ਅਸੀਂ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਕਿਹੜੇ ਮਾਡਲ ਉੱਤਮ ਹਨ?

ਜਲਵਾਯੂ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਤੂਫਾਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਤੱਟਰੇਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਕਟੌਤੀ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੱਟਰੇਖਾ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ShoreShop2.0 ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਹਿਯੋਗੀ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਬਲਾਇੰਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੁਆਰਾ 34 ਤੱਟਰੇਖਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੱਟਰੇਖਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਲਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਹੋਇਆ।

ਤੱਟ ਰੇਖਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸੀਮਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਮੀਨ ਸਮੁੰਦਰ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਲਹਿਰਾਂ, ਲਹਿਰਾਂ, ਤੂਫਾਨਾਂ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਾਧੇ ਕਾਰਨ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 24% ਰੇਤਲੇ ਤੱਟ ਰੇਖਾਵਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ 0.5 ਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਦਰ ਨਾਲ ਪਿੱਛੇ ਹਟ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਐਸ ਖਾੜੀ ਤੱਟ, ਸਾਲਾਨਾ ਕਟੌਤੀ ਦਰ 20 ਮੀਟਰ ਤੋਂ ਵੀ ਵੱਧ ਹੈ।

ਸਮੁੰਦਰੀ ਤੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸੁਭਾਵਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਹਿਰ ਊਰਜਾ, ਤਲਛਟ ਦੀ ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਹੋਰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹਨ।

ਆਧੁਨਿਕ ਤੱਟਰੇਖਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Delft3D ਅਤੇ MIKE21 ਤਰਲ ਮਕੈਨਿਕਸ ਅਤੇ ਤਲਛਟ ਆਵਾਜਾਈ ਸਮੀਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ; ਇੱਕ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ CoSMoS-COAST ਅਤੇ LX-Shore; ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਕੜਾ ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ LSTM ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।

ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ? ShoreShop2.0 ਬਲਾਇੰਡ ਟੈਸਟ ਮੁਕਾਬਲਾ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ShoreShop2.0 ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬਲਾਇੰਡ ਟੈਸਟ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਖ਼ਤ ਰੂਪ ਹੈ। ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਸਟ ਸਾਈਟ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾੜੀ ਜਾਂ ਬੀਚ ਲਈ ਇੱਕ ਕੋਡ ਨਾਮ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਨਾਮ ਵਰਗੀ ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੁਪਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 2019-2023 (ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਲਈ) ਅਤੇ 1951-1998 (ਮੱਧਮ-ਮਿਆਦ) ਦਾ ਡੇਟਾ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਛੋਟੀ ਅਤੇ ਮੱਧਮ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਦੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਣਜਾਣ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਤੱਟਵਰਤੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

15 ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀਆਂ 34 ਖੋਜ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ 12 ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ ਅਤੇ 22 ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ। ਇਹ ਟੀਮਾਂ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ, ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ, ਜਾਪਾਨ, ਫਰਾਂਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਸੰਸਥਾਨਾਂ ਤੋਂ ਆਈਆਂ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ GENESIS ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲ Delft3D ਅਤੇ MIKE21 ਵਰਗੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ।

ਇੱਕ ਤੁਲਨਾ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ, ਪੰਜ-ਸਾਲਾ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ CoSMoS-COAST-CONV_SV (ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ), GAT-LSTM_YM (ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ), ਅਤੇ iTransformer-KC (ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ) ਸਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਲਗਭਗ 10 ਮੀਟਰ ਦੀਆਂ ਰੂਟ ਔਸਤ ਵਰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ, ਜੋ ਕਿ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਤੱਟਰੇਖਾ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ 8.9 ਮੀਟਰ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਲਤੀ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਹਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਬੀਚਾਂ ਲਈ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਤੱਟਰੇਖਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ।

ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਖੋਜ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ ਨੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। CoSMoS-COAST-CONV_SV (ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ) ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ GAT-LSTM_YM (ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮਾਡਲ) ਸਥਾਨਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਧਿਆਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੋਵਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।

ਦਰਮਿਆਨੀ-ਮਿਆਦ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, LX-Shore ਲੜੀ (ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਮਾਡਲ) ਮਾਪੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜੇ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਨਾਰੇ ਅਤੇ ਪਾਸੇ ਦੇ ਤਲਛਟ ਆਵਾਜਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਾਪੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਅਤਿਅੰਤ ਤੂਫਾਨ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਇਕਸਾਰ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਤੂਫਾਨ 15-20 ਮੀਟਰ ਤੱਕ ਦੇ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਪੂਰੀ ਰਿਕਵਰੀ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਸਾਲ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ। CoSMoS-COAST ਲੜੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਥਿਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਹਿਣ ਅਤੇ ਓਵਰ-ਰਿਸਪਾਂਸ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਅਸਥਾਈ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਤੋਂ ਮਹੀਨਾਵਾਰ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੂਫ਼ਾਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰਿਕਵਰੀ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤੁਰੰਤ ਪਾਣੀ ਦਾ ਕਿਨਾਰਾ ਲਹਿਰਾਂ ਦੇ ਵਹਾਅ ਅਤੇ ਲਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸਥਾਈ ਗਲਤੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਸਪੇਸੀਓਟੈਂਪੋਰਲ ਡੇਟਾ ਸਮੂਥਿੰਗ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਗੈਰ-ਅੰਨ੍ਹੇ ਟੈਸਟ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਔਸਤ ਗਲਤੀ ਨੂੰ 15% ਘਟਾਇਆ।

ਰੋਬਸਟ 2ਡੀ ਸਮੂਥਿੰਗ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤੱਟਵਰਤੀ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਰਗਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਾਈ ਵੇਵ ਸ਼ੋਰ ਵਰਗੇ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਦੇ ਵੇਵ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਵੇਵ ਡੇਟਾ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਵੇਵ ਰੀਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ, ਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਜ਼ੋਨ ਦੀ ਬਜਾਏ 10-ਮੀਟਰ ਆਈਸੋਬਾਥ 'ਤੇ ਵੇਵ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਔਸਤ ਵੇਵ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤਿਅੰਤ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਈ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਡਲ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਬ੍ਰਾਊਨੀਅਨ ਕਾਨੂੰਨ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਇੱਕ ਅਨੰਤ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਤਲਛਟ ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਦੀ ਤਲਛਟ ਆਵਾਜਾਈ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੀਚ ਪੋਸ਼ਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਬ੍ਰਾਊਨੀਅਨ ਦਾ ਨਿਯਮ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਾਧੇ ਅਤੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਤੱਟਵਰਤੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਇੱਕ ਸੰਤੁਲਨ ਆਕਾਰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸਮੁੰਦਰ ਦਾ ਪੱਧਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਵਧਦੀ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਸਪੇਸ ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਆਪਣੀ ਸ਼ਕਲ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜ਼ਮੀਨ ਵੱਲ ਜਾਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਸਿਧਾਂਤ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤੱਟਵਰਤੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਜ਼ਮੀਨ ਵੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਉੱਪਰਲੀ ਬੀਚ ਪਰਤ ਮਿਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਿਟਿਆ ਹੋਇਆ ਪਦਾਰਥ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੇੜੇ ਦੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਤਲ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਾਣੀ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਸਥਿਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਬ੍ਰਾਊਨ ਦਾ ਨਿਯਮ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਦੀ ਢਲਾਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਦਾ ਪਿੱਛੇ ਹਟਣਾ ਸਮੁੰਦਰ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨਾਲੋਂ 10 ਤੋਂ 50 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ; ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਈ ਵਾਰ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੋਰਸ਼ੌਪ 2.0 ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਅਤੇ ਵੇਵ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਬੀਚਾਂ ਦੇ ਬੇਕਾਬੂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, GENESIS, Delft3D, ਅਤੇ MIKE21 ਵਰਗੇ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਦੀ ਘਾਟ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਾ ਹੈ।

​ਬਲੂ ਫਰੰਟੀਅਰ ਦੇ ਰੱਖਿਅਕ: ਸਾਡੇ ਸਮੁੰਦਰਾਂ ਅਤੇ ਜਲਵਾਯੂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਫ੍ਰੈਂਕਸਟਾਰ ਦਾ 11 ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਨ

ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਫ੍ਰੈਂਕਸਟਾਰ ਸਮੁੰਦਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਬੇਮਿਸਾਲ ਸਮੁੰਦਰੀ ਅਤੇ ਜਲ ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਦ੍ਰਿੜਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡਾ ਮਿਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ - ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਟਿਕਾਊ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਹਾਂ, ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਸਿਹਤ ਲਈ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।