Влияние характеристик земной поверхности на прибрежное сложное наводнение с использованием связанного гидродинамико-гидравлического моделирования

Почему прибрежные наводнения важны для повседневной жизни

Для людей, живущих у устьев рек и в низменных прибрежных зонах, наводнение во время циклона может прийти одновременно с нескольких сторон: из-за раздувшихся рек, сильного дождя и высокого моря. В этом исследовании изучается, как сама природа поверхности земли — от городского асфальта до сельскохозяйственных полей и прибрежных почв — может сделать такие «сложные» наводнения на восточном побережье Индии значительно хуже или, наоборот, частично смягчить их. Показав, как покров земли и способность почв впитывать воду формируют реальные последствия наводнений, работа даёт подсказки для более безопасного планирования, улучшенных предупреждений и разумного землепользования в уязвимых дельтах по всему миру.

Множество путей, по которым вода может переполнить побережье

Авторы сосредотачиваются на сложных наводнениях, когда штормовые приливы, интенсивные осадки и речные стоки вместе повышают уровни воды больше, чем любой отдельный фактор. Вдоль побережья Одиши циклоны могут загнать купол воды на берег, одновременно выпадая огромными объёмами дождя над бассейнами рек, стекающих в ту же прибрежную зону. Ранее многие исследования рассматривали эти компоненты по отдельности или игнорировали, как разные почвы и поверхности влияют на то, впитывается ли дождь в грунт или стекает в реки. Это исследование стремится связать эти элементы в одну модельную схему, уделяя особое внимание тому, как условия на поверхности земли усиливают или смягчают наводнения во время циклона Яас в 2021 году.

Как команда строит цифровой двойник наводнений

Исследователи объединяют два хорошо известных инструмента в единую систему. Одна модель (ADCIRC) описывает приливы и уровни воды, вызванные циклоном, в Бенгальском заливе, а другая (HEC-RAS) отслеживает движение воды по рекам и поймам на суше. Они подают в речную модель расходы рек в верхних точках, уровни штормовых приливов у устьев рек, почасовой дождь и испарение на сетке, а также детальные карты землепользования и типов почв. Используя спутниковые данные покрытия земли и глобальные данные по почвам, они присваивают каждому участку «число кривой» и минимальные значения скорости инфильтрации, которые вместе определяют, насколько легко вода может просачиваться в почву или стекать по поверхности.

Проверка модели на реальном шторме

Чтобы оценить работу системы, команда моделирует циклон Яас и сравнивает результаты с измерениями уровня воды на приливных гидах и буях, а главное — с картами наводнения, полученными по радарам Sentinel-1 три дня после выхода на берег. Морская модель с высокой точностью воспроизводит штормовые приливы, что даёт уверенность в прибрежных граничных условиях. На суше первые симуляции правильно показывают общую картину затоплённых округов, но недооценивают большую часть наблюдаемой затопленной территории, особенно в низменных прибрежных районах. Эта недооценка указывает на то, что в настройке по умолчанию в почву уходит слишком много воды, а также на неопределённости в продуктах дождя и испарения, используемых для управления моделью.

Что почва и дождь делают с картиной наводнения

Авторы затем проводят серию экспериментов, чтобы распутать, как осадки, испарение, штормовые приливы и параметры почвы по отдельности влияют на наводнение. Пробуя три разных набора данных осадков, они выявляют, что один индийский высокоразрешающий продукт (IMDAA) лучше всего соответствует как измерениям дождя, так и наблюдаемым наводнениям. Они показывают, что дождь является основным драйвером затопленной площади, тогда как штормовые приливы добавляют важные, но более локальные эффекты у устьев рек. Испарение умеренно сокращает наводнения в дни после пика осадков. Тесты чувствительности показывают, что снижение минимальной скорости инфильтрации и использование более высоких чисел кривой оба переводят больше дождя в поверхностный сток, резко увеличивая смоделированную затопленную площадь, особенно в округах с определёнными прибрежными типами почв.

От проб и ошибок к откалиброванному инструменту для наводнений

Руководствуясь этими тестами, команда калибрует параметры почвы по округам, сосредотачиваясь на доминирующем прибрежном типе почвы и фиксируя схемы землепокрова. Снижение его минимальной скорости инфильтрации и, в одном округе, повышение числа кривой приближают модель к протяжённостям наводнений, определённым по спутнику Sentinel. Улучшённая конфигурация увеличивает общую смоделированную площадь затопления примерно в полтора раза по сравнению со значением по умолчанию и обеспечивает сильное статистическое согласие с картами со спутника. Наконец, откалиброванная модель используется для пересмотра двух более ранних циклонов — Суперциклон Одиша 1999 года и Файлин 2013 года — показав, что включение реалистичных осадков и процессов на поверхности земли может примерно вдвое увеличить оценённую площадь затопления по сравнению с симуляциями, учитывающими только речной сток и штормовые приливы.

Что это значит для людей, живущих у дельтовых побережий

Проще говоря, исследование показывает, что то, насколько земля уже влажная, насколько легко локальные почвы впитывают воду и какой доле поверхности покрыта асфальтом или застройкой, может быть не менее важным, чем высота штормового прилива при определении того, кто окажется в зоне подтопления. Объединяя информацию о побережье, реках, осадках и характеристиках земной поверхности в одной схеме и настраивая её по спутниковым наблюдениям, авторы предлагают более реалистичный инструмент для оценки того, какие округа наиболее подвержены риску при различных типах циклонов. Такое моделирование может помочь планировщикам точнее картировать зоны затопления, расставлять приоритеты для улучшения дренажа и управления землепользованием и проектировать системы раннего предупреждения, учитывающие всю цепочку от падающего дождя и растущего моря до воды на улице.

Цитирование: Tiwari, P., Rao, A.D. & Pant, V. Impact of land surface characteristics on coastal compound flooding using a coupled hydrodynamic-hydraulic modelling framework. Sci Rep 16, 15386 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46242-1

Ключевые слова: прибрежное наводнение, циклонные осадки, инфильтрация почвы, сложное наводнение, речные дельты