数据驱动的海岸复合洪水模拟混合网格自动生成工具Geomesh的开发与应用

针对海岸复合洪水模拟中传统非结构化网格生成效率低、人工干预多的问题，研究人员开发了全自动混合网格生成工具Geomesh。该工具基于JIGSAW和CDT算法，结合自主开发的四边形生成模块，仅需数字高程数据即可高效构建适用于SCHISM模型的三角-四边形混合网格，成功应用于飓风哈维事件模拟，显著提升了大规模流域网格生成效率。

　　

海岸复合洪水（Coastal Compound Flooding）是气候变化背景下日益严峻的灾害类型，其成因复杂——风暴潮、潮汐、降雨、河流径流等多重因素耦合作用，导致传统单一洪水模型的预测常出现重大偏差。2017年飓风哈维袭击美国得克萨斯州时，实际水位远超预测值，关键原因在于传统模型无法有效刻画淡水径流与海洋动力学的交互作用。更棘手的是，现有网格生成技术面临“精度-效率”悖论：完全解析狭窄河道需要极高密度网格（如400万节点），而大范围应用时计算资源难以承受；人工绘制网格特征又耗时且易出错。这一瓶颈严重制约了SCHISM（Semi-implicit Cross-scale Hydroscience Integrated System Model）等先进模型在复合洪水研究中的应用潜力。

针对这一挑战，由美国弗吉尼亚海洋科学研究所等单位组成的研究团队开发了革命性的全自动网格生成工具Geomesh。该研究发表于《Environmental Modelling》，通过整合数据驱动算法与混合网格创新，实现了从数字高程模型（DEM）到计算就绪网格的端到端自动化流程，为大规模复合洪水模拟提供了新范式。

关键技术方法包括：1）基于JIGSAW改进的几何特征提取模块，处理速度较原版提升10倍；2）新型四边形生成算法，在河道区域生成长宽比>5的四边形单元；3）约束德劳内三角剖分（CDT）技术实现三角-四边形无缝融合；4）利用GDAL库自动提取DEM水文特征。验证阶段采用美国东海岸及墨西哥湾区域数据，以飓风哈维事件为案例进行二维潮汐模拟和复合洪水重现。

网格生成方法论
研究团队提出三级处理架构：几何特征（Geom）模块通过DEM自动识别海岸线、河道中心线等关键特征；尺寸函数（Hfun）模块根据Nyquist采样定理动态分配网格分辨率，最小单元尺寸达100米；创新性四边形（Quads）模块针对宽度<300米的河道生成沿流向排列的四边形单元，配合CDT三角剖分实现混合网格构建。相比纯三角网格，混合方案在哈莱姆河测试中减少60%节点数，同时保证河道横断面至少3个“全湿”单元。

潮汐模型验证
通过80天的二维潮汐模拟，对比TPXO全球潮汐模型数据，Geomesh生成的网格在M₂分潮振幅误差<8%，相位误差<15°，验证了网格对大规模海洋动力过程的分辨能力。特别值得注意的是，四边形单元密集区（如密西西比河三角洲）的流速场解析度显著提升，涡旋结构更接近遥感观测。

飓风哈维案例研究
模拟重现了2017年飓风期间“1-2-3连环冲击”现象：1）风暴潮先导波；2）圣哈辛托河系淡水脉冲；3）局地强降雨叠加。混合网格成功捕捉到布法罗河口淡水注入对 surge的调制作用，水位预测误差较业务模型降低42%。河道四边形单元使淡水输送通量计算更准确，解释了传统模型低估内陆洪水范围的原因。

该研究的突破性在于：首次实现全自动混合网格生成，将传统需数周的人工流程压缩至小时级；提出的“数据驱动声明式”架构（仅需DEM+网格特性参数）大幅降低使用门槛；开发的四边形生成算法填补了窄河道高效解析的技术空白。正如讨论部分强调，Geomesh与PySCHISM组成的工具链已具备业务化预报潜力，未来结合GPU加速（如Zhao et al. 2024方案）可进一步扩展至全三维模拟。这项技术不仅适用于复合洪水，也为河口生态、海底地形演化等多尺度过程研究提供了通用网格解决方案。