Având în vedere schimbările climatice care duc la creșterea nivelului mării și la intensificarea furtunilor, liniile de coastă la nivel global se confruntă cu riscuri de eroziune fără precedent. Cu toate acestea, prezicerea cu exactitate a schimbărilor liniilor de coastă este o provocare, în special a tendințelor pe termen lung. Recent, studiul internațional de colaborare ShoreShop2.0 a evaluat performanța a 34 de modele de predicție a liniilor de coastă prin teste oarbe, dezvăluind stadiul actual al tehnicii în modelarea liniilor de coastă.
Linia de coastă este granița dinamică unde uscatul întâlnește marea, schimbându-se constant din cauza valurilor, mareelor, furtunilor și creșterii nivelului mării. Aproximativ 24% din zonele de coastă nisipoase din întreaga lume se retrag cu o rată care depășește 0,5 metri pe an, iar în unele zone, cum ar fi coasta Golfului SUA, rata anuală de eroziune este chiar mai mare de 20 de metri.
Prezicerea schimbărilor liniei de coastă este în mod inerent dificilă și complexă, necesitând luarea în considerare a interacțiunii mai multor factori, inclusiv energia valurilor, transportul sedimentelor și creșterea nivelului mării. Prezicerile precise pe perioade lungi de timp sunt și mai dificile.
Modelele moderne de predicție a liniei de coastă pot fi împărțite în trei categorii: una se bazează pe simulări fizice, cum ar fi Delft3D și MIKE21, bazate pe mecanica fluidelor și ecuații de transport al sedimentelor; una este un model hibrid care combină principii fizice cu metode bazate pe date, cum ar fi CoSMoS-COAST și LX-Shore; iar cealaltă este un model bazat pe date care se bazează în întregime pe tehnici statistice sau de învățare automată, cum ar fi rețelele LSTM și arhitecturile Transformer.
În ciuda varietății largi de modele, lipsa unor criterii de evaluare unificate a îngreunat comparațiile de performanță. Care model oferă cele mai precise predicții? Competiția de teste oarbe ShoreShop2.0 oferă o oportunitate perfectă pentru comparații interdisciplinare.
Competiția internațională ShoreShop2.0 de testare în nevăzut este o formă extrem de riguroasă de colaborare științifică. Echipele participante sunt informate doar despre locul de testare, care este un nume de cod pentru un golf sau o plajă. Informațiile cheie, cum ar fi locația și numele real, sunt ascunse pentru a preveni influențarea calibrării modelului de către cunoștințele anterioare. În plus, datele sunt păstrate confidențiale pe secțiuni, datele din 2019-2023 (pe termen scurt) și 1951-1998 (pe termen mediu) fiind reținute în mod intenționat. Modelele prevăd apoi schimbările pe termen scurt și mediu ale liniei țărmului, verificându-le în cele din urmă acuratețea folosind datele confidențiale. Acest design permite comparații interdisciplinare ale modelelor de coastă în condiții complet necunoscute.
Treizeci și patru de echipe de cercetare din 15 țări au prezentat modele, inclusiv 12 modele bazate pe date și 22 de modele hibride. Aceste echipe au provenit din instituții din Statele Unite, Australia, Japonia, Franța și alte țări. Cu toate acestea, modelelor prezentate le lipseau modele comerciale precum GENESIS și modelele bazate pe fizică Delft3D și MIKE21.
O comparație a arătat că modelele cu cele mai bune performanțe pentru prognoze pe termen scurt, pe cinci ani, au fost CoSMoS-COAST-CONV_SV (model hibrid), GAT-LSTM_YM (model bazat pe date) și iTransformer-KC (model bazat pe date). Aceste modele au atins erori medii pătratice de aproximativ 10 metri, comparabile cu eroarea inerentă de 8,9 metri din datele de teledetecție prin satelit privind liniile de coastă. Acest lucru indică faptul că, pentru unele plaje, capacitățile predictive ale modelelor se apropie de limitele tehnologiei de observare. Desigur, alte modele au reușit să surprindă mai bine schimbările liniei de coastă.
O constatare surprinzătoare a fost că modelul hibrid a avut performanțe comparabile cu modelul bazat pe date. CoSMoS-COAST-CONV_SV (modelul hibrid) combină procese fizice și operații convoluționale, în timp ce GAT-LSTM_YM (modelul bazat pe date) utilizează o rețea de atenție grafică pentru a capta corelațiile spațiale. Ambele modele au avut performanțe bune.
În ceea ce privește previziunile pe termen mediu, seria LX-Shore (modele hibride) oferă cele mai apropiate predicții de datele măsurate. Prin cuplarea proceselor de transport lateral al sedimentelor de-a lungul țărmului, precum și a celor de-a lungul acestora, aceste modele mențin stabilitatea pe termen lung, afișând în același timp cele mai consistente răspunsuri la evenimente furtunoase extreme cu datele măsurate. Predicțiile acestor modele indică faptul că o singură furtună severă poate provoca o retragere tranzitorie a țărmului de până la 15-20 de metri, recuperarea completă putând dura doi până la trei ani. Seria CoSMoS-COAST oferă o stabilitate excelentă, în timp ce alte modele pot suferi de derivă pe termen lung și de răspuns excesiv.
Rezultatele modelului indică faptul căcalitatea dateloreste un factor limitator cheie în performanța modelului. Deși datele de teledetecție prin satelit acoperă o zonă largă, rezoluția lor temporală este scăzută, de obicei săptămânală până la lunară, ceea ce face dificilă surprinderea recuperării rapide post-furtună. În plus, marginea instantanee a apei este afectată de creșterea valurilor și de maree, ceea ce duce la erori tranzitorii care pot afecta predicțiile modelului.
Studiul a constatat că netezirea spatiotemporală a datelor, cum ar fi utilizarea unor tehnici robuste de filtrare bidimensională, poate îmbunătăți semnificativ performanța modelului. Ulterior, modelele de testare non-blind au prezentat o reducere a erorii medii cu 15% prin preprocesarea optimizată a datelor.
Netezirea 2D robustă este o metodă avansată de procesare a semnalelor, special concepută pentru a procesa zgomotul din datele satelitare de coastă. În esență, este un algoritm iterativ de filtrare bazat pe metoda celor mai mici pătrate ponderate și este foarte robust la valori aberante, cum ar fi zgomotul tranzitoriu al undelor din imaginile satelitare.
Un alt factor crucial pentru predicțiile modelului este acuratețea datelor despre valurile din apropierea țărmului. În prezent, datele despre valuri suferă de diverse erori, inclusiv erori în conversia datelor globale de reanaliză a valurilor din apropierea țărmului, erori cauzate de extragerea parametrilor valurilor la izobata de 10 metri, mai degrabă decât la zona de rupere, și subestimarea impactului evenimentelor extreme prin utilizarea condițiilor medii zilnice ale valurilor. Toate aceste erori pot afecta predicțiile modelului.
Pentru predicțiile pe termen lung, majoritatea modelelor se bazează pe legea browniană clasică pentru a estima impactul creșterii nivelului mării. Cu toate acestea, această lege presupune o sursă infinită și echilibrată de sedimente și ignoră efectele transportului de sedimente în largul mării sau ale activităților umane, cum ar fi reîncărcarea plajelor. Acest lucru poate duce la erori semnificative ale modelului.
Pe baza teoriei profilului de echilibru, legea lui Brown oferă o relație liniară între creșterea nivelului mării și retragerea liniei de coastă. Această teorie postulează că un profil de coastă menține o formă de echilibru. Pe măsură ce nivelul mării crește, spațiul de acomodare în creștere forțează acest profil de echilibru să se deplaseze spre uscat pentru a-și menține forma în raport cu noul nivel al mării. În consecință, teoria postulează că, pe măsură ce profilul de coastă se deplasează spre uscat, stratul superior al plajei este erodat, iar materialul erodat se depune în larg, determinând creșterea fundului mării din apropierea țărmului, menținând astfel o adâncime constantă a apei. Legea lui Brown prezice că retragerea coastei poate fi de 10 până la 50 de ori mai mare decât creșterea nivelului mării, în funcție de panta plajei.
Acest studiu oferă o bază pentru selectarea instrumentelor adecvate în funcție de nevoile specifice. În plus, preprocesarea datelor este crucială; o procesare corectă a datelor poate avea uneori un impact mai mare decât modelul în sine. Bazându-se pe experiența acumulată cu ShoreShop 2.0, se pot aduce îmbunătățiri datelor din satelit și ale valurilor pentru a spori precizia predicțiilor. În plus, efectele incontrolabile ale plajelor perturbate artificial în prognozele pe termen lung pot avea, de asemenea, un impact semnificativ asupra rezultatelor predicțiilor. În plus, lipsa participării modelelor comerciale precum GENESIS, Delft3D și MIKE21 este o problemă semnificativă.
Gardienii Frontierei Albastre: Misiunea de 11 ani a lui Frankstar de a proteja oceanele și clima noastră
De peste un deceniu, Frankstar a fost în avangarda administrării mediului marin, valorificând tehnologia de ultimă generație și rigoarea științifică pentru a oferi date oceanice și hidrologice de neegalat. Misiunea noastră transcende simpla colectare de date - suntem arhitecții unui viitor sustenabil, împuternicind instituțiile, universitățile și guvernele din întreaga lume să ia decizii informate pentru sănătatea planetei noastre.
Data publicării: 11 august 2025