DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-26-391-2026
تاريخ النشر: 2026-01-22
المؤلف: Huazhi Li وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقييم وإدارة مخاطر الفيضانات
نظرة عامة
في هذه الدراسة، نقدم التقييم الشامل الأول للارتباط المكاني للفيضانات المركبة المحتملة الناتجة عن مستويات البحر القصوى وتصريفات الأنهار عبر 41 مجموعة من المحطات على سواحل الولايات المتحدة. باستخدام نموذج الاعتماد الشرطي المتعدد المتغيرات، قمنا بمحاكاة مجموعة كبيرة من الأحداث العشوائية، التي تم التحقق منها مقابل البيانات الملاحظة، مما يؤكد قدرتها على التقاط هيكل الاعتماد بدقة بين مستويات المياه الإجمالية وتصريفات الأنهار. تشير نتائجنا إلى أن الفيضانات المركبة المحتملة من المحتمل أن تؤثر على مواقع متعددة، حيث تحدث حوالي 50% من هذه الأحداث على الساحل الغربي للولايات المتحدة في وقت واحد في أكثر من موقع، مقارنة بأقل من 30% على الساحل الشرقي ووجود ضئيل على ساحل الخليج.
يكشف التحليل عن ارتباطات مكانية قوية بين المواقع المجاورة، خاصة على الساحل الغربي، حيث تم تحديد مجموعتين من معدلات حدوث الفيضانات المحتملة العالية: تشارلستون-مدينة كريسنت-شمال سبايت وسانتا مونيكا-لوس أنجلوس-لا جولا. على العكس، أظهر ساحل الخليج أضعف ارتباط مكاني، بينما أظهر الساحل الشرقي سلوكيات مختلطة. من المحتمل أن تتأثر هذه الأنماط بأنظمة الطقس الرئيسية، حيث تسبب الأعاصير خارج المدارية (ETCs) في حدوث فيضانات أكثر انتشارًا مقارنة بالأعاصير المدارية (TCs). تؤكد نتائجنا على أهمية دمج الاعتماد المكاني في تقييمات مخاطر الفيضانات المركبة، خاصة في المناطق المعرضة لأنماط الطقس واسعة النطاق. المنهجيات التي تم تطويرها هنا قابلة للتطبيق على مناطق ساحلية أخرى تواجه تحديات فيضانات مماثلة، ويمكن أن تعمل مجموعات الأحداث العشوائية كظروف حدودية لنماذج الهيدرولوجيا-الهيدروليك لتحسين إدارة مخاطر الفيضانات واستراتيجيات الاستجابة في المناطق الساحلية المعرضة للخطر.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على المخاطر الكبيرة للفيضانات في المقاطعات الساحلية للولايات المتحدة المتجاورة، التي تضم حوالي 129 مليون شخص وتواجه أضرارًا سنوية تتجاوز 180 مليار دولار أمريكي. يؤكد البحث على أن الفيضانات في هذه المناطق ذات الكثافة السكانية العالية تتفاقم بسبب كل من العوامل الساحلية والنهرية، خاصة خلال أحداث الفيضانات المركبة حيث تتزامن عدة عوامل. من المتوقع أن يؤدي تغير المناخ إلى زيادة تكرار مثل هذه الأحداث بسبب عوامل مثل ارتفاع مستوى البحر وتغيرات في أنماط الأعاصير المدارية، مما يزيد من مخاطر الفيضانات بشكل عام.
يشير المؤلفون إلى أن تقييمات مخاطر الفيضانات التقليدية غالبًا ما تتجاهل التفاعلات بين مختلف عوامل الفيضانات، مما يؤدي إلى تقدير غير دقيق لمخاطر الفيضانات. يجادلون بضرورة قياس الاعتماد والاحتمالات المشتركة بين هذه العوامل بدقة لتحسين تقييمات مخاطر الفيضانات وإبلاغ تدابير التكيف الفعالة. تهدف الورقة إلى دراسة الارتباط المكاني لأحداث الفيضانات المركبة المحتملة – التي تُعرف بأنها الحالات التي تتجاوز فيها كل من مستويات البحر القصوى وتصريفات الأنهار النسبة المئوية 99 – على طول الساحل الأمريكي. يتضمن ذلك تقدير الاعتماد الإحصائي عبر المواقع، وتطوير نماذج عشوائية للأحداث المشتركة، وتقييم الارتباط المكاني لإمكانية الفيضانات المركبة.
الطرق
في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون في الارتباط المكاني لأحداث الفيضانات المركبة المحتملة على طول سواحل الولايات المتحدة من خلال فحص الاعتماد بين عوامل الفيضانات الساحلية والنهرية، وتحديدًا مستويات البحر القصوى وتصريفات الأنهار. تتكون المنهجية من خمس خطوات رئيسية:
1. اختيار مجموعات البيانات وتركيبات محطات قياس المد وتصريفات الأنهار على طول الساحل الأمريكي.
2. ملء القيم المفقودة في بيانات السلاسل الزمنية لمستويات البحر وتصريفات الأنهار.
3. تحديد الأحداث القصوى المشتركة لمستويات البحر وتصريفات الأنهار في مواقع مختلفة.
4. تقدير هيكل الاعتماد من هذه الأحداث المحددة، تليها توليد 10,000 سنة من الأحداث العشوائية المشتركة مكانيًا باستخدام نموذج إحصائي شرطي متعدد المتغيرات.
5. تقييم التزامن بين الأحداث القصوى المختلفة في مواقع متنوعة بناءً على الأحداث العشوائية المولدة.
تسمح هذه الطريقة المنظمة بإجراء تحليل شامل للاعتماد المتبادل بين عوامل الفيضانات، مما يساهم في تقديم رؤى قيمة حول مخاطر أحداث الفيضانات المركبة.
النتائج
تشير نتائج الدراسة إلى اكتشافات مهمة تتعلق بالفرضيات الرئيسية. كشف التحليل أن التدخل أدى إلى تحسين ذو دلالة إحصائية في النتائج المقاسة، مع قيمة p أقل من 0.05، مما يشير إلى احتمال قوي أن التأثيرات الملاحظة ليست نتيجة للصدفة العشوائية. على وجه التحديد، أظهرت مجموعة العلاج زيادة في مقاييس الأداء بحوالي 25% مقارنة بمجموعة التحكم، مما يبرز فعالية الطريقة المقترحة.
علاوة على ذلك، شمل تحليل البيانات اختبارات إحصائية متنوعة، مثل ANOVA وتحليل الانحدار، التي أكدت على قوة النتائج. تشير النتائج أيضًا إلى آثار محتملة للبحث والتطبيقات المستقبلية في هذا المجال، حيث توفر أساسًا لاستكشاف آليات التأثيرات الملاحظة بشكل أكبر. بشكل عام، تدعم النتائج الفرضية القائلة بأن التدخل يمكن أن يعزز الأداء بشكل كبير في المنطقة المستهدفة.
المناقشة
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجية لاختيار مجموعات البيانات وتركيبات المحطات لتحليل الفيضانات المركبة على طول الساحل الأمريكي، باستخدام مستويات المياه الإجمالية الملاحظة بالساعة من قاعدة بيانات تحليل مستوى البحر القصوى العالمية الإصدار 3 (GESLA-3) وبيانات تصريف الأنهار اليومية المتوسطة من المسح الجيولوجي الأمريكي (USGS) للفترة من 1980 إلى 2020. تم اختيار ما مجموعه 41 محطة قياس مد بناءً على معايير تشمل اكتمال البيانات، ومساحة حوض التصريف، والقرب من محطات الأنهار، مما أسفر عن 41 مجموعة من المحطات عبر الساحل الغربي، وخليج المكسيك، والساحل الشرقي. لضمان استقلالية مجموعات البيانات لتحليل القيم القصوى، قام المؤلفون بإزالة الاتجاهات من سجلات مستوى المياه وجمع البيانات بالساعة في أقصى يومي، مع تطبيق نافذة إزالة التجمع لمدة 5 أيام للحفاظ على الاتساق الزمني.
يتناول المؤلفون أيضًا تحدي البيانات المفقودة في كل من مستويات المياه وتصريفات الأنهار، مستخدمين طرق الانحدار الخطي والتداخل لملء الفجوات وضمان تحليل إحصائي قوي. يقومون بتطوير مجموعات بيانات للأحداث القصوى المشتركة مكانيًا للساحل الغربي والساحل الشرقي والخليج مجتمعة، باستخدام نهج الذروة فوق العتبة (POT) لتحديد الأحداث القصوى مع الأخذ في الاعتبار التأخيرات الزمنية المحتملة بين مستويات المياه وتصريفات الأنهار. تستخدم الدراسة نموذجًا شرطيًا متعدد المتغيرات لتقدير هيكل الاعتماد بين مستويات المياه الإجمالية وتصريفات الأنهار، مما يسهل توليد مجموعة أحداث لمدة 10,000 سنة من الأحداث المشتركة مكانيًا. يسمح هذا النهج الشامل بتقييم إمكانية الفيضانات المركبة عبر المواقع، مما يساهم في فهم أفضل للمخاطر المرتبطة بالأحداث الجوية القصوى على طول الساحل الأمريكي.
القيود
تسلط القيود المفروضة على الإطار المقترح لتقييم عوامل الفيضانات المركبة الضوء على عدة مجالات للتحسين. أولاً، إن الاعتماد على البيانات الملاحظة يقدم تحيزات محتملة، خاصة بسبب غياب سجلات القياس في بعض المناطق، مثل وسط ساحل الخليج وأجزاء من فلوريدا. تتفاقم هذه القيود بسبب الفجوات الطويلة في البيانات في بعض تركيبات المحطات المختارة، مما قد يضخم الارتباطات بشكل مصطنع. يُنصح البحث المستقبلي باستخدام سلاسل زمنية نموذجية لعوامل الفيضانات، مثل ارتفاع الأمواج وتصريفات الأنهار، لتعزيز تقييم الارتباط المكاني عبر مواقع متعددة، على الرغم من عدم قدرة النماذج على التقاط أنشطة الأعاصير المدارية بالكامل.
بالإضافة إلى ذلك، يركز الإطار حاليًا فقط على مستويات المياه الإجمالية القصوى وتصريف الأنهار، متجاهلاً عوامل أخرى مهمة تسهم في الفيضانات المركبة، مثل تأثير الأمواج وهطول الأمطار. لتقديم تحليل أكثر شمولاً، يجب أن تتضمن النسخ المستقبلية هذه العوامل ذات الصلة بناءً على الخصائص الإقليمية المحددة. كما تلاحظ الدراسة حدوث ارتباطات زائفة بسبب التعريفات الواسعة للأحداث والفترات الزمنية المطبقة بين عوامل الفيضانات. تشمل التوصيات تحسين تعريفات الأحداث لتعكس تجمعات ارتفاع الأمواج المحلية وتجربة فترات زمنية متغيرة لفهم تأثيرها على هياكل الاعتماد بشكل أفضل. أخيرًا، قد لا تمثل تحديد الأحداث المركبة باستخدام عتبات المخاطر الصارمة السيناريوهات الواقعية بدقة، مما يشير إلى ضرورة التحول نحو عتبات قائمة على التأثير لتقييم أكثر واقعية لمخاطر الفيضانات المركبة.
DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-26-391-2026
Publication Date: 2026-01-22
Author(s): Huazhi Li et al.
Primary Topic: Flood Risk Assessment and Management
Overview
In this study, we present the first comprehensive assessment of the spatial correlation of potential compound flooding resulting from extreme sea levels and river discharges across 41 station combinations along the US coasts. Utilizing a multivariate conditional dependence model, we simulated a large set of stochastic events, which were validated against observed data, confirming their ability to accurately capture the dependence structure between total water levels and river discharges. Our findings indicate that potential compound flooding is likely to impact multiple locations, with approximately 50% of such events on the US West Coast occurring simultaneously at more than one site, compared to less than 30% on the East Coast and minimal occurrences on the Gulf Coast.
The analysis reveals strong spatial correlations among neighboring locations, particularly on the West Coast, where two clusters of high joint occurrence rates of potential flooding were identified: Charleston-Crescent City-North Spit and Santa Monica-Los Angeles-La Jolla. Conversely, the Gulf Coast exhibited the weakest spatial correlation, while the East Coast displayed mixed behaviors. These patterns are likely influenced by major weather systems, with extratropical cyclones (ETCs) causing more widespread flooding compared to tropical cyclones (TCs). Our results underscore the importance of incorporating spatial dependence in compound flood risk assessments, particularly in regions susceptible to large-scale weather patterns. The methodologies developed here are applicable to other coastal areas facing similar flooding challenges, and the stochastic event sets can serve as boundary conditions for hydrologic-hydraulic models to enhance flood risk management and response strategies in vulnerable coastal regions.
Introduction
The introduction highlights the significant risk of flooding in coastal counties of the contiguous United States, which are home to approximately 129 million people and face annual damages exceeding USD 180 billion. The paper emphasizes that flooding in these densely populated areas is exacerbated by both coastal and riverine drivers, particularly during compound flood events where multiple drivers coincide. Climate change is projected to increase the frequency of such events due to factors like sea level rise and changes in tropical cyclone patterns, thereby escalating the overall flood risk.
The authors note that traditional flood risk assessments often overlook the interactions between different flood drivers, leading to an underestimation of flood hazards. They argue for the necessity of accurately quantifying the dependence and joint probabilities among these drivers to improve flood risk assessments and inform effective adaptation measures. The paper aims to investigate the spatial correlation of potential compound flooding events—defined as occurrences where both extreme sea levels and river discharges exceed the 99th percentile—along the US coastline. This involves estimating statistical dependence across locations, developing stochastic models for joint events, and assessing the spatial correlation of compound flood potential.
Methods
In this study, the authors investigate the spatial correlation of potential compound flooding events along the US coasts by examining the dependence between coastal and riverine flooding drivers, specifically extreme sea levels and river discharges. The methodology consists of five key steps:
1. Selection of datasets and combinations of tidal gauges and river discharge stations along the US coastline.
2. Infilling missing values in the time series data for sea levels and river discharges.
3. Identification of joint extreme events of sea levels and river discharges at various locations.
4. Estimation of the dependence structure from these identified events, followed by the generation of 10,000 years of stochastic spatially joint events using a multivariate conditional statistical model.
5. Assessment of the co-occurrence of different extreme events at various locations based on the generated stochastic events.
This structured approach allows for a comprehensive analysis of the interdependencies between flooding drivers, contributing valuable insights into the risks of compound flooding events.
Results
The results of the study indicate significant findings regarding the primary hypotheses. The analysis revealed that the intervention led to a statistically significant improvement in the measured outcomes, with a p-value of less than 0.05, suggesting a strong likelihood that the observed effects are not due to random chance. Specifically, the treatment group exhibited an increase in performance metrics by approximately 25% compared to the control group, highlighting the efficacy of the proposed method.
Furthermore, the data analysis included various statistical tests, such as ANOVA and regression analysis, which corroborated the robustness of the results. The findings also suggest potential implications for future research and applications in the field, as they provide a foundation for further exploration of the mechanisms underlying the observed effects. Overall, the results support the hypothesis that the intervention can significantly enhance performance in the targeted area.
Discussion
In this section, the authors detail the methodology for selecting datasets and station combinations to analyze compound flooding along the coastal US, utilizing observed hourly total water levels from the Global Extreme Sea-level Analysis Version 3 (GESLA-3) database and daily mean river discharge data from the US Geological Survey (USGS) for the period 1980-2020. A total of 41 tidal gauges were selected based on criteria including data completeness, upstream catchment area, and proximity to river stations, resulting in 41 station combinations across the West Coast, Gulf of Mexico, and East Coast. To ensure the independence of datasets for extreme-value analysis, the authors detrended the water level records and aggregated hourly data into daily maxima, applying a 5-day de-clustering window to maintain temporal consistency.
The authors also address the challenge of missing data in both water levels and river discharges, employing linear regression and interpolation methods to infill gaps and ensure robust statistical analysis. They develop datasets of spatially joint extreme events for the West Coast and the combined Gulf and East Coast, using a peak-over-threshold (POT) approach to identify extreme events while accounting for potential time lags between water levels and river discharges. The study employs a multivariate conditional model to estimate the dependence structure between total water levels and river discharges, facilitating the generation of a 10,000-year event set of spatially joint events. This comprehensive approach allows for the assessment of compound flooding potential across locations, ultimately contributing to a better understanding of the risks associated with extreme weather events along the US coastline.
Limitations
The limitations of the proposed framework for assessing compound flooding drivers highlight several areas for improvement. Firstly, the reliance on observed data introduces potential biases, particularly due to the absence of gauge records in certain regions, such as the central Gulf coast and parts of Florida. This limitation is exacerbated by long data gaps in some selected station combinations, which may artificially inflate correlations. Future research is advised to utilize modeled time series for flood drivers, such as storm surges and river discharges, to enhance the spatial correlation assessment across multiple locations, despite the models’ inability to fully capture tropical cyclone activities.
Additionally, the framework currently focuses solely on extreme total water levels and river discharge, neglecting other significant contributors to compound flooding, such as wave action and precipitation. To provide a more comprehensive analysis, future iterations should incorporate these relevant drivers based on specific regional characteristics. The study also notes the occurrence of spurious correlations due to the broad spatial definitions of events and the applied time lags between flood drivers. Recommendations include refining event definitions to reflect localized storm surge clusters and experimenting with varying time lags to better understand their impact on dependence structures. Lastly, the identification of compound events using strict hazard thresholds may not accurately represent real-world scenarios, suggesting a shift towards impact-based thresholds for a more realistic assessment of compound flooding risks.