陆基传感器揭示沿海洪灾频率远超预期

一项新研究发现，沿海洪灾发生频率远超此前认知，且广泛使用的利用潮汐数据捕捉洪灾的方法存在重大缺陷。图片为研究人员在北卡罗来纳州卡罗来纳海滩采集洪水样本。图片来源：晴日洪水项目（Sunny Day Flooding Project）

北卡罗来纳州立大学与北卡罗来纳大学教堂山分校的一项新研究表明，沿海社区的洪灾发生频率远高于此前预期，且目前广泛使用的依靠海洋水位数据评估洪灾的方法存在重大缺陷。该研究论文《陆基传感器揭示沿海洪灾高频发生》发表于《自然地球与环境通讯》（Communications Earth & Environment）。

“政府机构和研究人员通过潮汐仪数据测量沿海地区水位，进而估算该地区的洪灾频率，” 论文通讯作者、北卡罗来纳大学城市与区域规划助理教授日野美幸（Miyuki Hino）指出，“这些估算结果既用于评估历史洪灾发生频率，也用于预测未来洪灾可能发生的频率。但我们的研究表明，这种方法无法准确反映洪灾的实际发生频率和持续时间。”

“由于海平面上升，如今沿海地区在飓风等极端风暴之外也会发生洪灾，” 论文合著者、北卡罗来纳州立大学海岸工程助理教授凯瑟琳阿纳尔德（Katherine Anarde）表示，“日常降雨或晴天的高潮位都可能引发洪水。我们用于监测和预测洪灾的方法必须反映这一现实，因为海平面上升意味着这类洪灾将更加频繁。我们的研究表明，必须通过陆基洪灾测量来了解沿海居民面临的实际负担，这为未来的政策和规划决策提供了依据。”

阿纳尔德和日野参与了 “晴日洪水项目”（Sunny Day Flooding Project），该研究计划致力于改进洪水监测、深化对沿海洪灾的理解，并探索最有效的防洪策略。

目前，基于潮汐仪数据推断陆地洪灾的常用 “阈值” 有两种：美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的高潮洪水阈值（HTF）和美国国家气象局的轻度洪水阈值（NWS）。

在这项研究中，研究人员利用其团队设计的陆基传感器网络数据，这些传感器用于识别被淹道路，部署在北卡罗来纳州东部地区。研究聚焦于三个社区 —— 博福特（Beaufort）、卡罗来纳海滩（Carolina Beach）和海平线（Sea Level）—— 的传感器全年数据。

研究期间，传感器检测到博福特发生 26 天洪灾，卡罗来纳海滩 65 天，海平线 128 天。

“这些数据与 HTF 和 NWS 阈值基于潮汐仪水位得出的结论差异显著，” 阿纳尔德说，“总体而言，这些阈值大幅低估了洪灾天数。例如，剔除极端风暴引发的洪灾后，海平线记录到 122 天洪灾，而最近的潮汐仪数据通过 NWS 阈值推断仅有 31 天洪灾，HTF 阈值更仅推断出 9 天。”

“但 NWS 阈值有时也会高估洪灾天数，” 阿纳尔德举例称，“卡罗来纳海滩实际发生 65 天洪灾，而根据最近潮汐仪数据应用 NWS 阈值推断出 120 天。”

日野补充道：“除了频率不准确，我们的研究还表明，洪灾实际持续时间比 HTF 和 NWS 阈值反映的更长。本质上，这些阈值未能充分考虑积水从陆地上排出所需的时间。”

“更准确的沿海洪灾信息能指导我们在何处、如何投入资源建设更具韧性的社区，” 阿纳尔德表示，“如果不了解问题的实际规模，就很难设计出有效的解决方案。”

目前，阿纳尔德和日野正与合作社区共同识别和评估应对策略，以减轻持续性洪灾的影响。

“每个社区都是独特的，因此没有一刀切的解决方案，” 日野说，“但有了更准确的数据，我们可以帮助社区评估当前和未来最适合的应对策略。”

更多信息：《陆基传感器揭示沿海洪灾高频发生》，《自然地球与环境通讯》（2025）。DOI：10.1038/s43247-025-02326-w

期刊信息：《自然地球与环境通讯》

来源：北卡罗来纳州立大学

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