风暴潮分析
风暴潮地图数据对受影响沿海社区和其他地区的应急管理人员和决策者至关重要，但也为沿海地区被风暴摧毁后重建阶段的工程师和规划者提供了未来的设计标准。从历史上看，这些数据相对稀缺。飓风之后卡特里娜飓风灾难使用高分辨率数字高程数据、hwm和映射插值方法来估计整个卡特里娜受灾地区的风暴潮路易斯安那、密西西比和阿拉巴马州。Turnipseed等人(2007)使用样条插值方法以及解释分析完成了一次彻底的风暴潮分析。最大飓风卡特里娜飓风利用美国地质调查局、联邦应急管理局、USACE和其他机构收集的水位数据，对潮汐进行了数字绘制。
然而，地图本身就有误差，误差随着地图的比例和分辨率而变化。为卡特里娜飓风风暴潮生成的高分辨率数字地图也有错误，在某些地方，忽略了地形、道路和其他水力特征对内陆风暴潮流动的影响。这种分析也会受到超出数据位置的错误推断的影响。简单地从数据中插入一个表面可能不会得到可靠的风暴潮地图，但显然，这些数据为工程师、规划人员和紧急情况官员提供了一种工具，以准备、警告和应对卡特里娜飓风等沿海灾害。
许多已发表的插值方法允许描述风暴潮淹没，但往往忽略了影响风暴潮淹没相对深度和程度的地形和水力特征的影响。这些风暴潮分析被用于创建由卡特里娜飓风产生的最大风暴潮的改进数字地图覆盖范围，并将改进后的地图与FEMA准备的洪水-洪水地图进行比较。风暴潮分析和风暴潮图的创建涉及解释、细化、外推以及通常对算法派生的覆盖范围的进一步解释和细化的迭代步骤。自动特征提取，甚至广义插值方法，如果没有经验丰富和训练有素的科学家的眼睛，就不能准确地评估测绘特征，特别是在低地形起伏的地区，如墨西哥湾北部海岸。图1描述了卡特里娜风暴的最大风暴潮高度，是通过使用数百个hwm、解释、由激光雷达数据创建的高分辨率数字高度模型以及风暴潮对地形和水力影响的样条插值创建的数字覆盖。Berenbrock等人(2009)使用屏障测绘技术，从30多个连续记录的风暴潮压力传感器中有效地绘制了路易斯安那州和德克萨斯州的丽塔飓风风暴潮。
识别和插入障碍物以模拟自然特征，如岛屿、高架公路和铁路、沙丘和悬崖，自然堤坝运河护堤和其他特征显著影响内陆风暴潮如何淹没景观。将流动屏障插入高分辨率最小的典型逐步分析的一般描述包括:
•组装一个风暴潮hwm或其他方法模拟最大淹水程度;对于卡特里娜飓风风暴潮的报道，分析了超过1500个hwm，其中800多个hwm用于准备报道。
•使用样条方法或其他方法(Berenborck等人，2009年;Turnipseed等人，2007)。
•解释和分析风暴潮高程面，根据插值数据估算风暴潮淹没区(洪水边界)的洪水程度。这还应包括零海拔轮廓的识别;
•从地形图或其他数据中识别和数字化自然水力屏障，作为景观上风暴潮淹没的自然阻抗。这些可能包括岛屿、大型桥梁结构、高架公路和铁路、沙丘和悬崖、天然堤坝、运河护堤，以及任何其他可能显著影响内陆风暴潮流动的特征;
•利用所有HWM数据或用于代表整个景观的风暴潮高度的其他数据创建最大风暴潮地图
飙升
飙升
图1所示。用屏障改进的最大风暴潮高度(来自Stoker等人，2009年)
图1所示。用屏障改进的最大风暴潮高度(来自Stoker等人，2009年)
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