كيف يُمكننا التنبؤ بتغيرات خط الساحل بدقة أكبر؟ أي النماذج أفضل؟

مع تغير المناخ الذي يؤدي إلى ارتفاع منسوب مياه البحار وازدياد شدة العواصف، تواجه السواحل العالمية مخاطر تآكل غير مسبوقة. ومع ذلك، يُعد التنبؤ الدقيق بتغيرات السواحل أمرًا صعبًا، لا سيما فيما يتعلق بالاتجاهات طويلة المدى. مؤخرًا، قامت دراسة تعاونية دولية أجرتها ShoreShop2.0 بتقييم أداء 34 نموذجًا للتنبؤ بالسواحل من خلال اختبار أعمى، كاشفةً عن أحدث التطورات في نمذجة السواحل.

الخط الساحلي هو الحد الديناميكي الذي تلتقي فيه اليابسة بالبحر، ويتغير باستمرار بفعل الأمواج والمد والجزر والعواصف وارتفاع مستوى سطح البحر. يتراجع حوالي 24% من السواحل الرملية حول العالم بمعدل يتجاوز 0.5 متر سنويًا، وفي بعض المناطق، مثل ساحل الخليج الأمريكي، يتجاوز معدل التآكل السنوي 20 مترًا.

يُعدّ التنبؤ بتغيرات خط الساحل أمرًا صعبًا ومعقدًا بطبيعته، إذ يتطلب مراعاة تفاعل عوامل متعددة، بما في ذلك طاقة الأمواج، ونقل الرواسب، وارتفاع مستوى سطح البحر. كما أن التنبؤات الدقيقة على مدى فترات زمنية طويلة تُعدّ أكثر صعوبة.

يمكن تقسيم نماذج التنبؤ بالساحل الحديثة إلى ثلاث فئات: الأولى تعتمد على المحاكاة الفيزيائية، مثل Delft3D وMIKE21 القائمة على ميكانيكا الموائع ومعادلات نقل الرواسب؛ والثانية هي نموذج هجين يجمع بين المبادئ الفيزيائية والأساليب المعتمدة على البيانات، مثل CoSMoS-COAST وLX-Shore؛ والثانية هي نموذج معتمد على البيانات يعتمد كليًا على التقنيات الإحصائية أو تقنيات التعلم الآلي، مثل شبكات LSTM وهندسة المحولات.

على الرغم من التنوع الكبير في النماذج، إلا أن عدم وجود معايير تقييم موحدة جعل مقارنات الأداء صعبة. أي نموذج يقدم أدق التنبؤات؟ تُتيح مسابقة ShoreShop2.0 للاختبارات العمياء فرصة مثالية لإجراء مقارنات بين التخصصات.

تُعدّ مسابقة ShoreShop2.0 الدولية للاختبارات العمياء شكلاً دقيقاً للغاية من التعاون العلمي. لا تُبلّغ الفرق المشاركة إلا بموقع الاختبار، وهو اسم رمزي لخليج أو شاطئ. وتُخفى المعلومات الأساسية، مثل موقعه واسمه الفعلي، لمنع أي معرفة مسبقة من التأثير على معايرة النموذج. علاوة على ذلك، تُحفظ البيانات سريةً في أقسام، حيث يُحجب عمداً بيانات الفترة 2019-2023 (على المدى القصير) والفترة 1951-1998 (على المدى المتوسط). بعد ذلك، تتنبأ النماذج بتغيرات خط الساحل على المديين القصير والمتوسط، وتُتحقق في النهاية من دقتها باستخدام البيانات السرية. يُتيح هذا التصميم إجراء مقارنات متعددة التخصصات للنماذج الساحلية في ظل ظروف مجهولة تماماً.

قدّم أربعة وثلاثون فريقًا بحثيًا من خمسة عشر دولة نماذجهم، منها ١٢ نموذجًا قائمًا على البيانات و٢٢ نموذجًا هجينًا. جاءت هذه الفرق من مؤسسات في الولايات المتحدة الأمريكية وأستراليا واليابان وفرنسا ودول أخرى. إلا أن النماذج المقدمة افتقرت إلى نماذج تجارية مثل GENESIS والنموذجين الفيزيائيين Delft3D وMIKE21.

أظهرت مقارنة أن أفضل النماذج أداءً للتنبؤات قصيرة الأجل (خمس سنوات) هي CoSMoS-COAST-CONV_SV (نموذج هجين)، وGAT-LSTM_YM (نموذج قائم على البيانات)، وiTransformer-KC (نموذج قائم على البيانات). حققت هذه النماذج خطأً في الجذر التربيعي المتوسط ​​يقارب 10 أمتار، وهو ما يُضاهي الخطأ المتأصل البالغ 8.9 أمتار في بيانات الاستشعار عن بُعد للسواحل عبر الأقمار الصناعية. يشير هذا إلى أن قدرات التنبؤ للنماذج في بعض الشواطئ تقترب من حدود تقنيات الرصد. وبالطبع، استطاعت نماذج أخرى رصد تغيرات خط الساحل بشكل أفضل.

من النتائج المفاجئة أن أداء النموذج الهجين كان مماثلاً للنموذج المعتمد على البيانات. يجمع النموذج الهجين CoSMoS-COAST-CONV_SV بين العمليات الفيزيائية والعمليات التلافيفية، بينما يستخدم النموذج المعتمد على البيانات GAT-LSTM_YM شبكة انتباه بياني لالتقاط الارتباطات المكانية. وقد حقق كلا النموذجين أداءً جيدًا.

فيما يتعلق بالتنبؤات متوسطة المدى، تُقدم سلسلة LX-Shore (النماذج الهجينة) أقرب التنبؤات للبيانات المقاسة. ومن خلال ربط عمليات نقل الرواسب على طول الشاطئ وبالجانب، تحافظ هذه النماذج على استقرارها طويل الأمد، مع إظهار استجابات أكثر اتساقًا للعواصف الشديدة مع البيانات المقاسة. وتشير التنبؤات من هذه النماذج إلى أن عاصفة شديدة واحدة يمكن أن تُسبب تراجعًا مؤقتًا في خط الساحل يصل إلى 15-20 مترًا، مع احتمال أن يستغرق التعافي الكامل من عامين إلى ثلاثة أعوام. وتوفر سلسلة CoSMoS-COAST استقرارًا ممتازًا، بينما قد تعاني نماذج أخرى من الانجراف طويل الأمد والاستجابة المفرطة.

تشير نتائج النموذج إلى أنجودة البياناتيُعدّ عاملًا رئيسيًا يحدّ من أداء النموذج. فبينما تغطي بيانات الاستشعار عن بُعد عبر الأقمار الصناعية مساحة واسعة، إلا أن دقتها الزمنية منخفضة، وعادةً ما تكون أسبوعية أو شهرية، مما يُصعّب رصد التعافي السريع بعد العاصفة. علاوةً على ذلك، تتأثر حافة المياه اللحظية بارتفاع الأمواج والمد والجزر، مما يؤدي إلى أخطاء مؤقتة قد تؤثر على تنبؤات النموذج.

وجدت الدراسة أن تنعيم البيانات المكانية الزمنية، مثل استخدام تقنيات ترشيح ثنائية الأبعاد فعّالة، يُمكن أن يُحسّن أداء النموذج بشكل ملحوظ. لاحقًا، خفّضت نماذج الاختبار غير العمياء متوسط ​​الخطأ المُقدّم بنسبة 15% بفضل المعالجة المُحسّنة للبيانات مسبقًا.

التنعيم القوي ثنائي الأبعاد هو أسلوب معالجة إشارات متقدم مصمم خصيصًا لمعالجة الضوضاء في بيانات الأقمار الصناعية الساحلية. وهو في جوهره خوارزمية ترشيح تكرارية تعتمد على مربعات أصغر مرجحة، ويتميز بمتانة عالية في مواجهة القيم المتطرفة، مثل ضوضاء الموجات العابرة في صور الأقمار الصناعية.

من العوامل الحاسمة الأخرى لتوقعات النماذج دقة بيانات الأمواج القريبة من الشاطئ. حاليًا، تعاني بيانات الأمواج من أخطاء متنوعة، منها أخطاء في تحويل بيانات إعادة تحليل الأمواج العالمية القريبة من الشاطئ، والتحيزات الناتجة عن استخراج معلمات الأمواج عند خط التساوي العمقي 10 أمتار بدلًا من منطقة الانكسار، والاستخفاف بتأثير الظواهر المتطرفة باستخدام متوسط ​​ظروف الأمواج اليومي. جميع هذه الأخطاء يمكن أن تؤثر على توقعات النماذج.

في التنبؤات طويلة المدى، تعتمد معظم النماذج على القانون البراوني الكلاسيكي لتقدير تأثير ارتفاع مستوى سطح البحر. ومع ذلك، يفترض هذا القانون وجود مخزون غير محدود ومتوازن من الرواسب، ويتجاهل آثار نقل الرواسب البحرية أو الأنشطة البشرية، مثل تغذية الشواطئ. وهذا قد يؤدي إلى تحيزات كبيرة في النماذج.

استنادًا إلى نظرية ملف التوازن، يُحدد قانون براونيان علاقة خطية بين ارتفاع مستوى سطح البحر وتراجع خط الساحل. تفترض هذه النظرية أن ملف التوازن الساحلي يحافظ على شكل متوازن. مع ارتفاع مستوى سطح البحر، تُجبر مساحة الاستيعاب المتزايدة هذا الملف المتوازن على التحرك نحو اليابسة للحفاظ على شكله بالنسبة لمستوى سطح البحر الجديد. وبالتالي، تفترض النظرية أنه مع تحرك ملف التوازن الساحلي نحو اليابسة، تتآكل الطبقة العليا من الشاطئ، وتترسب المواد المتآكلة بعيدًا عن الشاطئ، مما يؤدي إلى ارتفاع قاع البحر القريب من الشاطئ، وبالتالي الحفاظ على عمق مائي ثابت. يتوقع قانون براون أن يكون تراجع الساحل أكبر من ارتفاع مستوى سطح البحر بما يتراوح بين 10 و50 ضعفًا، وذلك حسب انحدار الشاطئ.

تُوفر هذه الدراسة أساسًا لاختيار الأدوات المناسبة بناءً على احتياجات محددة. علاوةً على ذلك، تُعدّ المعالجة المسبقة للبيانات أمرًا بالغ الأهمية؛ إذ يُمكن أن يكون للمعالجة السليمة للبيانات تأثيرٌ أكبر أحيانًا من النموذج نفسه. بناءً على الخبرة المكتسبة من ShoreShop 2.0، يُمكن إدخال تحسينات على بيانات الأقمار الصناعية والأمواج لتعزيز دقة التنبؤات. علاوةً على ذلك، يُمكن أن تُؤثر الآثار غير القابلة للسيطرة للشواطئ المُضطربة اصطناعيًا في التنبؤات طويلة المدى بشكل كبير على نتائج التنبؤات. علاوةً على ذلك، يُمثل نقص مشاركة النماذج التجارية مثل GENESIS وDelft3D وMIKE21 مشكلةً جوهرية.

​حراس الحدود الزرقاء: مهمة فرانكستار التي استمرت 11 عامًا لحماية محيطاتنا ومناخنا

لأكثر من عقد من الزمان، كانت فرانكستار رائدة في مجال رعاية البيئة البحرية، مسخّرةً أحدث التقنيات والدقة العلمية لتقديم بيانات محيطية وهيدرولوجية لا مثيل لها. مهمتنا تتجاوز مجرد جمع البيانات - فنحن نبني مستقبلًا مستدامًا، ونمكّن المؤسسات والجامعات والحكومات حول العالم من اتخاذ قرارات مدروسة للحفاظ على صحة كوكبنا.