5月30日，美国杜克大学尼古拉斯环境学院Kumar教授到智水参加南京智水-北京英特-杜克大学学术交流，双方围绕环境管理中机理模型的重要作用展开了深入探讨。

问渠哪得清如许

为有源头活水来

  Kumar教授学术报告的题目是“研发基于物理过程的数值模型:挑战与回报”（Developing Physically-based Models: Challenges and Payoffs）。他从多年的研究实践出发，将扎实的理论与生动的案例相融合，详细阐释了机理模型对于我们正确认识客观世界的重要意义。

 在报告的上半部分，Kumar教授介绍了构建机理模型所面临的主要挑战，也是在使用基理模型时需要格外留意的要点，包括：

       a）  为机理模型建立基准参照：不仅对单个物理过程进行基准确认，同时对多个物理过程之间的交互影响进行基准确认；

       b）  理解机理模型的原理过程：例如通过同位素方法来反推同一流域中的植被与河流中存在两个不同系统的水循环，并进行验证分析；

       c）   通过合理构建模型架构来提升计算效率：对比结构化网格与非结构化网格求解效率的差异、对比MPI/GPU/PreConditioner等计算方法和辅助工具对不同问题的适应性；

       d）  寻求合适的机理模型求解工具：学会利用现有的求解工具（Sundials/PETs/OpenFoam等），把更多的精力放在理解问题、构建模型、分析结果上；

       e）  以及对机理模型未来发展方向的思考：选取跨平台的语言、基于网络的决策支持模型构建等。

        a）  帮助对系统结果进行预测，并能够指导科学监测方案制订：构建美国南部某受飓风影响的试验流域土壤下渗物理模型并进行率定校验，逐项分析评估植物蒸腾、土壤初始含水量、地下水水位等因素对于地表径流量的影响，理解相等降雨量条件下，不同场次降雨带来地表径流总量差异显著的深层次原因，并以此确定监测方案所应涵盖的关键指标。

        b）  帮助发现未来的趋势：构建美国东北部某流域的融雪物理模型，并与多种气候变化模型耦合，预测不同气候变化情景下的雪堆中含水量的差异。

        c）   帮助对经验模型进行改进：构建包括雨滴冲击、水力冲刷、水力输移、再悬浮、重力沉淀等物理过程的流域水文-泥沙模型，逐步简化模型的单个子模块，并与相对应的经验模型模拟结果进行比对，确定经验模型中经验参数背后的物理含义，并对参数的取值范围提供指导。

        d）  帮助制订应对策略：从宏观水资源管理的角度，构建包括太阳辐射、植被覆盖、降雪、蒸腾等各要素的物理模型，量化美国西部某流域森林密度与融雪速度的关系，评估为使得融雪供水量与需求同步的最佳森林密度。

长风破浪会有时

直挂云帆济沧海

       智水团队特聘首席科学家邹锐博士详细介绍了“智能流域管理的洱海实践”，包括“流域水文水质模型-洱海湖体三维水动力水质模型-藻类模型”耦合模型体系建设、湖体水质管理决策情景分析、以及洱海湖体水质短期预警和长效管控运营平台的建设等。其中对于洱海流场的新发现，以及由模型反推得到的导致洱海垂向水温分层不明显的关键因素等，都诠释了机理模型在解决水环境实际管理问题时所能提供给我们的全新视角和科学洞见，为制订切实有效的智能化流域-水体管理措施打下坚实的基础。

       Kumar教授表示，智水-英特团队所创建的智能流域管理核心理念和相关技术体系令人印象深刻，团队所遵循的将模型基础理论与工程实践应用紧密结合、从实际问题需求出发进行科学创新的路线也是他本人一直推崇的方向，大家未来会朝着共同的目标一起努力，推动更深层次的合作和交流。

 河海大学、千百园环境教育基地等单位也参加了本次学术研讨。