校准后二维HEC-RAS与SMS-TUFLOW Classic模型性能比较：多种洪水情景下网格分辨率对淹没范围与水深的影响

《Sci》：Comparative Performance of Calibrated 2D HEC-RAS and SMS-TUFLOW Classic Models: Effects of Mesh Resolution on Inundation Extent and Water Depth Under Multiple Flood Scenarios

　　

网格分辨率是二维洪水建模中数值不确定性的主要来源，因其控制地形表征、湿干过渡、计算成本及校准参数的可迁移性。然而关于两种广泛应用求解器是否在不同洪水量级下呈现相同分辨率响应模式的受控证据仍然有限。本研究针对美国田纳西州Little River从山地到缓坡河段，在HEC-RAS 2D version 7.0与SMS 13.0–TUFLOW Classic中建立校准模型配置，采用相同地形、土地覆盖糙率及水文边界数据。模型以2025年4月6–11日事件校准，并以2026年3月11–16日事件独立验证。由两模型、五种单元尺寸（15–55 ft）及五种流量条件（观测事件与Q50、Q100、Q200、Q500设计洪水）构成因子实验，共50次模拟。研究同时评估各校准模型内分辨率敏感性及通用情景矩阵下模型间收敛性。淹没范围在较低量级观测事件中分辨率敏感性最强，而模型间范围差异随洪水量级增大而减小。出口水文过程线与峰值流量相对稳定，但局部水深分布在网格粗化时一致性下降，尤以SMS-TUFLOW为甚。HEC-RAS保持更高水深一致性，可能因其子网格属性表（sub-grid property tables）保留单元尺度体积与输运信息。总体而言，网格充分性依输出变量与求解器而异，表明网格选择应基于目标水力输出并经显式空间稳定性检验支持。

研究背景方面，洪水淹没模型支撑灾害制图与风险管理，但其预测受地形数据、糙率、边界强迫、校准证据、数值格式及空间离散化制约。二维（2D）水动力模型在河道–洪泛区交互应用中平衡了空间细节与计算需求。计算单元尺寸通过两种竞争机制影响输出：加密改善狭窄流路、地形控制与湿干边界表征，粗化减少单元数与耗时但平滑或遗漏局部地形特征。现有研究多关注DEM与土地覆盖分辨率、复杂地形跨模型行为、淹没建模尺度效应及流域尺度水文过程线差异，但在地形、糙率、边界强迫、模型域与评价指标受控条件下，校准后HEC-RAS 2D与SMS-TUFLOW Classic是否呈现可比分辨率响应模式证据有限。该研究因而在通用实验框架下评估模型内分辨率敏感性与跨模型收敛性，并兼顾数据稀缺流域以文献糙率为唯一依据时的实用含义，发表于《Sci》。

关键技术方法上，研究人员选取美国田纳西州Little River下游河段（介于USGS-03498500与USGS-03498850站之间）为对象，采用USGS 3DEP 1 m（3.28 ft）DEM与ESA WorldCover 10 m 2021土地覆盖，依Chow、USGS及软件手册赋Manning糙率初值；以2025年4月6–11日观测事件在15 ft网格下用n_min、n_T&E、n_max三套糙率校准，以2026年3月11–16日事件独立验证；设计洪水Q₅₀–Q₅₀₀由1987–2025年日历年峰值经GEV分布估计峰量并缩放观测过程线形获得；在HEC-RAS 2D 7.0（有限体积+子网格地形）与SMS 13.0–TUFLOW Classic（固定正方形有限差分网格）中各取15/25/35/45/55 ft五档网格，构成2×5×5=50模拟；评价输出含淹没面积、出口水文过程线（R2、NSE、RMSE、RSR、KGE、PBIAS）、峰值流量及坐标匹配单元水深差（(HR-ST)/HR×100与wet/dry null）。

研究结果部分，3.1节计算网格分辨率对淹没面积的影响表明：两模型淹没面积均随网格粗化略增，观测事件敏感性最强，HEC-RAS普遍大于SMS-TUFLOW，事件情景差17.15%–26.87%，Q₅₀/Q₁₀₀多低于3.5%，Q₂₀₀/Q₅₀₀一般低于1%，即低量级下分辨率效应显著、大洪水时模型间范围收敛。3.2节计算网格分辨率对出口水文过程线响应的影响显示：HEC-RAS各网格R2/NSE/KGE/RSR多列very good，PBIAS良好，15–55 ft接近平稳；SMS-TUFLOW在ST45–ST55时KGE与PBIAS退化，需15–35 ft保稳健，故HEC-RAS出口过程线对网格更不敏感。3.3节网格分辨率对出口峰值流量的影响指出：HEC-RAS峰值随粗化微降且仅观测事件稍变，设计洪水跨网格高度稳定；SMS-TUFLOW类似，事件情景峰差?1.04%至?3.88%，设计洪水差多<1%（Q₂₀₀最大0.75%），峰值量对网格不敏感。3.4节空间水深敏感性与模型间差异表明：同模型内相近网格0–10%类占比最高，细粗对比推高差异类与null（wet/dry失配）；SMS-TUFLOW偏移更大尤其涉55 ft网格，HEC-RAS深度收敛更强；跨模型看观测事件仅11.37%–20.66%细胞在0–10%且null占20.98%–24.55%，Q₅₀→Q₅₀₀时0–10%主导、null下降，但浅缘相对误差大未必绝对危险、主槽同百分比绝对更深。

讨论部分，研究人员指出网格敏感性依输出而异：面积与过程线在主要输运路径激活后积分稳定，局部水深直接受单元高程/面连通/湿干控制故粗化响应强；洪水量级增大使泛区连续淹没、湿干过渡权重降低、模型间范围与低差类收敛，但水文过程线稳定不能替代水深空间稳定。求解器架构上HEC-RAS子网格属性表保留1 m地形体–面输运关系故粗格仍持细节，TUFLOW Classic固定FD格对窄连浅储更直接受尺寸改，前者非普适优但在本河段致其深度敏感性更低；文称“实用网格稳定性”仅限15–55 ft非渐近独立。主槽与泛区须分释，浅缘厘米差可判null、主槽同百分比绝对水位差影响输运。验证局限含无独立面积/水深观测、Nails Creek无测流致下游峰偏低约0.5×103 CFS（PBIAS≈?13%）、校准事件近1年重现期而Q₅₀–Q₅₀₀为GEV缩形、湿干阈值无一一对应、单河段单地形，故结论属比较数值证据非绝对排名。实用上大洪水筛广淹范围可用中网格，深度/基础设施/撤离/区划须细化与显式稳定性检，尤SMS-TUFLOW Classic；未验空间图应作带不确定情景产品。

结论部分翻译：本研究在通用地形、水文与糙率条件下比较HEC-RAS 2D与SMS-TUFLOW Classic校准配置，受控2×5×5实验辨识单元尺寸、洪水量级与求解器结构如何影响淹没范围、出口过程线、峰值流量与局部水深分布，响应非各输出一致。淹没范围在频发低量级事件中最具网格敏感性，HEC-RAS与SMS-TUFLOW自Q₅₀至Q₅₀₀渐进收敛；出口过程线与峰值流量较稳，HEC-RAS在15–55 ft具实用过程线稳定性，SMS-TUFLOW于45–55 ft退化；单元水深仍最分辨率敏感，HEC-RAS空间一致性更高，SMS-TUFLOW随粗化产生更多高差与湿干失配。过程线或面积一致不当作局部水深收敛证据，广淹下粗格可付整体响应但深度灾害与暴露评估需细格与分区检，浅缘相对差须合绝对深与水利位置释。因缺空间验证、观测事件频发低量级、极值超校准域，结论属比较非绝对；未来应评实测高流、多河型、绝对深误、计算成本、质量平衡、湿干阈值、河道–泛区靶向加密及正式网格收敛指标。