С изменението на климата, водещо до покачване на морското равнище и засилване на бурите, глобалните брегови линии са изправени пред безпрецедентни рискове от ерозия. Точното прогнозиране на промените в бреговата линия обаче е предизвикателство, особено дългосрочните тенденции. Наскоро международното съвместно проучване ShoreShop2.0 оцени ефективността на 34 модела за прогнозиране на бреговата линия чрез сляпо тестване, разкривайки текущото състояние на технологиите в моделирането на бреговата линия.
Бреговата линия е динамичната граница, където сушата среща морето, като тя постоянно се променя поради вълни, приливи и отливи, бури и покачване на морското равнище. Приблизително 24% от пясъчните брегови линии по света се отдръпват със скорост над 0,5 метра годишно, а в някои райони, като например крайбрежието на Мексиканския залив в САЩ, годишната скорост на ерозия е дори по-голяма от 20 метра.
Прогнозирането на промените в бреговата линия е по своята същност трудно и сложно, изисквайки отчитане на взаимодействието на множество фактори, включително енергията на вълните, преноса на седименти и покачването на морското равнище. Точните прогнози за дълги периоди от време са още по-предизвикателни.
Съвременните модели за прогнозиране на бреговата линия могат да бъдат разделени на три категории: едната е базирана на физическа симулация, като Delft3D и MIKE21, базирани на механика на флуидите и уравнения за транспорт на седименти; едната е хибриден модел, който комбинира физически принципи с методи, базирани на данни, като CoSMoS-COAST и LX-Shore; и другата е модел, базиран на данни, който разчита изцяло на статистически или машинно-обучащи техники, като LSTM мрежи и трансформаторни архитектури.
Въпреки голямото разнообразие от модели, липсата на унифицирани критерии за оценка затруднява сравненията на производителността. Кой модел предлага най-точните прогнози? Състезанието за сляпо тестване на ShoreShop2.0 предоставя перфектна възможност за междудисциплинарни сравнения.
Международното състезание за сляпо тестване ShoreShop2.0 е изключително строга форма на научно сътрудничество. Участващите екипи са информирани само за тестовия обект, който е кодово име за залив или плаж. Ключова информация, като местоположението и действителното му име, е скрити, за да се предотврати влиянието на предварителни знания върху калибрирането на модела. Освен това данните се пазят поверителни по раздели, като данните от 2019-2023 г. (краткосрочни) и 1951-1998 г. (средносрочни) са умишлено укрити. След това моделите прогнозират краткосрочни и средносрочни промени в бреговата линия, като в крайна сметка проверяват тяхната точност, използвайки поверителните данни. Този дизайн позволява междудисциплинарни сравнения на крайбрежни модели при напълно неизвестни условия.
Тридесет и четири изследователски екипа от 15 държави представиха модели, обхващащи 12 модела, базирани на данни, и 22 хибридни модела. Тези екипи бяха от институции в Съединените щати, Австралия, Япония, Франция и други страни. Представените модели обаче не съдържаха търговски модели като GENESIS и моделите, базирани на физика Delft3D и MIKE21.
Сравнението показа, че най-добре представящите се модели за краткосрочни, петгодишни прогнози са CoSMoS-COAST-CONV_SV (хибриден модел), GAT-LSTM_YM (модел, базиран на данни) и iTransformer-KC (модел, базиран на данни). Тези модели постигнаха средноквадратични грешки от приблизително 10 метра, сравними с присъщата грешка от 8,9 метра в данните за бреговата линия, получени от дистанционно наблюдение от спътници. Това показва, че за някои плажове възможностите за прогнозиране на моделите се доближават до границите на наблюдателната технология. Разбира се, други модели успяха да уловят по-добре промените в бреговата линия.
Изненадващо откритие беше, че хибридният модел се представи сравнимо с модела, базиран на данни. CoSMoS-COAST-CONV_SV (хибриден модел) комбинира физически процеси и конволюционни операции, докато GAT-LSTM_YM (модел, базиран на данни) използва мрежа за графично внимание, за да улови пространствени корелации. И двата модела се представиха добре.
По отношение на средносрочните прогнози, серията LX-Shore (хибридни модели) предоставя най-близките прогнози до измерените данни. Чрез свързване на процесите на транспортиране на седименти по протежение на брега и странично, тези модели поддържат дългосрочна стабилност, като същевременно показват най-последователните реакции на екстремни бури с измерените данни. Прогнозите от тези модели показват, че една-единствена силна буря може да причини временно отдръпване на бреговата линия до 15-20 метра, като пълното възстановяване потенциално отнема две до три години. Серията CoSMoS-COAST предлага отлична стабилност, докато други модели могат да страдат от дългосрочен дрейф и свръхреагиране.
Резултатите от модела показват, чекачество на даннитее ключов ограничаващ фактор за производителността на модела. Въпреки че данните от дистанционното наблюдение от спътници обхващат широка област, тяхната времева резолюция е ниска, обикновено седмична до месечна, което затруднява улавянето на бързото възстановяване след буря. Освен това, моментният воден ръб е повлиян от приливите и отливите, което води до преходни грешки, които могат да повлияят на прогнозите на модела.
Проучването установи, че пространствено-времевото изглаждане на данните, като например използването на надеждни двуизмерни техники за филтриране, може значително да подобри производителността на модела. По-късно, не-слепи тестови модели, представени с намалена средна грешка с 15% чрез оптимизирана предварителна обработка на данните.
Надеждното 2D изглаждане е усъвършенстван метод за обработка на сигнали, специално разработен за обработка на шум в сателитни данни за бреговата линия. По същество това е итеративен алгоритъм за филтриране, базиран на метод на претеглени най-малки квадрати, и е изключително устойчив на отклонения, като например шум от преходни вълни в сателитни изображения.
Друг фактор, който е от решаващо значение за прогнозите на модела, е точността на данните за крайбрежните вълни. Понастоящем данните за вълните страдат от различни грешки, включително грешки при преобразуването на крайбрежните данни от глобалния повторен анализ на вълните, отклонения, причинени от извличането на параметрите на вълните на 10-метровата изобата, а не в зоната на разрушаване, и подценяване на въздействието на екстремни събития чрез използване на среднодневни вълнови условия. Всички тези грешки могат да повлияят на прогнозите на модела.
За дългосрочни прогнози повечето модели разчитат на класическия Браунов закон, за да оценят въздействието на покачването на морското равнище. Този закон обаче приема безкрайно и балансирано снабдяване с седименти и игнорира ефектите от транспорта на седименти в открито море или човешките дейности, като например подхранването на плажовете. Това може да доведе до значителни отклонения в модела.
Въз основа на теорията за равновесния профил, законът на Браун предоставя линейна връзка между покачването на морското равнище и отстъпването на бреговата линия. Тази теория постулира, че крайбрежният профил поддържа равновесна форма. С покачването на морското равнище, нарастващото пространство за настаняване принуждава този равновесен профил да се измести към сушата, за да запази формата си спрямо новото морско равнище. Следователно, теорията постулира, че с изместването на крайбрежния профил към сушата, горният плажен слой се ерозира и ерозираният материал се отлага в открито море, което води до покачване на крайбрежното морско дъно, като по този начин се поддържа постоянна дълбочина на водата. Законът на Браун предсказва, че отстъпването на бреговата линия може да бъде от 10 до 50 пъти по-голямо от покачването на морското равнище, в зависимост от наклона на плажа.
Това проучване предоставя основа за избор на подходящи инструменти въз основа на специфични нужди. Освен това, предварителната обработка на данните е от решаващо значение; правилната обработка на данните понякога може да има по-голямо въздействие от самия модел. Въз основа на натрупания опит със ShoreShop 2.0, могат да се направят подобрения в сателитните и вълновите данни, за да се подобри точността на прогнозите. Освен това, неконтролируемите ефекти на изкуствено нарушените плажове в дългосрочните прогнози също могат значително да повлияят на резултатите от прогнозите. Освен това, липсата на участие от търговски модели като GENESIS, Delft3D и MIKE21 е сериозен проблем.
Пазители на синята граница: 11-годишната мисия на Frankstar за защита на нашите океани и климат
Повече от десетилетие Frankstar е начело в управлението на морската околна среда, използвайки авангардни технологии и научна прецизност, за да предоставя несравними океански и хидрологични данни. Нашата мисия надхвърля простото събиране на данни – ние сме архитекти на устойчиво бъдеще, давайки възможност на институции, университети и правителства по целия свят да вземат информирани решения за здравето на нашата планета.
Време на публикуване: 11 август 2025 г.