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基于WRF-Hydro和资料同化的城市洪水高分辨率模拟和预测( High-Resolution Modeling and Prediction of Urban Floods Using WRF-Hydro and Data Assimilation )
S Kim H Shen S Noh DJ Seo B Philips
我们评估了在达拉斯-沃思堡地区(DFW)使用WRF-Hydro提高水文模拟分辨率、选定模型参数的校准和径流观测同化对基于事件的城市洪水模拟和预测的影响。我们使用大气雷达网的协同自适应感知在500米1分钟分辨率下的定量降水估计用于观测降雨，逐步线搜索用于校准，固定滞后平滑用于数据同化(DA)。模型域是一个144.6公里的区域，包括位于DFW中部的阿灵顿和大草原的3个城市集水区。结果表明，6个WRF-Hydro参数的事件特异性校正在模拟汇水口水文过程中是很成功的，特别是对最重要的上升支流，但对衰减的峰值或快速后退的下降支流则不太成功。陆面模式(LSM)必须具备至少250米的空间分辨率，才能描绘小流域，从而以可接受的精度捕捉流域范围的降雨。在选定的分辨率组合下，对LSM的分辨率为250和125米，对路由模型的分辨率为250、125和50米，仿真结果喜忧参半。总体结果表明，在缺乏分辨率规定和河道布线参数校正的情况下，LSM和布线模型的分辨率为250 m从性能和计算要求上都是一个很好的选择；在缺乏高质量的径流校正和连续模拟的情况下，需要DA初始化WRF-Hydro来进行基于事件的高分辨率城市洪水预报。
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