ကမ်းရိုးတန်းပြောင်းလဲမှုကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ ပိုမိုတိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်မည်နည်း။ ဘယ်မော်ဒယ်တွေက ပိုကောင်းလဲ။

ရာသီဥတု ဖောက်ပြန်မှုကြောင့် ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင် မြင့်တက်လာခြင်းနှင့် မုန်တိုင်းများ ပိုမိုပြင်းထန်လာခြင်းကြောင့် ကမ္ဘာ့ကမ်းရိုးတန်းများသည် မကြုံစဖူး ရေတိုက်စားမှု အန္တရာယ်နှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်။ သို့သော်၊ အထူးသဖြင့် ကမ်းရိုးတန်းပြောင်းလဲမှုကို တိကျစွာခန့်မှန်းခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှု၊ အထူးသဖြင့် ရေရှည်လမ်းကြောင်းများဖြစ်သည်။ မကြာသေးမီက ShoreShop2.0 ၏ နိုင်ငံတကာ ပူးပေါင်းလေ့လာမှုသည် မျက်မမြင်စမ်းသပ်ခြင်းများဖြင့် ကမ်းရိုးတန်းဒေသ မော်ဒယ် ၃၄ ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပြီး ကမ်းရိုးတန်း မော်ဒယ်လ်တွင် လက်ရှိအနုပညာအခြေအနေကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။

ကမ်းရိုးတန်းသည် လှိုင်းလုံးများ၊ ဒီရေများ၊ မုန်တိုင်းများနှင့် ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင် မြင့်တက်လာမှုကြောင့် ကုန်းမြေများနှင့် ပင်လယ်ရေနှင့် ထိတွေ့သည့် ရွေ့လျားနယ်နိမိတ်ဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သဲကမ်းရိုးတန်းများ၏ ခန့်မှန်းခြေ 24% သည် တစ်နှစ်လျှင် 0.5 မီတာထက်ကျော်လွန်သည့်နှုန်းဖြင့် ဆုတ်ခွာနေပြီး US Gulf Coast ကဲ့သို့သော အချို့နေရာများတွင် နှစ်စဉ်တိုက်စားနှုန်းသည် မီတာ 20 ထက်ပင် ပိုများနေသည်။

ကမ်းရိုးတန်းပြောင်းလဲမှုကို ခန့်မှန်းရန်မှာ မွေးရာပါ ခက်ခဲပြီး ရှုပ်ထွေးပြီး လှိုင်းစွမ်းအင်၊ အနည်ပို့ဆောင်မှုနှင့် ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင် မြင့်တက်လာခြင်းအပါအဝင် အကြောင်းရင်းများစွာ၏ အပြန်အလှန်ဆက်စပ်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ အချိန်ကြာမြင့်စွာ တိကျမှန်ကန်သော ခန့်မှန်းချက်များသည် ပို၍ပင် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။

ခေတ်မီကမ်းရိုးတန်းကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမော်ဒယ်များကို အမျိုးအစားသုံးမျိုး ခွဲခြားနိုင်သည်- တစ်မျိုးမှာ Delft3D နှင့် MIKE21 ကဲ့သို့ ရူပဗေဒဆိုင်ရာ သရုပ်ဖော်ခြင်းအပေါ် အခြေခံပြီး အရည်စက်ပြင်မှုနှင့် အနည်သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးညီမျှခြင်းများကို အခြေခံထားသည်။ တစ်ခုသည် CoSMoS-COAST နှင့် LX-Shore ကဲ့သို့သော ဒေတာမောင်းနှင်သည့်နည်းလမ်းများနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမူများကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ခုသည် LSTM ကွန်ရက်များနှင့် Transformer ဗိသုကာများကဲ့သို့သော စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်များအပေါ် လုံးလုံးလျားလျားမှီခိုနေရသည့် ဒေတာမောင်းနှင်သည့်ပုံစံဖြစ်သည်။

မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးရှိသော်လည်း ပေါင်းစပ်အကဲဖြတ်မှုစံနှုန်းများမရှိခြင်းကြောင့် စွမ်းဆောင်ရည်နှိုင်းယှဉ်မှုများမှာ ခက်ခဲစေသည်။ ဘယ်မော်ဒယ်က အတိကျဆုံး ခန့်မှန်းချက်တွေကို ပေးသလဲ။ ShoreShop2.0 မျက်မမြင်စမ်းသပ်မှုပြိုင်ပွဲသည် စည်းကမ်းဖြတ်ကျော်နှိုင်းယှဉ်မှုများအတွက် ပြီးပြည့်စုံသောအခွင့်အရေးကို ပေးပါသည်။

ShoreShop2.0 အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာမျက်မမြင်စမ်းသပ်ပြိုင်ပွဲသည် သိပ္ပံနည်းကျပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု၏ ပြင်းထန်သောပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပါ၀င်သောအဖွဲ့များသည် ပင်လယ်အော် သို့မဟုတ် ကမ်းခြေအတွက် ကုဒ်အမည်ဖြစ်သည့် စမ်းသပ်ဆိုက်ကိုသာ အသိပေးထားသည်။ ၎င်း၏တည်နေရာနှင့် အမှန်တကယ်အမည်ကဲ့သို့သော အဓိကအချက်အလက်များကို မော်ဒယ်စံကိုက်ချိန်ညှိမှုအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုမှ ကြိုတင်သိရှိခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် ဖုံးကွယ်ထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာများကို 2019-2023 (ကာလတို) နှင့် 1951-1998 (ကာလလတ်) ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ သိမ်းဆည်းထားသည့် အပိုင်းများတွင် လျှို့ဝှက်ထားပါသည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်များသည် ရေတိုနှင့် ကာလလတ် ကမ်းရိုးတန်း အပြောင်းအလဲများကို ခန့်မှန်းကာ နောက်ဆုံးတွင် လျှို့ဝှက်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ တိကျမှန်ကန်မှုကို စစ်ဆေးမည်ဖြစ်သည်။ ဤဒီဇိုင်းသည် လုံးဝမသိရသေးသော အခြေအနေများအောက်တွင် ကမ်းရိုးတန်းမော်ဒယ်များ၏ စည်းကမ်းပိုင်းဖြတ်ပိုင်း နှိုင်းယှဉ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

နိုင်ငံပေါင်း 15 နိုင်ငံမှ သုတေသနအဖွဲ့သုံးဆယ့်လေးဖွဲ့က ဒေတာမောင်းနှင်သည့် မော်ဒယ်လ် 12 ခုနှင့် ပေါင်းစပ်မော်ဒယ် 22 ခုတို့ပါဝင်သော မော်ဒယ်များကို တင်သွင်းခဲ့သည်။ ဤအဖွဲ့များသည် အမေရိကန်၊ သြစတြေးလျ၊ ဂျပန်၊ ပြင်သစ်နှင့် အခြားနိုင်ငံများရှိ အဖွဲ့အစည်းများမှ လာပါသည်။ သို့သော်လည်း တင်သွင်းထားသော မော်ဒယ်များသည် GENESIS နှင့် ရူပဗေဒအခြေခံ မော်ဒယ်များဖြစ်သည့် Delft3D နှင့် MIKE21 ကဲ့သို့သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များ မပါရှိပါ။

ရေတို၊ ငါးနှစ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် ထိပ်တန်းစွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော မော်ဒယ်များသည် CoSMoS-COAST-CONV_SV (hybrid မော်ဒယ်)၊ GAT-LSTM_YM (ဒေတာမောင်းနှင်သည့် မော်ဒယ်) နှင့် iTransformer-KC (ဒေတာမောင်းနှင်သည့် မော်ဒယ်)တို့ဖြစ်ကြောင်း နှိုင်းယှဉ်ဖော်ပြခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ဂြိုလ်တုအဝေးမှ အာရုံခံကမ်းရိုးတန်းဒေတာတွင် 8.9 မီတာ၏ မွေးရာပါအမှားနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ခန့်မှန်းခြေ 10 မီတာ၏ ပျမ်းမျှစတုရန်းအမှားများကို ရရှိခဲ့ပါသည်။ ယင်းက အချို့သောကမ်းခြေများအတွက် မော်ဒယ်များ၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်မှုစွမ်းရည်များသည် စူးစမ်းလေ့လာရေးနည်းပညာ၏ ကန့်သတ်ချက်သို့ ချဉ်းကပ်လာနေကြောင်း ဖော်ပြသည်။ အခြားမော်ဒယ်များသည် ကမ်းရိုးတန်းပြောင်းလဲမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဖမ်းယူနိုင်ခဲ့သည်။

အံ့သြစရာကောင်းတဲ့ တွေ့ရှိချက်တစ်ခုကတော့ ဟိုက်ဘရစ်မော်ဒယ်ဟာ ဒေတာမောင်းနှင်တဲ့ မော်ဒယ်နဲ့ ယှဉ်နိုင်တာကြောင့် ဖြစ်ပါတယ်။ CoSMoS-COAST-CONV_SV (hybrid model) သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် convolutional operations များကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး GAT-LSTM_YM (data-driven model) သည် spatial ဆက်စပ်မှုများကို ဖမ်းယူရန် ဂရပ်ဖစ်အာရုံကွန်ရက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ မော်ဒယ်နှစ်မျိုးလုံးက စွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းတယ်။

ကာလလတ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအရ LX-Shore စီးရီး (ပေါင်းစပ်မော်ဒယ်များ) သည် တိုင်းတာသည့်ဒေတာအတွက် အနီးစပ်ဆုံးခန့်မှန်းချက်များကို ပေးဆောင်သည်။ ကမ်းရိုးတန်းတစ်လျှောက်နှင့် အနည်အနှစ်များ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် ပြင်းထန်သောမုန်တိုင်းဖြစ်ရပ်များကို တိုင်းတာသည့်ဒေတာဖြင့် တသမတ်တည်းတုံ့ပြန်မှုများကို ပြသနေချိန်တွင် ဤမော်ဒယ်များသည် ရေရှည်တည်ငြိမ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ဤပုံစံများမှ ခန့်မှန်းချက်များအရ ပြင်းထန်သောမုန်တိုင်းတစ်ခုသည် ကမ်းရိုးတန်းတစ်လျှောက် ၁၅ မီတာမှ ၂၀ မီတာအထိ ဆုတ်ခွာသွားနိုင်ပြီး အပြည့်အဝ ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာရန် ၂ နှစ်မှ ၃ နှစ်အထိ အချိန်ယူရနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ CoSMoS-COAST စီးရီးသည် အလွန်ကောင်းမွန်သော တည်ငြိမ်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အခြားသော မော်ဒယ်များသည် ရေရှည် ပျံ့လွင့်မှုနှင့် တုံ့ပြန်မှုလွန်ကဲခြင်းတို့ကို ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။

မော်ဒယ်ရလဒ်များက ဖော်ပြသည်။ဒေတာအရည်အသွေးမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဂြိုလ်တုအဝေးမှ အာရုံခံခြင်းဒေတာသည် ကျယ်ပြန့်သောဧရိယာကို လွှမ်းခြုံထားသော်လည်း ၎င်း၏ ယာယီပြတ်သားမှုမှာ ပုံမှန်အားဖြင့် အပတ်စဉ်မှ လစဉ်ဖြစ်ပြီး လျှင်မြန်စွာ ပြန်လည်ရယူရန် ခက်ခဲစေသည်။ ထို့အပြင်၊ ချက်ချင်းလက်ငင်း ရေအစွန်းသည် လှိုင်းအတက်အကျနှင့် ဒီရေများကြောင့် သက်ရောက်မှုရှိပြီး မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သော ယာယီအမှားအယွင်းများကို ဖြစ်စေသည်။

ခိုင်မာသောနှစ်ဖက်မြင်စစ်ထုတ်ခြင်းနည်းပညာများကိုအသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော spatiotemporal data smoothing သည် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသာထင်ရှားစွာတိုးတက်စေနိုင်ကြောင်း လေ့လာမှုက တွေ့ရှိခဲ့သည်။ နောက်ပိုင်းတွင်၊ အကန်းမဟုတ်သော စမ်းသပ်မှုမော်ဒယ်များသည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ထားသော ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ပျမ်းမျှအမှားအယွင်း ၁၅ ရာခိုင်နှုန်းကို လျှော့ချခဲ့သည်။

Robust 2D Smoothing သည် ကမ်းရိုးတန်းဂြိုလ်တုဒေတာတွင် ဆူညံသံများကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားသည့် အဆင့်မြင့် အချက်ပြလုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် အလေးချိန်အနည်းဆုံးစတုရန်းများကိုအခြေခံ၍ ထပ်တလဲလဲစစ်ထုတ်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများတွင် လှိုင်းဆူညံသံများကဲ့သို့သော အကွာအဝေးများအတွက် အလွန်ခိုင်မာသည်။

မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် အရေးကြီးသော နောက်ထပ်အချက်တစ်ခုမှာ ကမ်းနားလှိုင်းဒေတာ၏ တိကျမှုဖြစ်သည်။ လက်ရှိတွင်၊ လှိုင်းဒေတာသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာလှိုင်းပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းဒေတာ၏ ကမ်းနားသို့ပြောင်းလဲခြင်းတွင် အမှားအယွင်းများ၊ ကွဲထွက်ဇုန်ထက် 10 မီတာ isobath တွင် လှိုင်းဘောင်ဘောင်များကို ထုတ်ယူခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ဘက်လိုက်မှုများအပါအဝင် အမျိုးမျိုးသောအမှားအယွင်းများနှင့် နေ့စဉ်ပျမ်းမျှလှိုင်းအခြေအနေများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လွန်ကဲသောဖြစ်ရပ်များ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို လျှော့တွက်ခြင်း။ ဤအမှားများသည် မော်ဒယ်ခန့်မှန်းချက်များကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။

ရေရှည်ခန့်မှန်းချက်များအတွက်၊ မော်ဒယ်အများစုသည် ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင်မြင့်တက်မှု၏သက်ရောက်မှုကို ခန့်မှန်းရန် ဂန္တဝင်ဘရောင်းနိယာဥ်ကို အားကိုးသည်။ သို့သော်၊ ဤဥပဒေသည် အဆုံးမရှိ မျှတသော အနည်အနှစ်များ ထောက်ပံ့မှုအဖြစ် ယူဆပြီး ကမ်းလွန်အနည်အနှစ်များ သယ်ယူပို့ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် ကမ်းခြေအာဟာရဖြည့်ပေးခြင်းကဲ့သို့သော လူသားလုပ်ဆောင်မှုများ၏ သက်ရောက်မှုများကို လျစ်လျူရှုထားသည်။ ၎င်းသည် သိသာထင်ရှားသော မော်ဒယ်ဘက်လိုက်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။

မျှခြေပရိုဖိုင်းသီအိုရီကိုအခြေခံ၍ Brownian ၏ဥပဒေသည် ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင်မြင့်တက်မှုနှင့် ကမ်းရိုးတန်းပြန်လည်ဆုတ်ခွာမှုကြား မျဉ်းသားသောဆက်နွယ်မှုကို ပေးဆောင်သည်။ ဤသီအိုရီအရ ကမ်းရိုးတန်းပရိုဖိုင်းသည် မျှခြေပုံသဏ္ဍာန်ကို ထိန်းသိမ်းထားသည်ဟု ယူဆပါသည်။ ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင် မြင့်တက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ တိုးလာနေသောနေရာထိုင်ခင်းများသည် ဤမျှခြေပရိုဖိုင်ကို ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင်အသစ်နှင့် ဆက်စပ်ထိန်းသိမ်းရန် ၎င်း၏ပုံသဏ္ဍာန်ကို ကုန်းမြေသို့ပြောင်းသွားစေပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကမ်းရိုးတန်းပရိုဖိုင်းသည် ကုန်းတွင်းပိုင်းသို့ ရွေ့လျားလာသည်နှင့်အမျှ ကမ်းခြေအပေါ်ပိုင်းလွှာသည် တိုက်စားသွားကာ ကမ်းလွန်ပင်လယ်ပြင်တွင် တိုက်စားသွားသော ပစ္စည်းများသည် ကမ်းလွန်ပင်လယ်ပြင်ကို မြင့်တက်လာစေပြီး ရေအနက်ကို အမြဲမပြတ်ထိန်းထားနိုင်သည်ဟု သီအိုရီက ဆိုထားသည်။ Brown ၏ ဥပဒေက ကမ်းရိုးတန်း ဆုတ်ခွာမှုသည် ကမ်းခြေ၏ ကုန်းစောင်းပေါ် မူတည်၍ ပင်လယ်ရေမျက်နှာပြင် မြင့်တက်မှုထက် အဆ 10 မှ 50 အထိ မြင့်မားနိုင်ကြောင်း ခန့်မှန်းထားသည်။

ဤလေ့လာမှုသည် သီးခြားလိုအပ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်လျော်သောကိရိယာများကို ရွေးချယ်ခြင်းအတွက် အခြေခံတစ်ခုပေးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ မှန်ကန်သောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်ထက် တခါတရံတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ ShoreShop 2.0 ဖြင့် ရရှိသော အတွေ့အကြုံကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဂြိုလ်တုနှင့် လှိုင်းဒေတာများသို့ တိုးတက်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ ရေရှည်ခန့်မှန်းချက်များတွင် အတုအယောင်အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသောကမ်းခြေများ၏ ထိန်းချုပ်မရသောအကျိုးသက်ရောက်မှုများသည်လည်း ခန့်မှန်းရလဒ်များကို သိသိသာသာသက်ရောက်မှုရှိစေနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ GENESIS၊ Delft3D နှင့် MIKE21 ကဲ့သို့သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များမှ ပါဝင်မှုမရှိခြင်းသည် သိသာထင်ရှားသော ပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။

့Guardians of the Blue Frontier- ကျွန်ုပ်တို့၏သမုဒ္ဒရာများနှင့် ရာသီဥတုကို ကာကွယ်ရန် Frankstar ၏ 11 နှစ်ကြာ မစ်ရှင်

Frankstar သည် ဆယ်စုနှစ်တစ်ခုကျော်ကြာ အဏ္ဏဝါပတ်ဝန်းကျင်ထိန်းသိမ်းစောင့်ရှောက်ရေးတွင် ရှေ့တန်းမှနေ၍ ခေတ်မီနည်းပညာနှင့် သိပ္ပံနည်းကျ ခိုင်မာမှုကို အသုံးချကာ သမုဒ္ဒရာနှင့် ဇလဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ပေးပို့နိုင်ခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏မစ်ရှင်သည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမျှသာဖြစ်သည်—ကျွန်ုပ်တို့သည် စဉ်ဆက်မပြတ်အနာဂတ်၏ဗိသုကာပညာရှင်များဖြစ်ကြပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ္ဘာမြေကြီး၏ကျန်းမာရေးအတွက် အသိပညာပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ အဖွဲ့အစည်းများ၊ တက္ကသိုလ်များနှင့် အစိုးရများအား စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးသော အဖွဲ့အစည်းများ၊