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研究作者与机构
本文的主要作者包括Tom J. Coulthard（英国赫尔大学地理、环境与地球科学系）、Jeff C. Neal和Paul D. Bates（英国布里斯托大学地理科学学院）、Jorge Ramirez（赫尔大学）、Gustavo A. M. de Almeida（布里斯托大学）以及Greg R. Hancock（澳大利亚纽卡斯尔大学环境与生命科学学院）。该研究于2013年9月30日在线发表在期刊《Earth Surface Processes and Landforms》上，期刊卷号为38，页码为1897-1906。
学术背景
本研究属于地貌演化建模领域，特别是河流流域的长期地貌演化模拟。传统的地貌演化模型（Landscape Evolution Models, LEMs）通常采用简化的稳态水流模型，以模拟长时间尺度（数百年至数千年）和大空间尺度（数百平方公里）的地貌变化。然而，这些模型无法捕捉短时间尺度的水动力学效应（如洪水波的传播），因为非稳态水流模型需要更短的时间步长（秒级或更短）和更复杂的数值解法，这限制了其在LEMs中的应用。为了解决这一问题，本研究提出将Lisflood-FP这一简化的二维水动力学模型与CAESAR地貌演化模型结合，形成新的CAESAR-Lisflood模型，旨在提高地貌演化模拟的物理基础和计算效率。
研究流程
研究的主要流程包括以下几个步骤：
1. 模型整合：将Lisflood-FP水动力学模型与CAESAR地貌演化模型结合。Lisflood-FP通过简化浅水方程，显著提高了计算效率，使其能够在LEMs中使用。整合的重点包括水流模型的替换、侵蚀与沉积模型的调整以及模型时间步长的协调。
2. 水流模型替换：在CAESAR-Lisflood中，原有的“流扫”算法被Lisflood-FP模型完全取代。Lisflood-FP基于惯性项和Manning方程计算单元间的水流，能够更真实地模拟非稳态水流效应。
3. 侵蚀与沉积模型整合：CAESAR-Lisflood保留了CAESAR的多粒度沉积物传输模型，但将床载传输方向从八方向（D8）调整为四方向（D4）。此外，引入了简单的“河道内”侧向侵蚀函数，以控制河道变窄的正反馈效应。
4. 时间步长协调：水流模型的时间步长由Courant-Friedrichs-Lewy（CFL）条件控制，而侵蚀与沉积模型的时间步长由单元内的侵蚀与沉积量决定。CAESAR-Lisflood自动选择两者中较小的时间步长，并在低流量情况下优化时间步长以提高计算效率。
5. 初步测试：研究通过一系列基准测试和实际案例（如2005年Carlisle洪水事件）验证了CAESAR-Lisflood的准确性。测试结果表明，新模型在水流深度、流速和淹没范围等方面与其他行业标准模型具有高度一致性。
6. 流域与河段模拟：研究分别在英国Swale流域和Severn河段进行了模拟，比较了CAESAR、CAESAR-Lisflood及其稳态版本在沉积物输出方面的差异。结果显示，稳态水流模型在事件期间会产生更高的沉积物输出，而非稳态模型则更符合实际物理过程。
主要结果
1. 水流模型性能：CAESAR-Lisflood在水流深度和流速的模拟上与其他行业标准模型（如Lisflood-FP）具有高度一致性，验证了新模型的准确性。
2. 沉积物输出差异：在Swale流域的模拟中，CAESAR-Lisflood预测的沉积物输出显著低于CAESAR，且输出动态更为平缓。在Severn河段的模拟中，稳态版本的CAESAR-Lisflood产生的沉积物输出是非稳态版本的三倍，表明稳态模型在低梯度环境中会高估沉积物传输。
3. 事件规模的影响：对于中小规模事件，稳态水流模型的沉积物输出比非稳态模型高20%；而对于大规模事件，稳态模型的沉积物输出可达到非稳态模型的两倍。这表明稳态模型在模拟大型事件时存在显著偏差。
结论与意义
本研究成功整合了Lisflood-FP与CAESAR模型，创建了新的CAESAR-Lisflood地貌演化模型。该模型不仅计算效率高，而且具有更强的物理基础，能够模拟非稳态水流效应（如洪水波传播、湖泊填充、冲积扇阻塞河谷等）。研究结果表明，传统LEMs中使用的稳态水流假设可能会显著影响模拟结果，特别是在大型事件和低梯度环境中。CAESAR-Lisflood的引入为地貌演化建模提供了更真实、更高效的解决方案，具有重要的科学价值和应用潜力。
研究亮点
1. 创新性模型整合：首次将水动力学模型与地貌演化模型结合，显著提高了地貌演化模拟的物理真实性和计算效率。
2. 非稳态水流效应：能够模拟传统LEMs无法捕捉的短时间尺度水动力学效应，如洪水波传播和湖泊填充。
3. 沉积物输出差异：揭示了稳态与非稳态水流模型在沉积物输出方面的显著差异，为地貌演化研究提供了新的视角。
4. 计算效率优化：通过并行编程和多核处理器优化，显著缩短了模型运行时间，使其适用于更大规模和更复杂的地貌模拟。
其他有价值的内容
研究还探讨了CAESAR-Lisflood在模拟潮汐河流、河口环境以及水库特征方面的潜力，为未来研究提供了新的方向。此外，模型的代码已在Google Code平台上公开，便于其他研究者使用和改进。
以上是本文的详细学术报告，涵盖研究的背景、流程、结果、结论及其科学价值。