Az éghajlatváltozás miatti tengerszint-emelkedés és a viharok fokozódása miatt a globális partvonalak példátlan eróziós kockázatokkal néznek szembe. A partvonal-változás pontos előrejelzése azonban kihívást jelent, különösen a hosszú távú trendek esetében. A ShoreShop2.0 nemzetközi együttműködésen alapuló tanulmány nemrégiben 34 partvonal-előrejelző modell teljesítményét értékelte vaktesztelés segítségével, feltárva a partvonal-modellezés jelenlegi állását.
A partvonal a szárazföld és a tenger találkozásánál lévő dinamikus határvonal, amely folyamatosan változik a hullámok, az árapályok, a viharok és a tengerszint emelkedése miatt. A világ homokos partvonalainak körülbelül 24%-a évente több mint 0,5 méteres ütemben húzódik vissza, egyes területeken, például az Egyesült Államok Mexikói-öböl partvidékén, az éves erózió mértéke meghaladja a 20 métert.
A partvonal-változás előrejelzése eleve nehéz és összetett, mivel számos tényező, többek között a hullámenergia, az üledékszállítás és a tengerszint-emelkedés kölcsönhatásának figyelembevételét igényli. A hosszú távú pontos előrejelzések még nagyobb kihívást jelentenek.
A modern partvonal-előrejelzési modellek három kategóriába sorolhatók: az egyik fizikai szimuláción alapul, mint például a Delft3D és a MIKE21, amelyek folyadékmechanikán és üledékszállítási egyenleteken alapulnak; az egyik egy hibrid modell, amely a fizikai elveket ötvözi adatvezérelt módszerekkel, mint például a CoSMoS-COAST és az LX-Shore; a másik pedig egy adatvezérelt modell, amely teljes mértékben statisztikai vagy gépi tanulási technikákra támaszkodik, mint például az LSTM hálózatok és a Transformer architektúrák.
A modellek széles választéka ellenére az egységes értékelési kritériumok hiánya megnehezíti a teljesítmény-összehasonlítást. Melyik modell kínálja a legpontosabb előrejelzéseket? A ShoreShop2.0 vaktesztverseny tökéletes lehetőséget kínál a tudományterületek közötti összehasonlításokra.
A ShoreShop2.0 nemzetközi vaktesztverseny a tudományos együttműködés egy rendkívül szigorú formája. A résztvevő csapatok csak a teszt helyszínéről kapnak tájékoztatást, amely egy öböl vagy strand kódneve. A kulcsfontosságú információkat, például a helyszínt és a tényleges nevet eltitkolják, hogy az előzetes ismeretek ne befolyásolhassák a modell kalibrálását. Továbbá az adatokat szakaszosan bizalmasan kezelik, a 2019-2023 közötti (rövid távú) és az 1951-1998 közötti (középtávú) adatokat szándékosan visszatartják. A modellek ezután megjósolják a rövid és középtávú partvonal-változásokat, végül a bizalmas adatok felhasználásával ellenőrizve azok pontosságát. Ez a felépítés lehetővé teszi a part menti modellek interdiszciplináris összehasonlítását teljesen ismeretlen körülmények között.
15 országból harmincnégy kutatócsoport nyújtott be modelleket, amelyek 12 adatvezérelt és 22 hibrid modellt tartalmaztak. Ezek a csapatok az Egyesült Államok, Ausztrália, Japán, Franciaország és más országok intézményeiből érkeztek. A benyújtott modellekből azonban hiányoztak olyan kereskedelmi forgalomban kapható modellek, mint a GENESIS, valamint a fizikai alapú Delft3D és MIKE21 modellek.
Egy összehasonlítás kimutatta, hogy a rövid távú, ötéves előrejelzések legjobban teljesítő modelljei a CoSMoS-COAST-CONV_SV (hibrid modell), a GAT-LSTM_YM (adatvezérelt modell) és az iTransformer-KC (adatvezérelt modell) voltak. Ezek a modellek körülbelül 10 méteres négyzetes középérték-hibát értek el, ami összehasonlítható a műholdas távérzékelési partvonal-adatok 8,9 méteres inherens hibájával. Ez azt jelzi, hogy egyes strandok esetében a modellek predikciós képességei megközelítik a megfigyelési technológia határait. Természetesen más modellek jobban tudták rögzíteni a partvonal változásait.
Meglepő eredmény volt, hogy a hibrid modell az adatvezérelt modellhez hasonlóan teljesített. A CoSMoS-COAST-CONV_SV (hibrid modell) fizikai folyamatokat és konvolúciós műveleteket kombinál, míg a GAT-LSTM_YM (adatvezérelt modell) gráffigyelmi hálózatot használ a térbeli korrelációk rögzítésére. Mindkét modell jól teljesített.
Középtávú előrejelzések tekintetében az LX-Shore sorozat (hibrid modellek) adja a mért adatokhoz legközelebbi jóslatokat. A part menti és laterális üledékszállítási folyamatok összekapcsolásával ezek a modellek hosszú távú stabilitást biztosítanak, miközben a mért adatokkal a legkövetkezetesebb válaszokat mutatják a szélsőséges viharendezvényekre. Ezen modellek előrejelzései azt mutatják, hogy egyetlen heves vihar akár 15-20 méteres átmeneti partszakasz-visszahúzódást is okozhat, a teljes helyreállás pedig potenciálisan két-három évig is eltarthat. A CoSMoS-COAST sorozat kiváló stabilitást kínál, míg más modellek hosszú távú sodródástól és túlzott reagálástól szenvedhetnek.
A modell eredményei azt mutatják, hogyadatminőséga modell teljesítményének egyik fő korlátozó tényezője. Bár a műholdas távérzékelési adatok széles területet fednek le, időbeli felbontásuk alacsony, jellemzően heti vagy havi, ami megnehezíti a vihar utáni gyors helyreállítás rögzítését. Továbbá a pillanatnyi vízszinthatárt befolyásolja a hullámzás és az árapály, ami átmeneti hibákhoz vezet, amelyek befolyásolhatják a modell előrejelzéseit.
A tanulmány megállapította, hogy a térbeli-időbeli adatsimítás, például a robusztus kétdimenziós szűrési technikák alkalmazása, jelentősen javíthatja a modell teljesítményét. Később a nem vak tesztmodellek optimalizált adatelőfeldolgozásnak köszönhetően 15%-kal csökkentették az átlagos hibát.
A robusztus 2D simítás egy fejlett jelfeldolgozási módszer, amelyet kifejezetten a part menti műholdadatokban található zaj feldolgozására terveztek. Lényegében egy iteratív szűrőalgoritmus, amely a súlyozott legkisebb négyzetek módszerén alapul, és rendkívül robusztus a kiugró értékekkel, például a műholdképek átmeneti hullámzajával szemben.
A modell-előrejelzések szempontjából egy másik kulcsfontosságú tényező a partközeli hullámadatok pontossága. Jelenleg a hullámadatok különféle hibáktól szenvednek, beleértve a globális hullám-újraanalízis adatok partközeli konverziójának hibáit, a hullámparaméterek 10 méteres izobátnál, és nem a törési zónánál történő kinyeréséből adódó torzításokat, valamint a szélsőséges események hatásának alábecslését a napi átlagos hullámviszonyok felhasználásával. Ezek a hibák mind befolyásolhatják a modell-előrejelzéseket.
Hosszú távú előrejelzések készítésekor a legtöbb modell a klasszikus Brown-törvényre támaszkodik a tengerszint-emelkedés hatásának becsléséhez. Ez a törvény azonban végtelen és kiegyensúlyozott üledékkészletet feltételez, és figyelmen kívül hagyja a tengeri üledékszállítás vagy az emberi tevékenységek, például a partvidék táplálkozásának hatásait. Ez jelentős modellhibákhoz vezethet.
Az egyensúlyi profil elmélete alapján Brown törvénye lineáris összefüggést mutat a tengerszint emelkedése és a partvonal visszahúzódása között. Ez az elmélet azt állítja, hogy a part menti profil egyensúlyi alakot vesz fel. Ahogy a tengerszint emelkedik, a növekvő akkomodációs tér arra kényszeríti ezt az egyensúlyi profilt, hogy a szárazföld felé tolódjon, hogy megtartsa alakját az új tengerszinthez képest. Következésképpen az elmélet azt állítja, hogy ahogy a part menti profil a szárazföld felé tolódik, a felső partszakasz erodálódik, és az erodált anyag a part közelében rakódik le, ami a partközeli tengerfenék emelkedését okozza, ezáltal állandó vízmélységet tartva fenn. Brown törvénye azt jósolja, hogy a part menti visszahúzódás 10-50-szer nagyobb lehet, mint a tengerszint emelkedése, a part lejtésétől függően.
Ez a tanulmány alapot nyújt a megfelelő eszközök kiválasztásához az adott igények alapján. Továbbá az adatok előfeldolgozása kulcsfontosságú; a megfelelő adatfeldolgozásnak néha nagyobb hatása lehet, mint magának a modellnek. A ShoreShop 2.0-val szerzett tapasztalatokra építve a műholdas és hullámadatok fejlesztése javítható az előrejelzések pontosságának növelése érdekében. Továbbá a mesterségesen zavart strandok kontrollálhatatlan hatásai a hosszú távú előrejelzésekben szintén jelentősen befolyásolhatják az előrejelzési eredményeket. Jelentős problémát jelent továbbá a kereskedelmi modellek, például a GENESIS, a Delft3D és a MIKE21 részvételének hiánya.
A Kék Határ Őrzői: A Frankstar 11 éves küldetése óceánjaink és éghajlatunk védelmében
A Frankstar több mint egy évtizede a tengeri környezetvédelem élvonalában áll, élvonalbeli technológiát és tudományos alaposságot alkalmazva páratlan óceáni és hidrológiai adatok szolgáltatására. Küldetésünk túlmutat a puszta adatgyűjtésen – egy fenntartható jövő építészei vagyunk, és világszerte felhatalmazzuk az intézményeket, egyetemeket és kormányokat, hogy megalapozott döntéseket hozzanak bolygónk egészsége érdekében.
Közzététel ideje: 2025. augusztus 11.