第一个大规模洪水淹没预报模型

目前，从大陆到全球范围的洪水预报是在点流量上进行预测的，鲜有关注地方性淹没预测的细节和准确性。然而，淹没变量是值得关注的，因为所有洪水影响本质上都是地方性的。本文提出了一种大规模洪水淹没集合预报模型，利用在数据稀缺区域中最优的数据和建模方法。该模型是为下赞比西河建立的，旨在展示在数据稀缺的大区域中当前的洪水淹没预报能力。使用了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集合预报（ENS）数据来驱动可变渗透能力（VIC）水文模型，该模型模拟并引导每日流量到二维水动力模型的输入边界位置。在大范围内高效的水动力建模仍然需要网格分辨率通常大于在洪水波传播中发挥重要作用的渠道宽度。因此，我们采用了一种新颖的子网格渠道方案，以详细描述河流网络，同时以适当的尺度表示洪泛区。建模系统使用卫星激光高度计的渠道水位进行了校准，然后应用于预测2007年2月的莫桑比克洪水。模型评估表明，模拟的洪水边缘单元距离观测洪水边缘的一至两个模型分辨率，而淹没区域的一致性平均为86%。我们的研究强调，在空间尺度从几十到几十万平方公里范围内，能够实现物理上合理的参数值和满意的表现，模型网格分辨率可达到几平方公里。