研究通过改进方法和使用更先进的模型，提高了风险评估的准确性。
- 不同尺度、模型和情景的比较：区域和地方尺度的研究表明，Meghna - 北 Chattogram 地区由于独特的地形和 TC 风场结构，面临较高的风暴潮风险。不同气候模型和排放情景下的模拟结果显示，CMIP6 SSP5 - 85 情景下的风暴潮风险高于 CMIP5 RCP85 情景，这主要归因于前者中 TC 的频率和强度更高。
- 研究的局限性和未来展望：本研究存在一定局限性，如模型未考虑波浪设置、气候模型和 SLR 存在不确定性、未充分考虑 TC 引发的极端降水等。未来研究可在这些方面进行改进，同时考虑多因素的综合影响，提高对风暴潮风险的预测能力。
- 研究的意义：本研究为理解和减轻未来风暴潮风险提供了重要依据，其结果可帮助政策制定者和相关利益者制定更有针对性的适应策略，合理规划基础设施投资，增强沿海地区的韧性，减少灾害损失。同时，研究方法也可为其他面临类似威胁的地区提供参考。
