全球开放数据集驱动的海岸障壁对极端风暴响应过程模拟：一种基于SWAN-XBeach耦合的全球评估方法

《Geomorphology》：Coastal barrier response to energetic storms: A global process-based modelling overview

　　

摘要专业翻译 在极端海岸风暴事件期间，海岸障壁（coastal barrier）同时面临侵蚀和洪水淹没的威胁。基于过程模型（process-based model）能够刻画水动力和地貌动力学过程，可对此类灾害进行精确分析。然而，此类模型通常需要详细的边界与强迫条件，而这些条件往往难以获取。新兴的替代方案是利用波浪、水位及地形-水深（topo-bathymetry）方面的开放获取全球数据集。本研究提出了一种新方法，利用此类开放数据集的覆盖优势，对合成风暴（重现期为50年的波高）作用下海岸障壁的响应开展全球尺度的初步评估。研究人员将地形-水深数据进行融合，构建了合成海岸障壁剖面，并采用SWAN与XBeach的耦合实现模拟风暴影响，其中分别以surfbeat模式和非静水（non-hydrostatic）模式模拟侵蚀响应和洪水淹没响应。结果表明，来自全球数据集的边界强迫与过程模型能够捕捉海岸障壁形态、水动力强迫及随之而来的风暴响应的全球变异性，预测的侵蚀量级与已报道的案例研究具有定性一致性。此外，研究发现侵蚀响应的变异性主要由最大离岸波高和水位控制，而洪水淹没响应还受海岸障壁前缘体积的制约。上述结果凸显了将全球开放数据集与过程建模相结合作为一种可扩展方法的潜力，可用于为早期预警系统提供信息，实现全球一致的海岸脆弱性评估。

论文解读

一、研究背景与问题

海岸障壁（coastal barrier）是平行于海岸的狭长动态地貌单元，可表现为湾口沙坝、沙嘴或障壁岛（barrier island），其中障壁岛覆盖了全球超过10%的海岸线。作为大陆和潟湖生态系统的重要天然屏障，海岸障壁通过削减风暴增水和波浪能量来减轻风暴灾害，并随着海平面上升和沉积物供给变化而动态演化，常通过越流（overwash）过程向陆迁移。在全球范围内已识别出超过2000个障壁岛，总长度约21000 km，其中63%位于拖尾边缘海岸，74%分布于北半球，美国占24%，约140万人口居住于此。

海岸障壁在风暴期间面临侵蚀和洪水淹没的双重灾害，且海平面上升将加剧这一风险。随着气候变化，全球59%的海岸线预计将出现极端有效波高（significant wave height, H_s）的增加，风暴事件将更加频繁和剧烈。南半球尤其易受极端天气影响，但长期高分辨率海岸数据极为匮乏。Sallenger（2000）提出了障壁岛风暴响应的四阶段框架：冲刷（swash） regime、碰撞（collision） regime、越流（overwash） regime和淹没（inundation） regime；Leaman等（2021）进一步补充了结合洪水与侵蚀灾害的分类体系。然而，这些框架需要详细的现场数据和大量计算资源。

目前，高分辨率XBeach风暴影响模拟主要集中在北半球，南半球大量数据匮乏地区缺乏模型校准、验证和应用。尽管已有研究利用开放获取全球数据集量化海岸侵蚀或洪水暴露度，但尚未有研究探索利用全球数据集进行有意义的、基于过程的全球尺度风暴影响评估。联合国“全民早期预警”倡议呼吁建立全球适用的多灾种早期预警方法。因此，本研究旨在提出并验证一种完全基于公开全球数据集的海岸障壁风暴影响评估方法。

二、研究内容与结论

本研究选取了30个全球分布的海岸障壁（以障壁岛和半岛为主），筛选标准包括：避开小岛或复杂地形区域、具有可识别的沙丘和稀疏低矮植被、选取约200 m形态均一的自然岸段、尽量排除人工养护或改造。利用TanDEM-X全球数字高程模型（DEM，0.4角秒分辨率，约12 m）和ETOPO 2022全球水深数据（15角秒分辨率，约460 m）构建合成海岸障壁剖面，以Dean平衡剖面（Dean equilibrium profile）在平均海平面（MSL）与闭合深度之间进行地形和水深数据的融合。从WAVERYS全球波浪再分析数据（0.2°空间分辨率、3 h时间分辨率）提取离岸波高、谱峰周期和平均方向，从全球潮汐与风暴增水模型（GTSM v3.0，海岸区域2.5 km分辨率、1 h时间分辨率）提取水位信息。通过去聚类算法识别独立风暴事件，拟合广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution）确定50年重现期波高，并保留各地点风暴形态特征构建合成风暴强迫。采用SWAN模型（第三代谱波传播模型）进行二维非定常近岸动力降尺度，再将结果输入XBeach v1.24 Halloween版本，分别以surfbeat模式（XB-SB，相位平均、解析长波）模拟侵蚀过程，以非静水模式（XB-NH，解析全部短波和长波）在固定床面上模拟洪水淹没过程。两种模式均采用默认参数、随机种子为0、地貌加速因子（morfac）为1。

三、研究结果

海岸障壁形态与水文动力特征分析：研究人员系统定义了23个形态和水动力变量，包括纬度、闭合深度（depth of closure）、近岸坡度、前缘障壁体积（frontal barrier volume）、海滩坡度、滩肩体积（berm volume）、沙丘高度、前缘沙丘体积、中值粒径（D₅₀）、无量纲沉降速度（dimensionless fall velocity）等形态变量，以及最大离岸H_s、最大离岸T_p、风暴历时、风暴功率（storm power）、最大水位、潮差等水动力变量。这些变量与Carapu?o等（2016）的地质指标和Ferreira等（2017）的过程指标框架保持一致。

侵蚀响应与洪水响应指标提取：从XBeach模拟的前后剖面差异中提取了过程指标。侵蚀响应指标包括碰撞小时数占比、最大爬高（run-up）、沙丘侵蚀体积、滩肩侵蚀体积、总侵蚀体积、最大后退距离、平均后退距离、沙丘趾后退、岸线后退和相对体积损失率；洪水响应指标包括越流小时数占比、最大爬高（XB-NH）、越顶体积（overtopping volume）、平均越顶流量、越顶波浪次数、平均越顶事件持续时间和越流范围（overwash extent）。

相关性分析与多元线性回归：通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient, R）和p值检验变量间相关性，剔除存在显著共线性的变量后，分别构建仅含形态变量、仅含水动力变量以及两者组合的三组多元线性回归模型。结果显示，侵蚀响应的变异性主要由最大离岸波高和水位控制，而洪水淹没响应还受海岸障壁前缘体积的制约。

四、讨论与结论

研究人员指出，使用默认参数是鉴于无法对所有地点进行逐点校准的必要折中，这一局限性在讨论部分予以说明。全球数据集在空间和时间分辨率上的固有局限会引入不确定性，限制详细局地评估，但卫星遥感和数据同化技术的进步正不断提升全球产品的分辨率和精度。尽管存在这些局限，本研究证明了全球开放数据集与过程模型相结合能够捕捉海岸障壁形态、水动力强迫和风暴响应的全球变异性，预测的侵蚀量级与已报道的案例研究具有定性一致性。

研究结论为：通过将全球开放数据集与基于过程的数值模型相结合，本研究提出并验证了一种全球一致的海岸障壁风暴影响评估方法。该方法能够为数据匮乏地区（尤其是南半球）提供风暴灾害的一阶评估指标，支持热点区域识别和跨区域对比，为早期预警系统提供可扩展的技术路径，助力实现联合国“全民早期预警”倡议所倡导的全球多灾种预警覆盖目标。