海洋所最新研究成果可實(shí)現(xiàn)風(fēng)暴潮漫灘準(zhǔn)確、高效、穩(wěn)定模擬
風(fēng)暴潮災(zāi)害是造成我國沿海地區(qū)財(cái)產(chǎn)損失最嚴(yán)重的海洋動力災(zāi)害,其主要致災(zāi)形式是海水漫灘、漫堤導(dǎo)致的陸域淹沒。準(zhǔn)確、快速地預(yù)測風(fēng)暴潮淹沒是防范風(fēng)暴潮災(zāi)害的主要手段。中國科學(xué)院海洋研究所侯一筠、胡珀課題組研發(fā)了一個新型風(fēng)暴潮淹沒模型框架,通過將海洋動力判據(jù)和計(jì)算信息技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)暴潮漫灘準(zhǔn)確、高效、穩(wěn)定模擬,相關(guān)成果近日在國際學(xué)術(shù)期刊Geoscientific Model Development發(fā)表。
在臺風(fēng)與寒潮的極端天氣條件下,強(qiáng)烈大氣擾動引起海面異常升降,海水侵入人類活動區(qū)域,對人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成巨大威脅。為有效預(yù)防和減輕風(fēng)暴潮淹沒災(zāi)害影響,提前且準(zhǔn)確預(yù)測近岸區(qū)域的淹沒范圍成為防災(zāi)減災(zāi)工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。數(shù)值模式通過集成復(fù)雜的物理方程與邊界條件,結(jié)合干濕網(wǎng)格算法,能夠較為準(zhǔn)確地模擬風(fēng)暴潮過程中近岸區(qū)域的淹沒動態(tài)。然而,數(shù)值模式在實(shí)際應(yīng)用中面臨著計(jì)算穩(wěn)定性與計(jì)算時效性之間的固有矛盾。為保障模擬結(jié)果的精確性與穩(wěn)定性,通常需要加密計(jì)算網(wǎng)格,即在空間與時間維度上進(jìn)行更密集的劃分。這一做法雖然提高了模擬的精度,但同時也顯著增加了計(jì)算資源的消耗,包括更高的內(nèi)存需求、更長的計(jì)算周期等。此外,計(jì)算時效性的不足也限制了數(shù)值模式在實(shí)時業(yè)務(wù)化預(yù)報中的廣泛應(yīng)用,尤其是在需要快速響應(yīng)的風(fēng)暴潮災(zāi)害預(yù)警中。
本研究創(chuàng)新性地構(gòu)建了一個高效的風(fēng)暴潮淹沒模擬框架(如圖1所示),該框架核心在于引入了基于淺水動量方程推導(dǎo)出的新型淹沒動力判據(jù),并融合了元胞自動機(jī)(Cellular Automata,CA)網(wǎng)格迭代算法,實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)暴潮導(dǎo)致近岸淹沒過程的精準(zhǔn)模擬。這一創(chuàng)新設(shè)計(jì)規(guī)避了傳統(tǒng)數(shù)值模式中復(fù)雜的數(shù)值差分運(yùn)算,從而大幅提升了模型的計(jì)算穩(wěn)定性,同時簡化了計(jì)算網(wǎng)格的構(gòu)建流程,使其更易于實(shí)施。
本研究選取了河北滄州與廣東深圳兩地,分別針對“利奇馬”與“天鴿”兩次強(qiáng)臺風(fēng)過境期間的風(fēng)暴潮淹沒情況進(jìn)行了模擬。模擬結(jié)果與災(zāi)后實(shí)地勘察數(shù)據(jù)高度吻合,且與采用其他高級數(shù)值方法的模擬結(jié)果保持了良好的一致性(圖2所示)。在計(jì)算效率方面,該框架較數(shù)值模型有顯著提升(表1所示)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同的地形分辨率條件下,相較于傳統(tǒng)的漫灘數(shù)值模式,提升幅度高達(dá)約4個數(shù)量級。此外,本研究還定量評估了風(fēng)應(yīng)力與底摩擦力這兩種關(guān)鍵動力因素在風(fēng)暴潮過程中對海水淹沒范圍及程度的具體影響,進(jìn)一步豐富了對風(fēng)暴潮物理機(jī)制的理解,也為未來模型優(yōu)化與災(zāi)害風(fēng)險評估提供了科學(xué)依據(jù)。

圖1 風(fēng)暴潮淹沒模擬框架

圖2 萊州灣沿岸海水淹沒范圍和淹沒水深模擬結(jié)果對比
表1? ADCIRC+SWAN模式與HCA-FM模型計(jì)算網(wǎng)格和計(jì)算時間對比

本文第一作者是中國科學(xué)院海洋研究所博士研究生高玄玄,李水清特聘研究員和胡珀研究員是論文共同通訊作者,其他合作者包括莫冬雪助理研究員和劉亞豪副研究員。研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目資助。
相關(guān)論文信息:Xuanxuan Gao, Shuiqing Li*, Dongxue Mo, Yahao Liu, Po Hu*. 2024. Development of a novel storm surge inundation model framework for efficient prediction. Geoscientific Model Development. Doi: 10.5194/gmd-17-5497-2024.
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