综述：海洋水域中海藻的物理与数值建模

这篇综述全面探讨了海藻（如Saccharina latissima）在海洋环境中的流体-结构相互作用（FSI）建模方法，系统梳理了物理实验（如弯曲模量Eb测定）和数值模拟（如LES浸没边界法）的进展，并指出当前参数化（如拖曳系数CD）的局限性，为海藻养殖场优化和海岸保护提供理论框架。

　　

海藻与流体的共舞：从实验室到数值模拟的探索

物理建模：解码海藻的力学语言
海藻的形态和力学特性是其应对流体作用的核心。通过三点弯曲试验测得褐藻的弯曲模量E_b可达100 MPa，而拉伸试验显示其断裂延伸率λ高达75%。有趣的是，暴露于强浪环境的个体通过增加厚度（如Laminaria digitata增厚30%）和降低Young模量E_t来平衡生存需求，这种"耐受者-流线者"策略在物种间差异显著。Peirce方法测得的海藻叶片刚度J_b与水流速度呈非线性关系，当Cauchy数Ca>1时会发生显著的再构型。

动态适应：环境塑造的海藻智慧
季节性变化使海藻机械性能呈现周期性波动——冬季的E_b比夏季高2倍，这与生长期组织年轻化相关。实验室发现，淡水环境仅5天就会导致海藻应力松弛特性改变，这警示物理实验需严格控制盐度。更复杂的是，表面波纹（Ruffle指数RI=1.1）能将湍流边界层分离点后移，使C_D降低60%，这种适应在暴风雨中尤为关键。

数值模拟：从单叶片到养殖场的跨越
高保真模型如Cosserat杆方程能捕捉叶片扭转效应，其模拟的Nereocystis luetkeana运动轨迹与实测误差<15%。而高效模型采用Morison方程结合集总质量法，在OrcaFlex中实现千米级养殖场模拟。特别值得注意的是，当Keulegan-Carpenter数KC>20时，添加质量系数C_A需按0.15KC^2/3修正，这对波浪能计算至关重要。

未来挑战：参数化与跨尺度整合
当前最大空白在于缺乏标准化的拖曳系数数据库——同种海藻的C_D报道值相差达10倍（0.024-0.2）。新兴的SPH方法在模拟柔性体破碎波时展现出优势，但其对海藻表面微结构的分辨率仍需提升。机器学习预测的体阻力系数C_D,Bulk虽能考虑植被密度（如N_v=10株/m²），但尚未整合关键的弯曲刚度参数。

这些发现为设计抗风暴养殖系统（如网格化长绳农场）提供了量化依据，同时揭示了海藻作为"活体减波器"在海岸防护中的巨大潜力——现场数据显示成熟海藻林可使波高衰减26.7%，这相当于每公里海岸线每年减少1500吨CO₂当量。