مع تزايد مستويات سطح البحر واشتداد العواصف نتيجة لتغير المناخ، تواجه السواحل العالمية مخاطر تآكل غير مسبوقة. إلا أن التنبؤ الدقيق بتغيرات السواحل يمثل تحديًا، لا سيما فيما يتعلق بالاتجاهات طويلة الأجل. وقد قيّمت دراسة ShoreShop2.0 الدولية التعاونية مؤخرًا أداء 34 نموذجًا للتنبؤ بتغيرات السواحل من خلال اختبارات عمياء، كاشفةً عن أحدث ما توصل إليه العلم في مجال نمذجة السواحل.

يُمثل الخط الساحلي الحد الفاصل الديناميكي بين اليابسة والبحر، وهو يتغير باستمرار بفعل الأمواج والمد والجزر والعواصف وارتفاع مستوى سطح البحر. ويتراجع ما يقارب 24% من السواحل الرملية حول العالم بمعدل يتجاوز 0.5 متر سنوياً، وفي بعض المناطق، مثل ساحل خليج المكسيك الأمريكي، يتجاوز معدل التآكل السنوي 20 متراً.

يُعدّ التنبؤ بتغيرات السواحل أمراً صعباً ومعقداً بطبيعته، إذ يتطلب مراعاة التفاعل بين عوامل متعددة، بما في ذلك طاقة الأمواج، ونقل الرواسب، وارتفاع مستوى سطح البحر. وتزداد صعوبة التنبؤات الدقيقة على مدى فترات زمنية طويلة.

يمكن تقسيم نماذج التنبؤ الحديثة بالخطوط الساحلية إلى ثلاث فئات: الأولى تعتمد على المحاكاة الفيزيائية، مثل Delft3D و MIKE21 القائمة على ميكانيكا الموائع ومعادلات نقل الرواسب؛ والثانية نموذج هجين يجمع بين المبادئ الفيزيائية والأساليب القائمة على البيانات، مثل CoSMoS-COAST و LX-Shore؛ والثالثة نموذج قائم على البيانات يعتمد كليًا على التقنيات الإحصائية أو تقنيات التعلم الآلي، مثل شبكات LSTM وهياكل Transformer.

على الرغم من تنوع النماذج، إلا أن غياب معايير تقييم موحدة قد صعّب مقارنة الأداء. أي نموذج يقدم أدق التنبؤات؟ توفر مسابقة الاختبار العمياء ShoreShop2.0 فرصة مثالية لإجراء مقارنات متعددة التخصصات.

تُعدّ مسابقة ShoreShop2.0 الدولية للاختبارات العمياء شكلاً بالغ الدقة من أشكال التعاون العلمي. لا تُبلّغ الفرق المشاركة إلا بموقع الاختبار، وهو اسم رمزي لخليج أو شاطئ. تُخفى المعلومات الأساسية، مثل الموقع والاسم الحقيقي، لمنع أي معرفة مسبقة من التأثير على معايرة النموذج. علاوة على ذلك، تُحفظ البيانات سرية في أقسام، مع حجب بيانات الفترة من 2019 إلى 2023 (قصيرة المدى) والفترة من 1951 إلى 1998 (متوسطة المدى) عمدًا. تتنبأ النماذج بعد ذلك بتغيرات خط الساحل على المدى القصير والمتوسط، وتتحقق في النهاية من دقتها باستخدام البيانات السرية. يُمكّن هذا التصميم من إجراء مقارنات متعددة التخصصات لنماذج السواحل في ظل ظروف غير معروفة تمامًا.

قدّمت أربعة وثلاثون فريقًا بحثيًا من خمس عشرة دولة نماذجَ، شملت اثني عشر نموذجًا قائمًا على البيانات واثنين وعشرين نموذجًا هجينًا. وجاءت هذه الفرق من مؤسسات في الولايات المتحدة وأستراليا واليابان وفرنسا ودول أخرى. إلا أن النماذج المُقدّمة افتقرت إلى نماذج تجارية مثل GENESIS والنماذج القائمة على الفيزياء مثل Delft3D وMIKE21.

أظهرت المقارنة أن أفضل النماذج أداءً للتنبؤات قصيرة المدى (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 متوسط ​​خطأ تربيعي جذري يبلغ حوالي 10 أمتار، وهو ما يُقارن بالخطأ الكامن البالغ 8.9 أمتار في بيانات الاستشعار عن بُعد للساحل عبر الأقمار الصناعية. يشير هذا إلى أن قدرات التنبؤ لهذه النماذج تقترب من حدود تقنية الرصد لبعض الشواطئ. بالطبع، تمكنت نماذج أخرى من رصد تغيرات الساحل بشكل أفضل.

كان من النتائج المفاجئة أن أداء النموذج الهجين كان مماثلاً لأداء النموذج القائم على البيانات. يجمع النموذج الهجين CoSMoS-COAST-CONV_SV بين العمليات الفيزيائية وعمليات الالتفاف، بينما يستخدم النموذج القائم على البيانات GAT-LSTM_YM شبكة انتباه بيانية لالتقاط الارتباطات المكانية. وقد أظهر كلا النموذجين أداءً جيداً.

فيما يتعلق بالتنبؤات متوسطة المدى، تُقدّم سلسلة نماذج LX-Shore (النماذج الهجينة) أقرب التنبؤات إلى البيانات المقاسة. فمن خلال ربط عمليات نقل الرواسب على طول الشاطئ وجانبيًا، تحافظ هذه النماذج على استقرارها على المدى الطويل، مع إظهارها استجابات متسقة للغاية للعواصف الشديدة، بما يتوافق مع البيانات المقاسة. وتشير التنبؤات الصادرة عن هذه النماذج إلى أن عاصفة شديدة واحدة قد تتسبب في تراجع مؤقت لخط الساحل يصل إلى 15-20 مترًا، وقد يستغرق التعافي الكامل من سنتين إلى ثلاث سنوات. وتتميز سلسلة نماذج CoSMoS-COAST باستقرارها الممتاز، في حين قد تعاني النماذج الأخرى من الانحراف طويل المدى والاستجابة المفرطة.

تشير نتائج النموذج إلى أنجودة البياناتيُعدّ هذا عاملاً رئيسياً يُحدّ من أداء النموذج. فبينما تُغطي بيانات الاستشعار عن بُعد عبر الأقمار الصناعية مساحةً واسعة، إلا أن دقتها الزمنية منخفضة، وتتراوح عادةً بين أسبوع وشهر، مما يُصعّب رصد التعافي السريع بعد العاصفة. علاوةً على ذلك، تتأثر حافة المياه الآنية بارتفاع الأمواج والمد والجزر، مما يؤدي إلى أخطاء عابرة قد تؤثر على تنبؤات النموذج.

أظهرت الدراسة أن تنعيم البيانات المكانية والزمانية، كاستخدام تقنيات الترشيح ثنائية الأبعاد القوية، يُمكن أن يُحسّن أداء النموذج بشكل ملحوظ. وفي وقت لاحق، خفّضت نماذج الاختبار غير العمياء متوسط ​​الخطأ بنسبة 15% من خلال المعالجة المسبقة المُحسّنة للبيانات.

تُعدّ تقنية التنعيم ثنائي الأبعاد القوي طريقةً متقدمةً لمعالجة الإشارات، مصممة خصيصاً لمعالجة التشويش في بيانات الأقمار الصناعية للساحل. وهي في جوهرها خوارزمية ترشيح تكرارية تعتمد على طريقة المربعات الصغرى الموزونة، وتتميز بمقاومتها العالية للقيم الشاذة، مثل تشويش الأمواج العابرة في صور الأقمار الصناعية.

يُعدّ دقة بيانات الأمواج القريبة من الشاطئ عاملاً حاسماً آخر في تنبؤات النماذج. وتعاني بيانات الأمواج حالياً من أخطاء متنوعة، منها أخطاء في تحويل بيانات إعادة تحليل الأمواج العالمية إلى بيانات قريبة من الشاطئ، والتحيزات الناتجة عن استخراج معايير الأمواج عند خط عمق 10 أمتار بدلاً من منطقة التكسر، والتقليل من شأن تأثير الظواهر المتطرفة باستخدام متوسطات ظروف الأمواج اليومية. ويمكن أن تؤثر هذه الأخطاء جميعها على تنبؤات النماذج.

تعتمد معظم النماذج المستخدمة في التنبؤات طويلة الأجل على قانون براون الكلاسيكي لتقدير تأثير ارتفاع مستوى سطح البحر. إلا أن هذا القانون يفترض وجود كمية غير محدودة ومتوازنة من الرواسب، ويتجاهل تأثيرات نقل الرواسب البحرية أو الأنشطة البشرية، مثل تغذية الشواطئ. وهذا قد يؤدي إلى تحيزات كبيرة في النموذج.

استنادًا إلى نظرية التوازن الساحلي، يُقدّم قانون براون علاقة خطية بين ارتفاع مستوى سطح البحر وتراجع خط الساحل. تفترض هذه النظرية أن شكل الساحل يحافظ على توازنه. ومع ارتفاع مستوى سطح البحر، تُجبر المساحة المتزايدة المتاحة هذا الشكل المتوازن على التحرك نحو اليابسة للحفاظ على شكله بالنسبة لمستوى سطح البحر الجديد. ونتيجةً لذلك، تفترض النظرية أنه مع تحرك الساحل نحو اليابسة، تتآكل الطبقة العليا من الشاطئ، وتترسب المواد المتآكلة في عرض البحر، مما يؤدي إلى ارتفاع قاع البحر القريب من الشاطئ، وبالتالي الحفاظ على عمق ثابت للمياه. ويتوقع قانون براون أن يكون تراجع الساحل أكبر من ارتفاع مستوى سطح البحر بمقدار يتراوح بين 10 و50 ضعفًا، وذلك تبعًا لانحدار الشاطئ.

توفر هذه الدراسة أساسًا لاختيار الأدوات المناسبة بناءً على الاحتياجات المحددة. علاوة على ذلك، تُعدّ معالجة البيانات المسبقة أمرًا بالغ الأهمية؛ إذ قد يكون للمعالجة السليمة للبيانات تأثير أكبر من النموذج نفسه. واستنادًا إلى الخبرة المكتسبة من برنامج ShoreShop 2.0، يمكن إدخال تحسينات على بيانات الأقمار الصناعية والأمواج لتعزيز دقة التنبؤ. كما أن التأثيرات الخارجة عن السيطرة للشواطئ المضطربة اصطناعيًا في التنبؤات طويلة المدى قد تؤثر بشكل كبير على نتائج التنبؤ. إضافة إلى ذلك، يُعدّ غياب مشاركة النماذج التجارية مثل GENESIS وDelft3D وMIKE21 مشكلةً جوهرية.

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

لأكثر من عقد من الزمان، كانت فرانكستار في طليعة الجهود المبذولة لحماية البيئة البحرية، حيث سخّرت أحدث التقنيات والأساليب العلمية الدقيقة لتقديم بيانات محيطية وهيدرولوجية لا مثيل لها. تتجاوز مهمتنا مجرد جمع البيانات، فنحن نبني مستقبلاً مستداماً، ونمكّن المؤسسات والجامعات والحكومات في جميع أنحاء العالم من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن صحة كوكبنا.