CFD测试中大型粗糙度元素的基本布置
卡特里娜飓风之后的暴风雨以及印度洋和日本太平洋沿岸毁灭性海啸的暴风雨提高了公众对城市环境中灾难性洪水的认识。为了帮助改善风险评估，我们正在开发一种替代方法，该方法将城市结构在洪水建模中考虑到。
为此，我们必须能够评估此类事件的潜在影响。对洪水潜力和淹没的准确估计对于正确保护脆弱区域并最终减少生命和财产损失至关重要。
然而，在城市地区，房屋和植被的小型地形模式（较大的粗糙度元素）使这些估计值变得复杂。通常，这些大的粗糙度元素在模型网格中无法解决。此外，他们的流动阻力尚不清楚。结果，城市中的洪水淹没建模可能不确定和不精确。
为了充分说明城市结构和植被，需要高度详细的3D计算流体动力学（CFD）建模，这在实际规模上是不可行的。它还需要该城市的高分辨率和最新的地理空间数据。它们的生成昂贵，所有城市都不适用。这是模板通常依靠简化假设的原因之一。
CFD测试中粗糙度元素组的配置
目前，使用诸如Mike 21之类的深度平均模型是普遍的做法。这样的模型可以通过二次摩擦定律来解释底部的表面粗糙度。但是，这些模型通常以分辨率建立，该分辨率太粗糙，无法代表建筑物和植被。因此，建模者必须人为地增加粗糙度系数，以说明这些粗糙度元素。
与莱希特威群岛液压工程学院的水力学和沿海工程系以及德国TechnischeUniversitätBraunschweig的水资源，我们正在开发预测公式，以实现不同大型粗糙度元素的水力耐药性。然后可以随后在现有的
像Mike 21这样的模型。这将导致更好的准备和防洪，
以及洪水后的损失减少。
有关更多信息，请参阅Leschka＆Oumeraci（2011）