The contribution of hurricane remote ocean forcing to storm surge along the Southeastern U.S. coast

飓风远程海洋强迫对美国东南海岸风暴潮的贡献

Kyungmin Park ${}^{a,\ast }$, Ivan Federico ${}^b$, Emanuele Di Lorenzo ${}^a$, Tal Ezer ${}^c$, Kim M. Cobb ${}^d$, Nadia Pinardi ${}^e$, Giovanni Coppini ${}^b$

${}^a$ 佐治亚理工学院海洋科学与工程项目，美国佐治亚州亚特兰大
${}^b$ 欧洲-地中海气候变化中心，意大利莱切
${}^c$ 欧道明大学海岸物理海洋学中心，美国弗吉尼亚州诺福克
${}^d$ 佐治亚理工学院地球与大气科学学院，美国佐治亚州亚特兰大
${}^e$ 博洛尼亚大学物理与天文学系，意大利博洛尼亚

这篇论文通过构建高分辨率（最高10米）的非结构网格海洋模型SHYFEM，并结合佐治亚州北部密集的水位传感器网络观测，系统研究了马修飓风（2016年）和多里安飓风（2019年）期间局地强迫（表面风和气压）与远程强迫（通过开边界传入的、与湾流变化及海岸陷波信号相关的大尺度海平面异常和斜压效应）对风暴潮的贡献。研究发现，局地强迫主要导致沿岸水位均匀上升，其幅度取决于飓风路径离岸距离（马修更强，多里安较弱）；而风暴潮峰值的位置和沿岸分布则完全由远程强迫的到达时间决定：马修期间远程强迫与局地强迫几乎同时到达（相差约2小时），导致风暴潮在区域北部（萨凡纳市和泰比岛）达到最大；多里安期间两者到达时间相差约14小时，最大风暴潮出现在南部（萨佩洛岛）。远程强迫在总风暴潮中占主导地位，并且其影响在飓风过后仍可持续（马修水位反弹高达0.75米，多里安反弹0.3米）。若局地与远程强迫的峰值潮同时发生，马修和多里安的内陆水位将分别额外增加30%和50%。此外，风应力是局地强迫中的主导因素，其产生的风暴潮幅度比气压贡献大一个数量级。研究强调了在风暴潮预测中准确模拟大尺度远程海洋信号及其与局地强迫相对相位的重要性。

文章信息

摘要

关键词：
风暴潮
飓风
数值模型
局地强迫
远程强迫
水位传感器
高分辨率

控制南大湾沿岸湿地和社区风暴潮时空表现的动力学是复杂的，并且尚未被充分理解。利用新开发的、位于佐治亚州北部海岸的高密度超局域水位传感器网络，我们实施并测试了一个非结构化的海岸海洋数值模型（水平分辨率高达 $10$ 米），该模型能够解析和诊断在马修飓风（2016年）和多里安飓风（2019年）这两场具有平行于海岸路径的飓风期间，由风暴引起的海平面上升。通过一组模型敏感性分析，我们将风暴潮的驱动因素分解为与飓风在目标区域上空的直接表面强迫相关的部分（例如，嵌套模型域中的局地大气风场和气压条件）和与通过模型开边界传入的、飓风引起的海平面异常和斜压效应相关的远程海洋强迫。对于这两场飓风，我们发现，局地表面大气强迫导致整个佐治亚州北部海岸沿线产生均匀的沿岸水位响应，其幅度与飓风路径离岸的远近成正比（例如，马修更强，多里安更弱）。然而，最大风暴潮的沿岸结构和位置完全由远程海洋强迫的到达时间决定。在马修的情况下，远程强迫在飓风直接经过佐治亚州北部后2小时内到达，并在区域的北部（例如，萨凡纳市和泰比岛）驱动了峰值风暴潮。相比之下，在多里安期间，远程强迫与局地强迫之间存在14小时的差异，最大风暴潮出现在萨佩洛岛周围的南部地区。我们估计，如果局地和远程强迫同时发生，马修和/or多里安的峰值风暴潮和水位将分别被放大高达30%和50%。虽然这项敏感性分析仅包含两场飓风，并且聚焦于佐治亚州北部周边的案例研究，但显然，预测和理解南大湾中飓风沿岸范围远程海洋强迫的区域表现和时间，对于估计沿海社区在面对应急和管理决策时的最坏情况至关重要。

1. 引言

美国东南海岸极易受到飓风的影响，单次飓风就可能导致生命损失和高达数千亿美元的财产损失 (Grinsted et al., 2019)。风暴潮被认为是飓风事件中对人类生命和基础设施最具破坏性的因素之一 (Shultz et al., 2005; Zhong et al., 2010; Wang et al., 2012; Gayathri et al., 2017)。

由于全球地表变暖导致北大西洋飓风更强、更频繁，加之海平面上升，风暴潮造成的损失预计将会增加 (Knutson et al., 2013; Mori and Takemi, 2016; Hoegh-Guldberg et al., 2018)。鉴于未来的潜在威胁，更好地理解决定风暴潮的主要驱动因素可以更准确地预测此类灾难性事件，从而有助于决策者管理飓风引发的风险。

图1. (a) NOAA验潮站（黑色菱形）、NOAA海底电缆（黄线）以及马修飓风（带方块的线）和多里安飓风（带三角形的线）路径的位置。飓风眼的位置每6小时标示一次，飓风强度根据萨菲尔-辛普森等级着色。(b) 马修（蓝色条）和多里安（红色条）期间NOAA站点的最大非潮汐余水位。© 使用有限区域数值模型进行敏感性实验的目标区域。

在本研究中，我们配置了一个沿美国东南海岸及内陆水道的高分辨率降尺度模型，以研究在马修飓风（2016年）和多里安飓风（2019年）期间，局地与远程驱动因素对风暴潮时空格局的相对作用和贡献。我们主要关注佐治亚州北部海岸，因为在这两场飓风期间，该地区不仅出现了美国东南海岸最高的风暴潮，而且一个新开发的高分辨率水位传感器网络为理解横跨海岸和湿地边界的水位区域特征提供了前所未有的观测视角。对这两场飓风的比较研究提供了一个独特的机会来理解观测到的风暴潮机制，因为它们具有平行于海岸的路径，这对远程强迫以及随后通过与局地强迫叠加产生的风暴潮有显著影响 (Eliot and Pattiaratchi, 2010)。此外，尽管这两场飓风在通过美国东南海岸时强度相似，但它们产生的风暴潮效应却显著不同。因此，了解局地和远程强迫在马修和多里安飓风期间对风暴潮的作用，可以为南大湾沿岸飓风引起的风暴潮提供新的见解。

本文的其余部分结构如下。第2节根据观测证据描述了两场飓风的特征及其产生的风暴潮。第3节介绍了数值模型框架以及再现的马修和多里安飓风期间总水位和风暴潮的验证。第4节阐述了敏感性分析，第5节以讨论结束。

2. 马修飓风（2016年）和多里安飓风（2019年）：描述与数据

马修飓风和多里安飓风都是主要飓风，沿着美国东南海岸经过。马修飓风于2016年9月28日12:00 UTC首次获得命名，当时热带波在巴巴多斯附近发展为热带风暴。马修于9月30日00:00 UTC增强，最大风速从130公里/小时增加到270公里/小时，这使其在萨菲尔-辛普森等级上成为5级飓风 (Stewart, 2017)。当飓风沿南大湾陆架移动时，强度显著减弱为1级飓风。在马修飓风于10月8日在南卡罗来纳州麦克莱兰维尔附近登陆后，飓风向东北方向离开陆地，直到2016年10月10日消散。马修的1分钟最大持续风速和最低气压分别记录为270公里/小时和934毫巴 (Stewart, 2017)。大约三年后，即2019年8月19日，多里安飓风在西非作为热带波形成。多里安直到2019年8月28日飓风袭击美属维尔京群岛时才被标记为主要飓风。当飓风从美属维尔京群岛向北移动时，有利的环境使多里安在8月30日迅速增强为2级飓风，然后在9月1日增强为5级飓风，1分钟最大持续风速为295公里/小时，最低气压为910毫巴 (Avila et al., 2019)。多里安于9月2日02:00 UTC在大巴哈马登陆，并在该地区滞留了大约一天。在登陆期间，飓风显著减弱为2级飓风。9月3日，多里安开始沿着温暖的湾流水域向北移动，再次以2级飓风在北卡罗来纳州哈特拉斯角登陆，直到9月10日消散 (Avila et al., 2019)。

图1 (a) 显示了马修飓风（方块符号）和多里安飓风（三角符号）的强度与路径，以及每6小时一次的飓风中心位置，这些数据取自美国国家飓风中心。两场飓风的强度根据萨菲尔-辛普森等级进行了颜色编码。当它们沿美国东南海岸线移动时，两场飓风的强度相似，均为1至3级。然而，马修和多里安造成的记录损失却截然不同。根据美国国家飓风中心的报告，马修飓风造成了约100亿美元的损失，而多里安在美国造成的总损失估计约为16亿美元（Stewart, 2017; Avila et al., 2019）。水位对两场飓风响应的差异可以解释马修与多里安之间巨大的损失差异。为了研究两场飓风期间美国东南沿海的水位，选取了美国国家海洋与大气管理局的五个验潮站，分别位于北卡罗来纳州威尔明顿、南卡罗来纳州查尔斯顿、佐治亚州普拉斯基堡、佛罗里达州梅波特和佛罗里达州Trident Pier，如图1(a)所示。图1(b)展示了最大非潮汐余水位，以比较马修（蓝色条）和多里安（红色条）引起的飓风水位。非潮汐余水位是通过观测水位与NOAA站点天文潮预测值之间的差值计算得出的。需要注意的是，虽然在飓风事件期间风暴潮在决定非潮汐余水位方面起着关键作用，但极端降水、河流流量、波浪以及潮汐-风暴潮相互作用也会影响余水位（Thomas et al., 2019; Arns et al., 2020; Santiago-Collazo et al., 2019; Idier et al., 2012）。在图1(b)中，美国东南沿海所有选定站点的非潮汐余水位峰值在马修期间均高于多里安期间。非潮汐余水位的不同峰值水平可归因于飓风眼与海岸线的不同距离。尽管多里安的强度强于马修，但多里安离海岸的距离比马修远约90公里。验潮站记录的非潮汐峰值水位随着飓风沿岸移动而增加，并在佐治亚州达到最大值（图1b）。在马修和多里安于佐治亚州产生最高非潮汐余水位（例如，马修为2.35米，多里安为1.22米）之后，随着它们向更高纬度（例如，北卡罗来纳州）移动，峰值水位分别降至马修的1.26米和多里安的0.61米。佐治亚州站点的详细位置如图1©所示。

选定站点在马修和多里安飓风期间观测到的水位（蓝线）、天文潮预测（红线）和非潮汐余水位（绿线）的时间演变（6分钟间隔）如图2所示。NOAA验潮站的潮汐预测是通过对每个站点多年记录的调和分析计算得出的。尽管由于春季潮汐，多里安飓风期间的潮差高于马修沿岸的潮差，但由于主要非潮汐海平面的影响，马修期间观测到的水位高于多里安期间。与马修相比，多里安期间非潮汐海平面的增加幅度较小。在两场飓风事件期间，佐治亚州站点经历了各站点中最大的非潮汐余水位时间变化。此外，非潮汐余水位在这两场飓风事件中还表现出潮汐周期性，代表了非潮汐余水位中的潮汐信号。Thomas等人（2019）报告称，在马修期间，非潮汐余水位中的潮汐信号在涨潮或高潮期间降低了南大湾的总水位，而在低潮或落潮期间则通过非潮汐余水位中的潮汐信号提高了水位。非潮汐余水位中的潮汐信号沿南大湾随位置变化很大，幅度范围从约0.1米（近岸）到约1米（河口）。特别是，在图2中，非潮汐余水位中的潮汐信号在佐治亚州站点的影响比其他站点更强，这与Feng等人（2016）的分析一致，该分析显示在1996年至2014年期间，在美国东海岸的验潮站中，非潮汐余水位中的潮汐信号对佐治亚州水位的影响最为显著。考虑到飓风对佐治亚州水位的显著影响，图1©中标出的佐治亚州海岸被选为目标区域，通过对马修和多里安两场飓风的比较研究来分析风暴潮的主要驱动因素。

图2. 马修飓风（左列）和多里安飓风（右列）期间，五个验潮站处观测到的水位（蓝线）和NOAA天文潮预测值（红线，相对于MHHW）的时间过程。非潮汐余水位（绿线）表示观测水位与天文潮预测值之间的差值。

图3. 来自NOAA普拉斯基堡气象站（与验潮站关联）的非潮汐余水位（第1行）、风速（第2行）和气压（第3行），以及佛罗里达流输送量（第4行，单位 Sverdrup）在马修飓风（左列）和多里安飓风（右列）期间的时间演变。

在最大风暴潮发生前急剧下降了约10 Sv，而马修期间的佛罗里达流强度几乎保持不变，直到马修经过佐治亚州海岸。佛罗里达流在马修飓风经过佐治亚州海岸后开始下降。请注意，多里安在巴哈马周围的持续（约24小时）影响了马修和多里安之间佛罗里达流减弱的不同时间。飓风事件期间佛罗里达流的减弱已被报道作为远程强迫在水位中起着重要作用，显示出与美国东南沿海海岸海平面的反相关关系 (Ezer et al., 2017; Ezer, 2020)。多里安期间佛罗里达流输送的下降早于马修，这意味着当多里安到达佐治亚州海岸时，佛罗里达流输送已经开始恢复并增加，这可能导致多里安相对于马修的海平面降低和风暴潮影响减小。

飓风引起的海平面异常沿南大湾陆架的大尺度足迹也是构建飓风事件期间远程强迫的一个重要因素 (Morey et al., 2006; Eliot and Pattiaratchi, 2010; Zhao et al., 2017; Zhang and Li, 2019)。为了更好地理解在马修和多里安飓风通过期间，佐治亚州海岸远程海洋强迫的特征，我们将大尺度海面高度演变（1年记录）分解为高通滤波（HPF；≤11天）和低通滤波（LPF；>11天）分量，分别用于马修（图4）和多里安（图5）。滤波器的截止周期是根据两场飓风沿南大湾通过的时间来决定的。

图4. 马修飓风期间的瞬时场。从左到右各列分别对应海面高度、低通滤波海面高度、高通滤波海面高度、气压、风速和矢量。

图5. 与图4相同，但为多里安飓风。

图6. 马修飓风（左两列）和多里安飓风（右两列）期间的高通滤波海面高度和气压。x轴的纬度从佛罗里达到佐治亚州和北卡罗来纳州沿着海岸线。

图4和图5中的快照显示了佐治亚州海岸周围海面高度、气压以及风速和矢量的时间演变。海面高度数据来自哥白尼海洋环境监测服务 1/12度全球海洋分析产品，而大气场则使用欧洲中期天气预报中心的分析产品。这些是与第3节中介绍的用于驱动有限区域数值模型相同的产品。低通滤波海面高度显示了缓慢演变的环流，根据定义，在马修和多里安通过期间变化非常缓慢。相比之下，高通滤波海面高度的响应清楚地显示了海洋对飓风路径响应的空间范围。高通滤波海面高度异常出现在整个南大湾尺度的沿海边界，飓风眼北边缘的海面高度异常高于平常，而南边缘的海面高度异常则较低。高通滤波海面高度在最大风暴潮发生之前进入佐治亚州海岸。

图6中从佛罗里达海岸延伸至北卡罗来纳州的高通滤波海面高度的霍夫穆勒（纬度-时间）图清楚地显示了飓风引起的大尺度海面高度异常沿南大湾陆架向北传播，这与沿飓风路径的海岸放大异常有关。特别是，据报道，与其他飓风路径相比，平行于海岸移动的飓风（例如本案中的马修和多里安）通常对海岸海平面的影响最为显著，因为海岸陷波信号可能与局地强迫引起的风暴潮叠加 (Eliot and Pattiaratchi, 2010)。在本研究中，我们将陆架尺度的海面异常与湾流变化（以模型开边界上的非潮汐海面高度、温度、盐度和速度的形式）一起称为远程强迫的一个因素。

对两场飓风事件期间大尺度远程强迫条件的分析（图3-6）已经突显了马修和多里安飓风之间局地响应远程强迫的时间演变的重要差异。例如，在马修的情况下，我们发现高通滤波海面高度异常大于多里安。相比之下，与马修相比，多里安期间佛罗里达流更早减弱，这意味着多里安期间由佛罗里达流/湾流大尺度海洋环流引起的远程强迫对水位的影响可能比马修更大。然而，观测和大尺度模型分析无法精确理解局地和远程强迫在产生风暴潮中的作用和贡献。因此，我们使用有限区域数值模型进行敏感性实验，以研究不同驱动因素对风暴潮的影响。

3. 数值模型设置

3.1. 模型描述

SHYFEM 是一个三维全斜压有限元模型，它求解具有静力和 Boussinesq 近似的 Navier-Stokes 方程 (Umgiesser et al., 2004; Federico et al., 2017; Ferrarin et al., 2018)。最近的研究表明，飓风也对大尺度海洋环流（例如，美国东海岸的湾流）有显著影响，从而改变海洋场的三维斜压结构。具体来说，埃克曼输送和垂直层结的变化会影响海岸海平面动力学 (Ye et al., 2020; Ezer, 2019)。Ye 等人 (2020) 表明，与美国东海岸特拉华湾在艾琳飓风期间的水位相比，三维模拟比二维模拟能更好地捕捉到水位。例如，二维和三维模拟之间湾流输送的比较显示出19%的平均绝对差异，这最终导致了海岸海平面的差异。特别是，斜压性在飓风后水位反弹中起着关键作用，这只能通过具有斜压效应的三维模拟来捕捉。因此，三维模拟对于正确分析飓风对海岸海平面的影响非常重要，尤其是在存在大尺度环流（例如，湾流或黑潮）的区域。

非结构化网格是 Arakawa B 网格，采用三角形网格，专为高分辨率海岸建模应用而定制，利用其处理复杂海岸线的效率。此外，该模型使用开放侧向边界条件，将嵌套区域与大尺度和远程过程平滑地连接起来，促进了不同尺度之间的交换。标量在网格节点上计算，而速度矢量在每个单元的中心计算。在垂直方向上应用 z 层离散化，动态变量在各层上平均。该系统中共有18个垂直层。水平分辨率从1公里（开阔大洋）到10米（水道）不等，能够精确表示复杂的海岸线和河道网络，如图7所示。模型水深结合了 NOAA 的1/3弧秒（_{10米）和3弧秒（}90米）分辨率的数字高程模型。对标量的输运和扩散方程中的水平和垂直平流应用了总变差减小方案。动量的水平平流采用迎风格式离散化，水平涡粘性采用 Smagorinsky (1963) 公式计算。对于垂直粘性和扩散系数的计算，使用了改编自 Burchard 和 Petersen (1999) 描述的通用海洋湍流模型的 k-ε 湍流方案。在海表面，海气热通量通过 Pettenuzzo 等人 (2010) 描述的整体公式参数化，而表面应力则根据 Hellerman 和 Rosenstein (1983) 的风阻力系数计算，该系数使用风速和海气温差计算阻力系数。底应力基于二次公式计算。二次公式中的底拖曳系数通过对数公式定义，并取决于水深，如 Maicu 等人 (2021) 所述。在对数公式中，冯·卡门常数和粗糙度长度是常数，分别等于0.4和0.01米。本研究中的模型参数是基于先前在海岸和内陆地区成功应用 SHYFEM 模型的研究确定的 (Ferrarin et al., 2019; Federico et al., 2017; Trotta et al., 2021; Maicu et al., 2021)。尽管表面波可能对沿海地区的风暴潮有显著贡献，但本研究中的模型配置不包括波浪，因为先前的研究表明，佐治亚州沿岸的波浪对与飓风到达相关的高水位和洪水的贡献较小。具体来说，Marsooli 和 Lin (2018) 表明，在27年的历史飓风事件中，美国东海岸的最大波浪增水幅度约为 $10^{-1}$ 米。例如，在佐治亚州海岸附近，最大波浪增水达到近0.3米，与佐治亚州海岸的大潮差（例如，1.8-2.7米）相比，波浪增水的影响较小。Hegemiller 等人 (2019) 也报告称，在马修飓风期间，美国东南海岸陆架上的波流相互作用可以忽略不计。与这些先前的研究结果一致，表1中模型结果的误差统计（例如，均方根误差、偏差和相关系数）与 Thomas 等人 (2019) 和 Hegermiller 等人 (2019) 在马修飓风期间包含波浪对水位影响的其他数值模型相当或更好。结果表明，忽略波浪不会在模型结果中引入任何显著误差。

表面强迫、初始条件和侧向开边界条件从 CMEMS 和 ECMWF 分析产品中插值得到。分析数据通过将观测数据与数值模型结果相结合的数据同化，提供了过去天气和海洋的高精度信息。然而，有限的空间和时间分辨率对正确研究海岸海平面构成了关键挑战。因此，使用分析产品的降尺度模型（例如本研究中的 SHYFEM）在评估海岸洪水中发挥着关键作用。CMEMS 全球海洋分析产品的水平分辨率为 $1/12^{\circ }$，垂直方向有50层。在开边界处对海面高度和流入活跃示踪物采用了 Dirichlet 边界条件。总速度在开边界处进行了张弛处理。

图7. (a) 模型域及感兴趣区域的水深，范围从开阔陆架到佐治亚州内陆水道。白色方框指示特定区域，包括：(b) 萨凡纳市和 © 萨佩洛岛，以及用于与模型结果比较的观测点位置。彩色圆点表示十个观测站：一个来自 NOAA（红色），三个来自 USGS（绿色），六个来自 SSLS（橙色）。

表1
马修和多里安飓风期间，图7所示不同位置的总水位和风暴潮的误差统计。

位置	飓风	总水位	总水位	总水位	风暴潮	风暴潮	风暴潮
		RMSE (m)	Bias (m)	R	RMSE (m)	Bias (m)	R
NOAA 1	马修	0.212	-0.079	0.958	0.165	0.023	0.930
	多里安	0.190	-0.013	0.971	0.066	0.012	0.986
USGS 1	马修	0.241	-0.108	0.955	0.211	0.023	0.902
	多里安	0.200	-0.023	0.973	0.083	-0.015	0.963
USGS 2	马修	0.334	-0.197	0.937	0.261	-0.018	0.897
	多里安	0.282	-0.106	0.967	0.097	-0.017	0.968
USGS 3	马修	0.241	-0.003	0.934	0.196	-0.012	0.873
	多里安	0.291	0.045	0.942	0.075	0.016	0.980
SSLS 1	多里安	0.310	-0.047	0.934	0.096	-0.024	0.984
SSLS 2	多里安	0.314	-0.037	0.923	0.074	-0.023	0.972
SSLS 3	多里安	0.366	-0.017	0.901	0.102	0.001	0.979
SSLS 4	多里安	0.367	0.022	0.911	0.101	0.036	0.976
SSLS 5	多里安	0.337	0.010	0.914	0.106	0.029	0.972
SSLS 6	多里安	0.309	0.016	0.931	0.101	0.038	0.975

边界，对流出活跃示踪物使用了零梯度边界条件。对于 SHYFEM 模型的初始和开大洋边界条件，将 CMEMS 的日平均水温、速度和盐度三维场插值到水平和垂直网格，同时使用 CMEMS 的每小时平均海面高度来考虑飓风期间海平面的显著和快速变化。CMEMS 的海面高度与使用俄勒冈州立大学潮汐预测软件模型的十四个潮汐分潮（2N2、M4、Mf、Mm、Mn4、Ms4、M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1 和 Q1）在海洋开边界上的天文潮高程合并 (Egbert and Erofeeva, 2002)。CMEMS 产品未覆盖的区域（例如，内陆河道和小溪）的温度和盐度初始值，使用海-陆覆盖程序从最近的 CMEMS 海岸节点外推得到 (Trotta et al., 2021)。该方法使用扩散边界层方法，在父模型解未定义的近岸区域外推场值。该程序迭代计算陆地网格点上的海洋变量，以便这些变量可以插值到嵌套的更高分辨率网格上。在封闭的侧向边界（例如，河流和海岸线周围的内陆边界）应用无滑移条件。表面强迫来自 ECMWF-HRES 分析产品，水平分辨率为 $1/8^{\circ }$，频率为 $6$ 小时。ECMWF-HRES 产品提供大气场信息，包括气温、露点温度、总云量、平均海平面气压和 $10$ 米风速。在本研究中，排除了降水和河流排放。马修和多里安飓风的风暴潮模拟通过在最高风暴潮发生前四天初始化模型来生成，这确保了嵌套域中的洋流与粗分辨率初始条件场之间具有稳定的动能比。

3.2. 模型验证

对总水位和风暴潮在模型和观测之间进行了详细比较，以检查数值模型的准确性。本研究中使用的观测数据包括 NOAA、USGS 和智能海平面传感器，如图 7(a) 所示。由于 SSLS 拥有高密度超局域网络（55个传感器）来观测和记录佐治亚州北部海岸周围的水位，因此可以在不同环境（例如，内陆小溪和湿地）下评估模型结果。选择了十个位置来比较模型结果与观测数据，这些位置不仅包括河口和河流上游，还包括小溪和盐沼，如图7(b)和©所示。图7(b)中的NOAA 1、USGS 1和USGS 2位于萨凡纳河从河口到上游的位置，而USGS 3位于萨佩洛岛周围的内陆小溪上，如图7©所示。图7(b)中的SSLS 1至6代表了测量萨凡纳市及周边查塔姆县小溪和湿地水位的观测点。请注意，模型结果与SSLS的比较仅考虑多里安飓风，因为SSLS自2018年安装以来才开始记录水位。

图8显示了在马修飓风期间，NOAA和USGS站点位置的总水位比较结果。总体而言，该模型能够很好地捕捉大多数位置由马修引起的水位演变、峰值水平和时间。模型与观测之间的差异在萨凡纳河上游的位置更大。特别是，河流上游的最大差异出现在峰值水位之后（例如，接近2016年10月8日18:00 UTC）。我们将上游位置的误差归因于降水和河流流量的影响，这些在本模型中未考虑。模型结果与萨佩洛岛周围的USGS 3的比较也是有利的，具有显著的相关性 $\mathrm{R}>0.9$（误差统计见表1）。总体而言，尽管缺乏水文强迫和波浪，模型与可用的水位观测数据表现出良好的一致性，特别是与Thomas等人（2019）使用考虑波浪效应的水动力模型模拟马修期间美国东南沿海水位的结果相比。图9比较了多里安飓风期间模型与观测的总水位演变。在这种情况下，我们还使用SSLS将模型结果与小溪和湿地的观测结果进行了比较。由于多里安飓风的路径比马修离海岸更远，且峰值风暴潮发生在低潮附近，因此多里安期间的最大水位并不显著。然而，很明显，低潮位的升高（例如，图9中9月5日的水位）和飓风过后水位下降（例如，9月5日之后）显示了多里安对每个观测点水位的影响。总体而言，该模型捕捉了多里安飓风和潮汐在不同位置引起的变化，具有显著的相关性 $\mathrm{R}>0.9$（见表1）。

为了更好地分离风暴潮信号，我们进行了一组在侧向边界处没有潮汐信号的模拟。由于非潮汐余水位（见图2）仍然包含潮汐效应（例如，潮汐-风暴潮相互作用和潮汐预测误差；Horsburgh and Wilson, 2007），我们使用数据过滤过程从非潮汐余水位中提取纯风暴潮 (Feng et al., 2016; Spicer et al., 2019; Xiao et al., 2021)。这个过程可以通过两个步骤完成。首先，通过从观测总水位中减去调和潮汐信号 (Pawlowicz et al., 2002) 计算非潮汐余水位。其次，使用低通滤波器从非潮汐余水位中提取风暴潮。在本研究中，我们根据佐治亚州海岸周围的潮汐特征（例如，半日潮）为滤波器选择了13小时的截止周期。图10

和图11分别显示了马修和多里安飓风期间，无潮汐模型与潮汐滤波后的观测数据之间的风暴潮比较。从马修期间的观测中提取的风暴潮显示出平滑的演变，与图10中的模拟风暴潮不同，因为低通滤波器排除了由风向和风速引起的相对高频的水位快速升降（见图2）。因此，模型与观测之间风暴潮的显著差异出现在最高和最低水位。然而，模型很好地再现了马修风暴潮的总体演变，捕捉了风暴潮上升和飓风过后水位反弹的时间（图10）。与马修不同，多里安期间的风暴潮发展缓慢，轮廓平缓。该模型不仅能很好地再现峰值潮的时间和水位，还能再现多里安期间风暴潮的整个演变过程（图11）。

为了定量评估模型结果，我们使用了统计误差参数。均方根误差用于量化观测水位和模拟水位之间的一致性：

$RMSE=\sqrt{\frac{1}{N}{\sum }_{i=1}^N(s_i-o_i{)}^2}$

其中 ${\mathrm{N}}_i$, $o_i$ 和 $s_i$ 分别表示样本数、观测值和模型结果。RMSE的理想值为零，意味着观测水位和模拟水位之间完全一致。

偏差表示模型高估（正偏差值）或低估（负偏差值）观测值。偏差为零表示模型结果与观测值完全匹配：

$Bias=\frac{1}{N}{\sum }_{i=1}^N(s_i-o_i)$

相关系数 ® 用于衡量模型结果与观测值之间的关系，取值范围为0到1，其中1表示完全拟合，0表示完全不一致：

$R=\frac{{\sum }_{i=1}^N(s_i-\bar{s})(o_i-\bar{o})}{\sqrt{{\sum }_{i=1}^N(s_i-\bar{s}{)}^2{\sum }_{i=1}^N(o_i-\bar{o}{)}^2}}$

这些误差统计参数是针对马修飓风（2016年10月5日至10月11日）和多里安飓风（2019年9月2日至9月8日）期间计算的。表1显示了根据马修和多里安期间观测得到的误差统计参数。总体而言，在马修和多里安期间，所有位置的总水位和风暴潮的RMSE、偏差和R都与观测结果吻合良好。两场飓风期间总水位的统计范围是：RMSE为0.19-0.36米，偏差为-0.19至0.04，R为0.91至0.96；而风暴潮的统计范围是：RMSE为0.07-0.26米，偏差为-0.02至0.04米，R为0.89至0.98。萨凡纳河上游 (USGS 2) 和萨佩洛岛 (USGS 3) 的误差

图8. 马修飓风期间，图7所示不同位置（NOAA和USGS）的模型与观测总水位比较。颜色代码用于区分不同的观测，如NOAA（红色）和USGS（绿色）。此处垂直基准为NAVD88。

对于马修和多里安来说都相对较大，显示出较高的RMSE（马修约0.33米，多里安约0.28米）和较低的R（马修0.93，多里安0.96）。该模型低估了萨凡纳河上游观测到的总水位和风暴潮，对马修和多里安均显示出负偏差。在湿地（例如，SSLS 1至6的位置），多里安期间模拟的总水位和风暴潮也显示出相对较高的误差统计值，这可能是由于与湿地植被以及数字高程模型或网格系统中未能很好捕捉的小尺度形态特征（小水道和沼泽高程）的相互作用。尽管如此，总体统计结果表明模型具有良好的模拟飓风事件期间水位动态变化的能力，其误差统计与先前利用水动力学模型模拟飓风引起的水位的研究 (Thomas et al., 2019; Hegermiller et al., 2019; Zheng et al., 2020) 相似或更优。因此，在模型误差范围内，我们研究了局地和远程强迫在马修和多里安飓风期间对风暴潮时空演变的相对作用。

4. 敏感性实验

我们总共进行了十次敏感性实验，以检验不同强迫分量对马修和多里安飓风期间风暴潮的相对作用和贡献。所有实验的模拟周期为8天，包括spin-up。马修的模拟从2016年10月4日进行到10月12日，记为MT，而多里安的模拟周期从2019年9月1日开始到9月9日结束，记为DR（见表2）。由于这些时期涵盖了极端的水位变化，这些实验有助于我们评估马修和多里安飓风期间风暴潮对局地和远程强迫的敏感性。“基础模拟”代表在飓风事件期间无潮汐和TSI的风暴潮模拟。将包含所有强迫的基础模拟（BS）与其他敏感性实验进行比较，以研究局地和远程强迫对总风暴潮的相对贡献。马修和多里安的总风暴潮模拟分别命名为MT-BS和DR-BS。在其他实验中，控制表面强迫（例如，风应力和气压）和开大洋边界条件（例如，

图9. 多里安飓风期间，图7所示不同位置的模型与观测总水位比较。颜色代码用于区分不同的观测，如NOAA（红色）、USGS（绿色）和SSLS（橙色）。此处垂直基准为NAVD88。

图10. 马修飓风期间，图7所示不同位置（NOAA和USGS）的模型与观测风暴潮比较。颜色代码用于区分不同的观测，如NOAA（红色）和USGS（绿色）。

图11. 多里安飓风期间，图7所示不同位置（NOAA、USGS和SSLS）的模型与观测风暴潮比较。颜色代码用于区分不同的观测，如NOAA（红色）、USGS（绿色）和SSLS（橙色）。

表2
敏感性实验的主要特征。MT ≡ 马修，DR ≡ 多里安，LF ≡ 局地强迫，RF ≡ 远程强迫，BS ≡ 基础模拟，WS ≡ 风应力，AP ≡ 气压。

组别	实验名称	描述	模拟周期
基础案例	MT-BS	马修的总风暴潮模拟	马修
	DR-BS	多里安的总风暴潮模拟	多里安
A 组	MT-LF	与 MT-BS 相同，但排除侧向开边界强迫变率	马修
	MT-RF	与 MT-BS 相同，但排除局地表面强迫	马修
	DR-LF	与 DR-BS 相同，但排除侧向开边界强迫变率	多里安
	DR-RF	与 DR-BS 相同，但排除局地表面强迫	多里安
B 组	MT-WS	与 MT-LF 相同，但排除气压的影响	马修
	MT-AP	与 MT-LF 相同，但排除风应力的影响	马修
	DR-WS	与 DR-LF 相同，但排除气压的影响	多里安
	DR-AP	与 DR-LF 相同，但排除风应力的影响	多里安

海面高度、水温、盐度和速度）被调整以分析马修和多里安飓风期间不同的强迫分量，而其他配置则与马修的MT-BS和多里安的DR-BS保持相同。

表2总结了本研究中进行的敏感性实验。由于飓风事件期间的主要驱动因子被细分为局地强迫和远程强迫，我们通过A组的敏感性实验研究了局地强迫和远程强迫在产生总风暴潮中的相对作用和贡献。局地强迫由有限区域模型表面的风应力和气压组成，而远程强迫代表海洋状态对飓风强迫的调整（例如，湾流的变化和海岸陷波信号的发生），以施加于模型开边界的速度、盐度、温度和非潮汐海平面波动的形式。对于A组中的MT-LF和DR-LF案例，非潮汐海平面设为零，而速度、盐度和温度固定为其初始值，以排除通过开边界进入的远程强迫变率的影响。对于远程强迫实验（例如，A组中的MT-RF和DR-RF），在嵌套模型域内，风速设为零，气压保持为标准大气压（1013 mb），而开边界条件则随CMEMS场的规定而变化。B组的实验比较了风应力和气压对风暴潮的影响，以确定它们在产生风暴潮中的相对作用。由于风应力和气压属于局地强迫，B组的实验基于限制远程强迫影响的局地强迫案例（例如，MT-LF和DR-LF）的配置。在MT-WS和DR-WS案例中，在模拟期间对表面施加标准大气压，以忽略飓风引起的气压变化，只允许风应力对风暴潮的影响。对于MT-AP和DR-AP，风应力保持为零，以观察气压如何影响风暴潮，而其他参数与局地强迫案例保持相同。

4.1. 局地和远程强迫

为了研究局地强迫和远程强迫在总风暴潮中随时间的作用，我们在普拉斯基堡（例如，图7中NOAA 1的位置）比较了基础模拟和A组的风暴潮时间过程，如图12所示。图12中的残差（品红线）是通过从总风暴潮（例如，MT-BS和DR-BS）中减去局地强迫和远程强迫引起的风暴潮之和计算得出的，它量化了局地强迫和远程强迫之间的相互作用。由于图12中普拉斯基堡的残差随时间趋近于零，我们认为局地强迫和远程强迫引起的风暴潮之间的相互作用可以忽略不计，并且它们的综合效应可以作为线性叠加来建模。局地强迫和远程强迫引起的风暴潮
对于这两场飓风事件都显示出随时间相似的行为。在图12中，马修和多里安的远程强迫引起的风暴潮（蓝线）始终显示出高于局地强迫引起的风暴潮（红线）的水平，表明远程强迫（例如，海岸陷波信号和湾流）在产生总风暴潮（黑线）中起着重要作用。随着飓风接近普拉斯基堡，局地强迫和远程强迫开始增加风暴潮，并在一天内达到峰值。马修期间远程强迫引起的峰值水位比局地强迫高出近0.66米，多里安期间高出0.33米。达到峰值后，当飓风向东北移动，风向从风暴前的向岸方向转变为风暴后的离岸方向时，马修和多里安飓风的局地强迫引起的风暴潮都减少到负异常。在马修和多里安飓风经过佐治亚州北部后，随着飓风引起的大气强迫消失，局地强迫引起的风暴潮下降到接近零。另一方面，由于飓风后远程强迫海洋调整（例如，湾流引起的斜压效应）的影响，远程强迫再次将水位提高，马修高达0.75米，多里安高达0.3米，这与先前的发现一致 (Ezer 2020; Ye et al., 2020)。总之，在包括飓风事件之前和之后的所有时间，远程强迫在风暴潮演变中占主导地位，而局地强迫主要在马修和多里安接近目标区域（例如，这里的普拉斯基堡）时对风暴潮有贡献。局地强迫的风暴潮符号取决于风特征，而在这两场飓风期间，远程强迫在普拉斯基堡随时间保持正异常。马修和多里安之间的主要差异在于局地强迫和远程强迫引起的风暴潮的峰值水位、时间和持续时间。马修期间的局地强迫和远程强迫在普拉斯基堡产生的峰值风暴潮高于多里安，马修和多里安之间局地强迫引起的峰值相差0.46米，远程强迫引起的峰值相差0.79米。然而，与马修相比，多里安的高风暴潮效应持续时间更长，因为多里安移动得比马修慢，这使得水有更多时间汇聚到海岸。局地强迫和远程强迫的峰值潮到达时间在马修和多里安之间也显示出显著差异，如图12中的虚线所示。在马修飓风期间，与局地强迫和远程强迫相关的峰值潮几乎同时发生（例如，相差2小时），而在多里安期间，局地强迫和远程强迫引起的峰值潮的到达时间相差约14小时（例如，局地强迫比远程强迫早14小时达到峰值）。有趣的是，局地和远程引起的最大风暴潮到达时间的变化会影响总风暴潮的峰值时间和水位。例如，如果远程强迫和局地强迫同时引起峰值潮，马修和多里安的最大总风暴潮将分别增加约12.6%和14.8%。

图13展示了模拟期内每个位置最高风暴潮的最大风暴潮二维图，以研究马修和多里安飓风期间局地强迫和远程强迫对风暴潮的空间影响。图13(a)和(b)中的MT-BS和DR-BS分别代表马修和多里安包括所有强迫的峰值潮。请注意，局地强迫模拟的开边界条件似乎在侧向边界处限制了水位的演变，因为海平面被设定为零。然而，由于海岸处的总风暴潮可以通过局地强迫和远程强迫引起的风暴潮叠加很好地再现（图12），我们认为局地强迫实验中由开边界条件引起的人为强迫并未到达海岸和内陆。因此，我们在此图中分析了沿岸、水道和小溪的峰值潮二维场。即使马修和多里安具有相似的强度和海岸平行路径，我们也可以清楚地识别出两场飓风之间局地强迫和远程强迫空间影响的一些差异。对于这两场飓风，局地强迫显示出相似的跨岸峰值风暴潮梯度，海岸处峰值水位较低，而水深较浅的内陆地区峰值水位较高。马修的局地强迫强度总体上大于多里安，如萨凡纳河沿岸马修的峰值潮高达约1米，而多里安期间约为0.5米，如图13(b)和(f)所示。相比之下，远程强迫模式的特点是马修和多里安之间不同的沿岸梯度。在马修的情况下，远程强迫在北部地区引起更高的峰值潮，在南部地区引起较低的峰值潮，而在多里安期间则相反，如图13©和(g)所示。这些空间模式和幅度表明，沿岸峰值风暴潮的位置受到远程强迫的强烈控制，而局地强迫决定了湿地中水位的总体最大幅度（见图13(a)和(e)）。远程强迫高海平面在图4和图5中也明显来自大尺度全球海洋模型，然而该模型并未再现高分辨率嵌套模型得出的丰富而详细的空间海岸结构（图13对比图4和图5）。马修和多里安之间峰值风暴潮的空间差异如图13(i-k)所示。

图12. 马修（上）和多里安（下）飓风期间，普拉斯基堡的基础模拟（黑线）、局地强迫（红线）和远程强迫（蓝线）实验获得的风暴潮时间变化。残差（品红线）表示基础模拟的风暴潮与局地强迫和远程强迫引起的风暴潮之和之间的差值。红蓝虚线分别表示局地强迫和远程强迫引起的峰值潮的到达时间。

图13. 马修（第一行）和多里安（第二行）飓风的基础模拟（a和e）、局地强迫（b和f）和远程强迫（c和g）实验获得的最大风暴潮。通过局地强迫和远程强迫的峰值潮时间对齐后峰值潮的变化分别显示在马修（d）和多里安（h）中。马修和多里安之间峰值潮的差异分别针对基础模拟（i）、局地强迫（j）和远程强迫（k）实验给出。

根据基础模拟、局地强迫和远程强迫实验。有趣的是，两场飓风之间局地强迫的差异仅限于局部区域，而远程强迫则显示出更广泛和更高的空间差异。例如，马修的局地强迫主要沿萨凡纳河导致比多里安更高的风暴潮，如图13(j)所示，差异达0.7米。另一方面，在图13(k)中，两场飓风之间远程强迫引起的峰值潮的空间差异显示出明显的沿岸梯度，南部区域的峰值水位差异小（-0.3米），北部区域差异大（-0.9米）。因此，远程强迫在图13(i)中风暴潮的不同空间分布和幅度中起着关键作用。由于马修更强的局地强迫和远程强迫集中在域的北部地区，特别是在萨凡纳周围，马修和多里安之间峰值潮的最大差异出现在泰比岛周围和萨凡纳河沿岸，如图13(i)所示，差异高达近1.4米。相比之下，在模型域的南部地区，马修和多里安之间峰值风暴潮的差异范围在0.3米到0.6米之间。当局地强迫和远程强迫引起的峰值潮同时发生时，最大潮的变化如图13(d)（马修）和图13(h)（多里安）所示。同时发生峰值潮时，峰值水位最大增幅主要发生在河道和小溪中，马修增幅高达30%，多里安增幅高达50%。这意味着局地强迫和远程强迫引起的峰值时间变化对内陆水位的影响比沿岸更大。

4.2. 局地强迫中的风应力和气压

图14展示了局地风应力和气压引起的风暴潮快照，以说明在马修和多里安期间，风应力和气压在局地强迫响应中的空间影响。图14中的瞬时场是根据与事件日前两天、事件日、事件日后两天相对应的三个时间段绘制的。事件日定义为马修和多里安期间普拉斯基堡发生最大风暴潮的时间。在事件日，风应力导致风暴潮急剧增加，马修高达约1米，多里安高达约0.5米，如图14(b)和(h)所示。除了峰值潮的幅度不同外，风应力引起的风暴潮空间模式在马修和多里安之间通常也不同。马修期间较高的风暴潮集中在模型域的北部地区，特别是萨凡纳市周围，而多里安期间的高风暴潮则出现在萨佩洛岛和萨凡纳周围。尽管气压也导致风暴潮增加，马修高达约0.1米，多里安高达约0.08米，但在事件日，与两天前相比，气压引起的风暴潮急剧增加的位置与风应力引起的风暴潮不同。例如，与风应力引起的风暴潮相比，马修期间气压引起的风暴潮（MT-AP）在开阔海洋和南部地区扩散得更多，如图14(b)和(e)所示。在多里安期间，风应力引起的风暴潮（DR-WS）增加发生在萨凡纳和萨佩洛岛周围，如图14(h)所示，而多里安的气压（DR-AP）主要导致南部地区沿岸潮位增加，特别是萨佩洛岛周围，如图14(k)所示。这些高分辨率图显示，风应力和气压都影响风暴潮，但对风暴潮模式的贡献不同。风应力和气压的不同空间影响归因于导致水位上升的不同机制。飓风眼周围的低气压局部地抬升海面并增加水位。

图14. 马修（a–f）和多里安（g–l）飓风期间，风应力（第一行）和气压（第二行）实验获得的风暴潮瞬时场。各列对应于：风暴潮事件前两天（第一和第四列）；风暴潮事件当天（第二和第五列）；风暴潮事件后两天（第三和第六列）。这里风暴潮事件定义为普拉斯基堡发生峰值潮的时间。请注意马修和多里安的不同颜色标尺。

图15. 马修（上）和多里安（下）飓风期间，普拉斯基堡的局地强迫（黑圈）、风应力（红色）和气压（蓝色）实验获得的风暴潮时间变化。

另一方面，风应力的强度和方向与地理特征（如水深和地形）强烈相互作用，以抬升海面。例如，Kennedy等人（2012）基于伊尼基飓风（1992年）事件比较了陡坡和缓坡地形上的风暴潮，并显示缓坡地形的潮位显著增加，比更深、更陡的斜坡水深高出3.5米。气压引起的风暴潮幅度远小于风应力引起的潮位，表明在事件日，马修和多里安期间气压引起的风暴潮占风应力引起的风暴潮的比例不到12%。因此，很明显，风应力在局地强迫引起的风暴潮中起着主导作用。

图15比较了马修和多里安期间普拉斯基堡由风应力和气压引起的风暴潮与局地强迫引起的风暴潮的时间过程。对于马修和多里安，由风应力和局地强迫引起的风暴潮曲线几乎相同，而气压引起的风暴潮对局地强迫引起的风暴潮的贡献非常微小，这再次表明风应力在局地强迫中的主导作用。因此，我们将马修和多里安之间局地强迫引起的风暴潮差异归因于马修更强的风应力，尽管马修的风应力和气压都导致比多里安更高的风暴潮。

5. 总结与结论

本研究揭示了局地强迫（例如，小次区域上的局地化风和气压）和远程强迫（例如，海岸陷波信号和湾流）在产生风暴潮的区域空间表现中的作用，以及导致两场具有相似强度和平行于海岸路径的飓风之间风暴潮响应差异的因素。利用一个高分辨率（~10米水平分辨率）的非结构化网格数值模型 SHYFEM 来再现风暴潮，并研究其对已知与海岸海平面动力学相关的主要驱动因素的敏感性。通过与来自 NOAA、USGS 和 SSLS（一个针对佐治亚州北部的高密度水位传感器网络）的观测进行比较，评估了模型的准确性和可靠性。通过比较和误差统计，验证了该模型能够很好地再现马修和多里安飓风期间沿岸、水道和小溪的水位变化。

SHYFEM 模型的高分辨率空间图显示，马修和多里安期间的峰值风暴潮沿佐治亚州北部海岸随位置高度变化，马修期间峰值风暴潮范围从1米到2.2米，多里安期间从0.6米到1.2米。这些峰值潮区域足迹的细节在大尺度模型中无法捕捉，表明需要高分辨率模型来正确模拟极端水位的空间变化。此外，即使马修和多里安飓风具有相似的强度和平行于海岸的路径，两场飓风之间发生峰值风暴潮的空间和时间位置也不同。马修的局地强迫和远程强迫贡献主要在模型域北部区域产生高峰值潮，而多里安期间南部区域具有相对较高水平的局地强迫和远程强迫引起的风暴潮。由局地强迫和远程强迫引起的风暴潮的时间演变表明，在这两场飓风事件中，远程强迫在产生高海平面方面相比局地强迫起主导作用。特别是，在飓风通过目标区域后，由于远程强迫的持续效应，马修的水位反弹高达0.75米，多里安的水位反弹高达0.3米。这些模拟结果清楚地显示了通过嵌套域的开边界在降尺度模型中正确捕捉海盆尺度海岸信号的重要性。本研究还揭示了产生正确风暴潮高程的一个关键因素与局地强迫和远程强迫引起的峰值潮的到达时间有关。例如，如果局地和远程驱动的峰值风暴潮同时发生，马修内陆的最大水位将增加高达30%，多里安将增加高达50%。我们将马修和多里安之间局地和远程强迫的不同作用归因于飓风眼到目标区域的不同距离、海洋对飓风的不同调整（例如，海岸陷波信号和大尺度海洋环流）以及飓风尺寸和移动速度的不同。请注意，马修和多里安飓风具有平行于海岸的路径经过美国东南海岸，因此这两场飓风可以对湾流和海岸陷波信号产生持续影响。因此，如果飓风没有平行路径（例如，登陆飓风），局地强迫和远程强迫对潮汐的相对贡献和作用可能会有所不同。显示出沿岸对峰值潮均匀贡献的局地强迫（见图13）也会受到飓风路径的影响。在这第一篇文章中，我们尚未完全研究由飓风的大尺度大气强迫引起的、时间频率低于约11天的远程强迫海岸陷波信号的性质。这应该在下一篇文章中彻底研究，届时可以使用更大尺度的模型进行实验，采用不同类型的海洋环流、气压和风条件，并分析海岸陷波响应。

此外，通过比较风和气压引起的风暴潮，我们确认了风应力在局地强迫引起的风暴潮中的主导作用。具体来说，风应力和气压在飓风期间都会产生风暴潮，尽管它们驱动的风暴潮模式和幅度不同。然而，由于气压引起的风暴潮幅度比风应力引起的潮位小一个数量级，仅风应力就可以代表局地强迫的大部分影响。

基于这些分析，我们将马修和多里安在佐治亚州海岸的风暴潮效应差异归因于马修不仅具有更强的局地强迫和远程强迫，还在于这两种强迫的相对时间。换句话说，在马修期间，局地强迫和远程强迫的峰值潮时间相近（例如，相差2小时），这导致其峰值潮高于多里安，后者局地强迫和远程强迫引起的峰值风暴潮相差14小时。这些发现对改进和优化风暴潮预测模型具有重要意义，这些模型需要高质量的、大尺度的嵌套模型和有限区域降尺度模型，以捕捉海岸线和河口的细节。从本研究中获得的知识将有助于根据海平面最坏情况的情景制定疏散和防护计划。

最后，虽然本研究主要探讨了马修和多里安飓风期间局地强迫和远程强迫对海平面变化的作用，但我们认识到，与极端降水和河流流量等额外驱动因素相关的复合效应在周围是沼泽和湿地的内陆地区变得重要。未来使用 SHYFEM 建模平台的研究将侧重于内陆地区，那里有来自 SSLS 提供的超局域传感网络日益增多的观测数据，并将包括陆地水文和降水强迫的影响。

数据可用性声明

本研究中使用的 NOAA 站点数据集可以从 https://tidesandcurrents.noaa.gov/stationhome.html?id=8670870 下载。NOAA 的 DEM 可以从 https://www.ncei.noaa.gov/maps/bathymetry/ 获得。CMEMS 模型数据可以从 https://resources.marine.copernicus.eu/?option=com_csw&task=results 获得。ECMWF 产品可以从 https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/catalogue-ecmwf-real-time-products 下载。SSLS 的传感器数据可以从 http://bit.ly/cema-portal 获得。SHYFEM 模型的后报和预报数据可以通过 http://savannah.cmcc-opa.eu 获得，而敏感性实验的数据存档可以通过电子邮件向通讯作者索取。

CRediT 作者贡献声明

Kyungmin Park: 方法论，正式分析，验证，可视化，调查，初稿撰写，审稿与编辑。Ivan Federico: 方法论，正式分析，验证，审稿与编辑，资金获取。Emanuele Di Lorenzo: 项目管理，调查，正式分析，监督，审稿与编辑，资金获取。Tal Ezer: 正式分析，审稿与编辑，资金获取。Kim M. Cobb: 资源，资金获取。Nadia Pinardi: 正式分析，审稿与编辑。Giovanni Coppini: 资源，资金获取。

利益竞争声明

作者声明，他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系，这些可能会影响本文所报告的工作。

致谢

致谢 Emanuele Di Lorenzo 和 Kim Cobb 感谢佐治亚州智能社区海平面传感器拨款和佐治亚州自然资源部的海岸激励拨款。Ivan Federico 和 Giovanni Coppini 的贡献部分由 STREAM（洪水管理战略发展）2014-2020 欧洲 Interreg V-A 意大利-克罗地亚 CBC 项目资助。

附录. 输入强迫和边界条件的评估

将全球尺度模型（例如，CMEMS 和 ECMWF）与观测数据进行比较，以展示输入强迫和边界条件的不确定性。在图 A.1 中，将 ECMWF 分析的风速和气压时间历程与佐治亚州海岸 NOAA 站点的观测数据进行了比较（位置见图7）。在马修飓风期间，ECMWF 低估了峰值风速（例如，约 $2m/s$ 的差异）和最低气压（例如，约 $8mb$ 的差异）。在多里安飓风期间（其飓风影响相对温和），尽管峰值风速在 ECMWF 和观测之间仍然存在约 $2m/s$ 的差异，但 ECMWF 对气压和风速的再现优于马修。这些差异部分是由于 ECMWF 的空间和时间分辨率无法捕捉飓风引起的大气场动态和快速变化。尽管如此，ECMWF 产品的总体精度足以提供 SHYFEM 模型的大气强迫输入。

图 A.1. 马修（左列）和多里安（右列）期间，ECMWF 与观测的气压和风速比较

CMEMS 产品，如温度、盐度的三维场和海面高度，也与观测数据（例如，卫星、验潮站和 Argo）表现出良好的一致性。Lellouche 等人 (2018) 将 CMEMS 的海面高度与美国东海岸的验潮站进行了比较，结果显示 RMSE 为 0.03-0.1 米。对于温度和盐度的垂直剖面（深度 0-5000 米），他们报告说，CMEMS 的全球平均 RMSE 约为温度 $0.15^{\circ }C$，盐度约为 $0.17\mathrm{psu}$。由于 RMSE 是基于全球尺度的，我们还在马修和多里安飓风期间，将海洋内部的温度和盐度结构与美国东南海岸的 Argo 数据进行了额外比较。本研究中使用的 Argo 的位置和标识符如图 A.2 所示。图 A.3 至 A.6 中 CMEMS 与观测之间的总体比较结果表明，CMEMS 很好地捕捉了美国东南海岸这两次飓风事件期间的温盐结构。因此，我们利用 CMEMS 产品来考虑通过 SHYFEM 模型的开大洋边界传入的三维海洋强迫（例如，斜压效应）和海平面异常。

图 A.2. 马修（绿圈）和多里安（红圈）的 Argo 剖面位置和标识符

图 A.3. 马修飓风期间，CMEMS 的温度与 Argo 剖面的比较。

图 A.4. 马修飓风期间，CMEMS 的盐度与 Argo 剖面的比较。

图 A.5. 多里安飓风期间，CMEMS 的温度与 Argo 剖面的比较。

图 A.6. 马修飓风期间，CMEMS 的盐度与 Argo 剖面的比较。