《Weather and Climate Extremes》：High-Tide Flooding Frequency Projections: An Urgent Challenge for China Coastline
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2024年11月15日，一场大规模沿海洪水事件袭击了中国沿海地区，凸显了理解潮汐驱动洪水风险的紧迫性。然而，这种潮汐驱动的洪水在中国沿海地区很少受到研究关注。在此，研究人员旨在通过量化未来频繁高潮洪水（HTF）发生的可能性，提高对中国沿海高潮洪水（HTF）的认
2024年11月15日，一场大规模沿海洪水事件袭击了中国沿海地区，凸显了理解潮汐驱动洪水风险的紧迫性。然而，这种潮汐驱动的洪水在中国沿海地区很少受到研究关注。在此，研究人员旨在通过量化未来频繁高潮洪水（HTF）发生的可能性，提高对中国沿海高潮洪水（HTF）的认识。利用基于似然的HTF洪水阈值代理和模拟水位，研究人员量化了海平面上升（SLR）和放大的天文潮汐如何共同推动未来HTF超阈值频率的增加。研究结果表明，在SLR和节点潮汐周期上升阶段的驱动下，未来几十年HTF超阈值频率将显著增加。具体而言，在共享社会经济路径2-4.5（SSP2-4.5）情景下，到2050年代，中国北部沿海预计平均每周发生两次HTF超阈值事件，频率显著高于南部沿海。慢性的HTF超阈值将首先在SSP2-4.5情景下于2040年代中期出现在渤海湾。研究人员还表明，未来的潮汐放大不仅会增加HTF超阈值天数，还会提前慢性HTF的发生。研究结果突显了中国沿海HTF发生潜力的显著上升，强调需要对该地区的HTF给予更多关注。
本研究基于全球潮汐和风暴潮模型（GTSM）模拟水位数据，针对中国沿海高潮洪水（HTF）频率预测展开系统分析，论文发表在《Weather and Climate Extremes》。研究背景在于，2024年11月中国沿海发生的大规模潮汐驱动洪水事件（未伴随强降雨或风暴）凸显了该类型洪水的紧迫性，但此前中国沿海对潮汐驱动洪水的研究关注极少。为填补这一空白，研究人员利用GTSM（版本3.0）提供的1979–2018年逐小时水位数据（空间分辨率0.1度，覆盖445个沿海站点，排除小岛），并整合来自IPCC AR6的NASA海平面投影工具（提供23个站点至2150年每10年的SLR数据，含SSP1-1.9、SSP2-4.5、SSP5-8.5等情景）作为输入，旨在量化未来HTF发生频率的潜在增长，并评估慢性洪水（持续高频洪水）的首次出现时间，以唤起对中国沿海HTF风险的重视。
研究人员采用的关键技术方法包括：①基于Thompson et al. (2019) 的框架，用核密度函数替代原beta-binomial分布，建立HTF频率与年海平面（MSL）和天文潮振幅之和的关系模型；②使用UTide潮汐谐波分析包（基于2018年全年数据提取59个潮汐分潮，信噪比>2者保留）预测未来潮汐变化；③引入1%每十年潮汐振幅增长假设模拟潮汐演变；④定义HTF阈值为每日最高水位序列的99百分位（对应年均3.65天超阈值），慢性洪水起始年定义为连续10年中有至少9年每年超过50个洪水天（约每周1天）；⑤通过1000次蒙特卡洛模拟量化预测不确定性（5th–95th百分位区间），并基于GTSM保留数据集（2015–2018）和13个验潮站实测数据验证模型可靠性。这些方法避免了实地观测数据（中国不公开）的限制，同时保持了高空间分辨率和内部一致性。
研究结果部分如下：
**3.1 洪水天数预测（Flooding days prediction）**
通过模型预测发现，在SSP2-4.5情景下，中国北部沿海（Coastline1，纬度>35°N）到2050年平均HTF天数约为65.4天（5th–95th百分位范围21.6–78.9天），远高于南部沿海（Coastline3，纬度20°N–30°N）的约30天（22.1–34.8天）。渤海湾地区HTF密度最高，长江口成为南北频率差异的地理转折点，其南侧HTF天数显著下降。台湾和海南岛（Coastline4）东岸在2050年预计达到65.0天（49.7–77.1天）。到2075年，各海岸线HTF天数增加59.2–127.0天，北部与南部差异随时间缩小，至2100年两岛几乎每日发生HTF，其他海岸线每两天一次。高排放情景（SSP5-8.5）相比SSP2-4.5在2050年额外增加7.1–20.0天HTF，而低排放情景（SSP1-1.9）则减少3.2–9.9天，表明减排策略对洪水风险轨迹的关键作用。
**3.2 从偶发到慢性过渡（Transition from occasional to chronic）**
慢性洪水起始年定义为连续10年中有9年超过50个洪水天。渤海湾最早出现慢性HTF，平均起始年为2046.3（5th–95th百分位范围2041–2069年），台湾和海南岛紧随其后（2043年，范围2041–2047年），而Coastline3最晚（平均2061年，范围2055–2064年）。高排放情景（SSP5-8.5）使慢性洪水提前5.4年（Coastline1）至6.5年（Coastline3），而低排放情景下Coastline3的慢性起始年从2069年（SSP5-8.5）提前至2055年（SSP1-1.9），但SSP1-2.6情景下因SLR短期波动出现延迟现象。提高HTF阈值（如从99百分位升至99.5百分位）可将慢性起始年推迟10年以上（Coastline1和2）或5年左右（Coastline3和4），表明加强物理防御可有效延缓慢性洪水影响。
**3.3 海洋潮汐对洪水天数的影响（effects of ocean tides on flooding days）**
引入1%每十年潮汐振幅增长后，到2050年额外增加约25个HTF天，Coastline2绝对增量最大，Coastline3相对增量最高（约30%–40%）。潮汐放大使慢性洪水起始年提前，Coastline1至4分别平均提前4.4、4.2、7.3、2.0年，其中Coastline3提前幅度最大（5.9–8.5年），导致其慢性起始年降至2050–2060年。相反，台湾和海南岛及渤海湾因基线HTF天数较高，潮汐放大的相对影响较小。在高排放情景下，潮汐贡献相对减弱，因为SLR幅度远大于潮汐变化。
**3.4 预测结果与全球模型及观测的对比（Predictions versus global model and observations）**
与CDS提供的五个全球气候模型（CMIP6，SSP5-8.5情景）对比，本研究方法在渤海湾、台湾和江苏沿海的HTF预测与全球模型趋势一致，但数量存在差异。其中HadGEM3_GC31_HM模型与本研究预测最吻合（311个站点在预测范围内，占69.9%），而GDFL_CM4C192_SST最差（仅170个站点，占38.2%）。在海南、上海和杭州湾地区，本研究预测偏高，原因是所用SLR数据高于全球模型。与13个验潮站实测数据对比验证显示，GTSM模拟与实测在HTF趋势和18.6年节点潮汐周期上表现一致，但模拟低估绝对水位，导致对SLR更敏感，且因时间跨度不匹配（多数验潮站记录截至1997年）造成基线差异。
讨论部分总结：本研究利用GTSM模拟数据替代缺失的实测水位，但全球模型在近岸浅水区系统性低估水位（如Wang et al., 2025c证实），导致SLR对HTF的影响在模型预测中可能被高估。基于百分位阈值的方法提供了大规模一致性指标，但无法反映局部防御、地形及降雨等复合因素，未来需结合高分辨率地形和实测数据校准。潮汐放大贡献显著，但未考虑潮汐减小（部分站点观测到）及季节变率，后续应纳入月尺度预测。方法验证表明能捕捉中等条件，但对极端事件表现有限，且仅提供年际预测，缺乏季节分辨率。研究结果与先前极端事件频率增加结论一致（如百年一遇洪水至2050年每20年一次），并识别出台湾为最脆弱区域之一，同时指出长江口以北（Coastline1和2）防洪标准低于南部，需加强关注。
研究结论部分原文翻译如下：
研究人员使用GTSM模拟水位作为观测的代理。预测方法源自Thompson并经过Li修改，将SLR和潮汐演变作为输入参数预测未来HTF频率。研究结果揭示了在SLR和节点潮汐周期上升阶段的共同驱动下，未来HTF事件频率的显著增加。具体而言，在SSP情景下，到2050年代，北部沿海地区HTF事件平均每周发生两次，频率显著高于南部沿海。在SSP2-4.5 SLR情景下，慢性洪水过程预计首先在2040年代中期于渤海湾出现。此外，分析表明，未来的潮汐放大不仅会增加HTF总天数，还会加速慢性洪水的开始。这些结果共同强调了中国沿海HTF频率潜在的大幅上升，从而突出了对该地区HTF风险加强关注和采取主动措施的迫切需求。
