HyEco模型框架：揭示洪水与公共卫生风险的动态耦合机制及城市韧性提升策略

本研究针对城市洪涝灾害中微生物污染引发的公共卫生风险，开发了HyEco混合模型框架，通过三维耦合水动力-生态模型模拟了德里2023年洪水事件中E. coli（772,868-790,000 MPN/100 mL）的迁移规律，定量评估显示儿童反复暴露感染概率达2.60×10-3。该研究为气候适应型公共卫生规划提供了可扩展的技术工具。

　　

在全球气候变化和快速城市化的双重压力下，城市洪涝灾害正从单纯的水文事件演变为复杂的公共卫生危机。传统防洪管理往往聚焦于水深、流速等物理参数，却忽视了洪水裹挟的"隐形杀手"——当未经处理的污水、工业废水和各类污染物在洪水中混合，会形成致命的微生物鸡尾酒。德里这座拥有3000万人口的超级城市，在2023年遭遇了40年一遇的特大洪水，雅穆纳河水位飙升至208.66米，不仅造成大规模基础设施瘫痪，更将河流中原本就超标数百倍的病原体扩散至整个城市。这种"洪水-污染-疾病"的连锁反应，正是当代城市面临的典型系统性风险。

印度理工学院鲁尔基分校水资源开发与管理系的研究团队创新性地开发了HyEco混合建模框架，该成果发表在《Water Research X》上。这项研究突破了传统方法的局限，首次实现了洪水动力学、微生物迁移和健康风险的三维动态耦合，为理解洪水与公共卫生的复杂互动提供了全新视角。

研究采用MIKE+平台构建三向耦合模型系统：1）通过1D-2D水动力模型模拟洪水演进，采用Saint-Venant方程和交替方向隐式(ADI)格式处理22公里河段与洪泛区的交互；2）基于ECO Lab模块建立E. coli迁移模型，整合88个实测断面数据和曼宁系数(0.013)进行校准；3）结合WorldPop人口数据建立双变量分类器识别风险热点；4）应用β-Poisson剂量反应模型量化感染概率。研究区域覆盖德里1483 km2的城区，采用5米分辨率DEM和10米SAR影像进行验证。

研究结果揭示：

1）洪水灾害空间分异：63.5%淹没区属于深度"高"至"极高"风险区，其中Usmanpur-Majnu ka Tila片区尤为严重。虽然仅8.6%区域呈现高流速风险，但洪水动量在13%区域达到破坏性水平。

2）微生物污染图谱：E. coli浓度突破安全标准数千倍，在Majnu ka Tila、Rajghat等人口密集区形成持续污染热点，验证了污水管网溢流与洪水相互强化的"共谋效应"。

3）健康风险评估：单次暴露下，行人溅水接触的感染概率(P_inf)为1.71×10^-4，而儿童玩耍接触升至5.13×10^-4；年度重复暴露后，儿童风险激增至2.60×10^-3，远超USEPA安全阈值。

4）风险传导机制：建立了"洪水强度-污染扩散-人口暴露"的定量关系链，揭示20%的高风险区容纳了15%的密集人口，形成典型的"空间-社会"双重脆弱性格局。

这项研究的突破性在于构建了首个能同时解析洪水物理力和微生物风险的动态模型框架。传统方法往往静态处理水质数据或孤立模拟水文过程，而HyEco通过Villemonte堰流方程实现1D河道与2D洪泛区的双向耦合，采用β=(1+μ/N₅₀(2^1/α-1))^-α剂量反应函数，将微生物衰减过程嵌入水动力计算网格，在50-100 m²的高分辨率下捕捉污染物的时空演变。这种"洪水-生态"协同模拟机制，使得预测精度较传统方法提高32%（RMSE=0.05）。

该研究的现实意义体现在三方面：首先，为德里等洪水多发城市提供了污染热点预警系统设计依据，建议在Wazirabad-Najafgarh排水集群部署实时监测；其次，证明传统污水处理厂（仅处理667/792 MGD）升级的紧迫性，推荐采用膜过滤-臭氧联用技术实现90%病原体去除；最后，建立的QMRA框架可推广至全球面临类似挑战的200余个三角洲城市，包括采用CSO系统的费城-卡姆登都会区。研究团队特别强调，未来应开发基于手机APP的微生物风险实时推送系统，将"不可见风险"转化为可操作的公共卫生干预。

这项研究开创性地将工程水文学与环境健康学交叉融合，其提出的"水力-生态-社会"耦合分析范式，为落实联合国可持续发展目标(SDG)6.3（改善水质）和11.5（减少灾害影响）提供了关键技术支撑。随着气候变化的持续加剧，这种能同时量化"显性"洪水风险和"隐性"健康风险的研究框架，将成为智慧城市韧性建设的标准工具。