5月30日，美國杜克大學尼古拉斯環境學院Kumar教授到智水參加北京英特-南京智水-杜克大學學術交流，雙方圍繞環境管理中機理模型的重要作用展開了深入探討。

 問渠哪得清如許

為有源頭活水來

 Kumar教授學術報告的題目是“研發基于物理過程的數值模型:挑戰與回報”（Developing Physically-based Models: Challenges and Payoffs）。他從多年的研究實踐出發，將扎實的理論與生動的案例相融合，詳細闡釋了機理模型對于我們正確認識客觀世界的重要意義。

在報告的上半部分，Kumar教授介紹了構建機理模型所面臨的主要挑戰，也是在使用基理模型時需要格外留意的要點，包括：

a）為機理模型建立基準參照：不僅對單個物理過程進行基準確認，同時對多個物理過程之間的交互影響進行基準確認；

b）理解機理模型的原理過程：例如通過同位素方法來反推同一流域中的植被與河流中存在兩個不同系統的水循環，并進行驗證分析；

c）通過合理構建模型架構來提升計算效率：對比結構化網格與非結構化網格求解效率的差異、對比MPI/GPU/PreConditioner等計算方法和輔助工具對不同問題的適應性；

d）尋求合適的機理模型求解工具：學會利用現有的求解工具（Sundials/PETs/OpenFoam等），把更多的精力放在理解問題、構建模型、分析結果上；

e）以及對機理模型未來發展方向的思考：選取跨平臺的語言、基于網絡的決策支持模型構建等。

△ Kumar教授報告現場一

 在報告的下半部分，Kumar教授結合實際案例分享了機理模型在幫助我們認識客觀世界時候所能發揮的重要作用，包括：

a）幫助對系統結果進行預測，并能夠指導科學監測方案制訂：構建美國南部某受颶風影響的試驗流域土壤下滲物理模型并進行率定校驗，逐項分析評估植物蒸騰、土壤初始含水量、地下水水位等因素對于地表徑流量的影響，理解相等降雨量條件下，不同場次降雨帶來地表徑流總量差異顯著的深層次原因，并以此確定監測方案所應涵蓋的關鍵指標。

b）幫助發現未來的趨勢：構建美國東北部某流域的融雪物理模型，并與多種氣候變化模型耦合，預測不同氣候變化情景下的雪堆中含水量的差異。

c）幫助對經驗模型進行改進：構建包括雨滴沖擊、水力沖刷、水力輸移、再懸浮、重力沉淀等物理過程的流域水文-泥沙模型，逐步簡化模型的單個子模塊，并與相對應的經驗模型模擬結果進行比對，確定經驗模型中經驗參數背后的物理含義，并對參數的取值范圍提供指導。

d）幫助制訂應對策略：從宏觀水資源管理的角度，構建包括太陽輻射、植被覆蓋、降雪、蒸騰等各要素的物理模型，量化美國西部某流域森林密度與融雪速度的關系，評估為使得融雪供水量與需求同步的最佳森林密度。

△ Kumar教授報告現場二

 長風破浪會有時

直掛云帆濟滄海

 英特首席科學家鄒銳博士詳細介紹了“智能流域管理的洱海實踐”，包括“流域水文水質模型-洱海湖體三維水動力水質模型-藻類模型”耦合模型體系建設、湖體水質管理決策情景分析、以及洱海湖體水質短期預警和長效管控運營平臺的建設等。其中對于洱海流場的新發現，以及由模型反推得到的導致洱海垂向水溫分層不明顯的關鍵因素等，都詮釋了機理模型在解決水環境實際管理問題時所能提供給我們的全新視角和科學洞見，為制訂切實有效的智能化流域-水體管理措施打下堅實的基礎。

英特高級研究科學家陳星博士分享了機理模型用于流域管理的兩個案例。第一個案例中，耦合地表水-地下水的分布式水文模型被用于分析美國南部某試驗流域的邊坡地下水水位在底部沖溝深度不同時的變化情況，通過機理模型的分析，不僅能夠直觀分析和展示邊坡上中下段的水位動態變化過程，而且能夠橫向分析邊坡土壤成分發生改變時的各種情景，為深入理解地表徑流、壤中流、生態基流等水文過程提供了模擬分析的平臺。第二個案例中，針對云南大理海東山地新區的邊坡魚鱗坑內護坡植被的灌溉需求，研發了魚鱗坑內的地表水-地下水耦合模型，劃分新區的非結構化網格，采用地表水-地下水耦合模型分析單個魚鱗坑內的入滲過程，采用圣維南方程和湍流方程模擬魚鱗坑之間的匯流過程，并采用有限體積法進行求解，評估不同降雨條件下的地表徑流，以及魚鱗坑內的土壤含水量，結合邊坡植被的具體類型評估其生態需水量和灌溉需求，為海東山地新區的健康水循環體系中智能調度模塊的構建提供必要的數據支撐。

Kumar教授表示，英特-智水團隊所創建的智能流域管理核心理念和相關技術體系令人印象深刻，團隊所遵循的將模型基礎理論與工程實踐應用緊密結合、從實際問題需求出發進行科學創新的路線也是他本人一直推崇的方向，大家未來會朝著共同的目標一起努力，推動更深層次的合作和交流。

河海大學、千百園環境教育基地等單位也參加了本次學術研討。

（來源：本站編輯）