Dengan perubahan iklim yang membawa kepada peningkatan paras laut dan ribut yang semakin kuat, garis pantai global menghadapi risiko hakisan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Walau bagaimanapun, meramalkan perubahan garis pantai dengan tepat adalah mencabar, terutamanya trend jangka panjang. Baru-baru ini, kajian kolaboratif antarabangsa ShoreShop2.0 menilai prestasi 34 model ramalan garis pantai melalui ujian buta, mendedahkan keadaan semasa dalam pemodelan garis pantai.

Garis pantai merupakan sempadan dinamik di mana daratan bertemu laut, yang sentiasa berubah disebabkan oleh ombak, pasang surut, ribut dan kenaikan paras laut. Kira-kira 24% daripada garis pantai berpasir di seluruh dunia berundur pada kadar melebihi 0.5 meter setahun, dan di beberapa kawasan, seperti Pantai Teluk AS, kadar hakisan tahunan adalah lebih besar daripada 20 meter.

Meramalkan perubahan garis pantai sememangnya sukar dan kompleks, memerlukan pertimbangan terhadap interaksi pelbagai faktor, termasuk tenaga ombak, pengangkutan sedimen dan kenaikan paras laut. Ramalan yang tepat untuk jangka masa yang panjang adalah lebih mencabar.

Model ramalan garis pantai moden boleh dibahagikan kepada tiga kategori: satu berdasarkan simulasi fizikal, seperti Delft3D dan MIKE21 berdasarkan mekanik bendalir dan persamaan pengangkutan sedimen; satu ialah model hibrid yang menggabungkan prinsip fizikal dengan kaedah dipacu data, seperti CoSMoS-COAST dan LX-Shore; dan satu lagi ialah model dipacu data yang bergantung sepenuhnya pada teknik statistik atau pembelajaran mesin, seperti rangkaian LSTM dan seni bina Transformer.

Walaupun terdapat pelbagai model, kekurangan kriteria penilaian yang seragam telah menyukarkan perbandingan prestasi. Model manakah yang menawarkan ramalan yang paling tepat? Pertandingan ujian buta ShoreShop2.0 menyediakan peluang yang sempurna untuk perbandingan merentas disiplin.

Pertandingan ujian buta antarabangsa ShoreShop2.0 merupakan satu bentuk kerjasama saintifik yang sangat ketat. Pasukan yang mengambil bahagian hanya dimaklumkan tentang tapak ujian, iaitu nama kod untuk teluk atau pantai. Maklumat penting seperti lokasi dan nama sebenar disembunyikan untuk mengelakkan pengetahuan terdahulu daripada mempengaruhi penentukuran model. Tambahan pula, data dirahsiakan dalam beberapa bahagian, dengan data dari 2019-2023 (jangka pendek) dan 1951-1998 (jangka sederhana) sengaja dirahsiakan. Model kemudiannya meramalkan perubahan garis pantai jangka pendek dan sederhana, akhirnya mengesahkan ketepatannya menggunakan data sulit. Reka bentuk ini membolehkan perbandingan merentas disiplin model pantai di bawah keadaan yang tidak diketahui sepenuhnya.

Tiga puluh empat pasukan penyelidikan dari 15 negara telah mengemukakan model, merangkumi 12 model berasaskan data dan 22 model hibrid. Pasukan-pasukan ini datang dari institusi di Amerika Syarikat, Australia, Jepun, Perancis dan negara-negara lain. Walau bagaimanapun, model yang dikemukakan kekurangan model komersial seperti GENESIS dan model berasaskan fizik Delft3D dan MIKE21.

Satu perbandingan mendedahkan bahawa model berprestasi terbaik untuk ramalan jangka pendek lima tahun ialah CoSMoS-COAST-CONV_SV (model hibrid), GAT-LSTM_YM (model dipacu data), dan iTransformer-KC (model dipacu data). Model-model ini mencapai ralat punca min kuasa dua kira-kira 10 meter, setanding dengan ralat sedia ada sebanyak 8.9 meter dalam data garis pantai penderiaan jauh satelit. Ini menunjukkan bahawa bagi sesetengah pantai, keupayaan ramalan model menghampiri had teknologi pemerhatian. Sudah tentu, model lain dapat menangkap perubahan garis pantai dengan lebih baik.

Satu penemuan yang mengejutkan ialah model hibrid menunjukkan prestasi yang setanding dengan model dipacu data. CoSMoS-COAST-CONV_SV (model hibrid) menggabungkan proses fizikal dan operasi konvolusi, manakala GAT-LSTM_YM (model dipacu data) menggunakan rangkaian perhatian graf untuk menangkap korelasi ruang. Kedua-dua model menunjukkan prestasi yang baik.

Dari segi ramalan jangka sederhana, siri LX-Shore (model hibrid) memberikan ramalan yang paling hampir dengan data yang diukur. Dengan menggabungkan proses pengangkutan sedimen sepanjang pantai dan lateral, model ini mengekalkan kestabilan jangka panjang sambil memaparkan tindak balas yang paling konsisten terhadap peristiwa ribut ekstrem dengan data yang diukur. Ramalan daripada model ini menunjukkan bahawa satu ribut teruk boleh menyebabkan pengunduran garis pantai sementara sehingga 15-20 meter, dengan pemulihan penuh berpotensi mengambil masa dua hingga tiga tahun. Siri CoSMoS-COAST menawarkan kestabilan yang sangat baik, manakala model lain mungkin mengalami hanyutan jangka panjang dan tindak balas berlebihan.

Keputusan model menunjukkan bahawakualiti datamerupakan faktor pengehad utama dalam prestasi model. Walaupun data penderiaan jauh satelit meliputi kawasan yang luas, resolusi temporalnya adalah rendah, biasanya setiap minggu hingga setiap bulan, menjadikannya sukar untuk merakam pemulihan pasca ribut yang cepat. Tambahan pula, pinggir air serta-merta dipengaruhi oleh larian ombak dan pasang surut, yang membawa kepada ralat sementara yang boleh menjejaskan ramalan model.

Kajian mendapati bahawa pelicinan data spatiotemporal, seperti penggunaan teknik penapisan dua dimensi yang mantap, boleh meningkatkan prestasi model dengan ketara. Kemudian, model ujian bukan buta telah mengurangkan purata ralat sebanyak 15% melalui prapemprosesan data yang dioptimumkan.

Robust 2D Smoothing ialah kaedah pemprosesan isyarat lanjutan yang direka khusus untuk memproses hingar dalam data satelit garis pantai. Pada asasnya, ia merupakan algoritma penapisan lelaran berdasarkan kuasa dua terkecil berwajaran dan sangat teguh terhadap outlier seperti hingar gelombang sementara dalam imej satelit.

Satu lagi faktor penting untuk ramalan model ialah ketepatan data gelombang berhampiran pantai. Pada masa ini, data gelombang mengalami pelbagai ralat, termasuk ralat dalam penukaran data analisis semula gelombang global berhampiran pantai, bias yang disebabkan oleh pengekstrakan parameter gelombang pada isobath 10 meter dan bukannya zon pecah, dan pengurangan impak peristiwa ekstrem dengan menggunakan keadaan gelombang purata harian. Ralat ini semua boleh menjejaskan ramalan model.

Untuk ramalan jangka panjang, kebanyakan model bergantung pada hukum Brownian klasik untuk menganggarkan kesan kenaikan paras laut. Walau bagaimanapun, hukum ini mengandaikan bekalan sedimen yang tidak terhingga dan seimbang serta mengabaikan kesan pengangkutan sedimen luar pesisir atau aktiviti manusia, seperti khasiat pantai. Ini boleh menyebabkan bias model yang ketara.

Berdasarkan teori profil keseimbangan, hukum Brownian memberikan hubungan linear antara kenaikan paras laut dan pengunduran garis pantai. Teori ini menyatakan bahawa profil pantai mengekalkan bentuk keseimbangan. Apabila paras laut meningkat, ruang akomodasi yang semakin meningkat memaksa profil keseimbangan ini beralih ke darat untuk mengekalkan bentuknya relatif kepada paras laut yang baharu. Akibatnya, teori ini menyatakan bahawa apabila profil pantai beralih ke darat, lapisan pantai atas terhakis, dan bahan terhakis termendap di luar pesisir, menyebabkan dasar laut berhampiran pantai meningkat, sekali gus mengekalkan kedalaman air yang malar. Hukum Brown meramalkan bahawa pengunduran pantai boleh menjadi 10 hingga 50 kali lebih besar daripada kenaikan paras laut, bergantung pada cerun pantai.

Kajian ini menyediakan asas untuk memilih alat yang sesuai berdasarkan keperluan khusus. Tambahan pula, prapemprosesan data adalah penting; pemprosesan data yang betul kadangkala boleh memberi impak yang lebih besar daripada model itu sendiri. Berdasarkan pengalaman yang diperoleh dengan ShoreShop 2.0, penambahbaikan boleh dibuat pada data satelit dan ombak untuk meningkatkan ketepatan ramalan. Tambahan pula, kesan pantai yang terganggu secara buatan yang tidak terkawal dalam ramalan jangka panjang juga boleh memberi kesan yang ketara kepada keputusan ramalan. Tambahan pula, kekurangan penyertaan daripada model komersial seperti GENESIS, Delft3D dan MIKE21 merupakan isu yang ketara.

​Penjaga Sempadan Biru: Misi 11 Tahun Frankstar untuk Melindungi Lautan dan Iklim Kita​

Selama lebih sedekad, Frankstar telah berada di barisan hadapan dalam pengawasan alam sekitar marin, memanfaatkan teknologi canggih dan ketelitian saintifik untuk menyampaikan data lautan dan hidrologi yang tiada tandingan. Misi kami melangkaui sekadar pengumpulan data—kami merupakan arkitek masa depan yang mampan, memperkasakan institusi, universiti dan kerajaan di seluruh dunia untuk membuat keputusan termaklum demi kesihatan planet kita.