เราจะคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของแนวชายฝั่งได้แม่นยำยิ่งขึ้นได้อย่างไร? แบบจำลองใดดีกว่า?

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลให้ระดับน้ำทะเลสูงขึ้นและพายุรุนแรงขึ้น ทำให้แนวชายฝั่งทั่วโลกกำลังเผชิญกับความเสี่ยงจากการกัดเซาะชายฝั่งอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของแนวชายฝั่งได้อย่างแม่นยำนั้นเป็นเรื่องท้าทาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งแนวโน้มระยะยาว เมื่อเร็วๆ นี้ การศึกษาความร่วมมือระหว่างประเทศ ShoreShop2.0 ได้ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์แนวชายฝั่ง 34 แบบ ผ่านการทดสอบแบบปิดบังข้อมูล ซึ่งเผยให้เห็นถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในการสร้างแบบจำลองแนวชายฝั่งในปัจจุบัน

แนวชายฝั่งคือเส้นแบ่งเขตพลวัตที่แผ่นดินพบกับทะเล ซึ่งเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาเนื่องจากคลื่น น้ำขึ้นน้ำลง พายุ และระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้น แนวชายฝั่งทรายทั่วโลกประมาณ 24% กำลังยุบตัวในอัตรามากกว่า 0.5 เมตรต่อปี และในบางพื้นที่ เช่น ชายฝั่งอ่าวเม็กซิโกของสหรัฐอเมริกา อัตราการกัดเซาะต่อปีอาจสูงกว่า 20 เมตรด้วยซ้ำ

การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของแนวชายฝั่งนั้นยากและซับซ้อนโดยเนื้อแท้ ต้องพิจารณาถึงปฏิสัมพันธ์ของหลายปัจจัย เช่น พลังงานคลื่น การเคลื่อนตัวของตะกอน และระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้น การพยากรณ์ที่แม่นยำในระยะยาวยิ่งท้าทายมากขึ้นไปอีก

แบบจำลองการคาดการณ์แนวชายฝั่งสมัยใหม่สามารถแบ่งออกได้เป็นสามประเภท ประเภทหนึ่งใช้การจำลองทางกายภาพ เช่น Delft3D และ MIKE21 ใช้สมการกลศาสตร์ของไหลและการเคลื่อนที่ของตะกอน ประเภทหนึ่งเป็นแบบจำลองไฮบริดที่รวมหลักการทางกายภาพกับวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เช่น CoSMoS-COAST และ LX-Shore และอีกประเภทหนึ่งเป็นแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งอาศัยเทคนิคทางสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่องจักร เช่น เครือข่าย LSTM และสถาปัตยกรรม Transformer

แม้จะมีโมเดลที่หลากหลาย แต่การขาดเกณฑ์การประเมินที่เป็นหนึ่งเดียวทำให้การเปรียบเทียบประสิทธิภาพเป็นเรื่องยาก โมเดลใดให้การทำนายที่แม่นยำที่สุด การแข่งขันทดสอบแบบปิดตา ShoreShop2.0 จึงเป็นโอกาสที่ดีเยี่ยมสำหรับการเปรียบเทียบแบบสหสาขาวิชา

การแข่งขันทดสอบแบบปิดตานานาชาติ ShoreShop2.0 เป็นรูปแบบความร่วมมือทางวิทยาศาสตร์ที่เข้มงวดอย่างยิ่ง ทีมที่เข้าร่วมจะได้รับแจ้งเฉพาะพื้นที่ทดสอบ ซึ่งเป็นชื่อรหัสของอ่าวหรือชายหาด ข้อมูลสำคัญ เช่น ตำแหน่งที่ตั้งและชื่อจริงจะถูกปกปิดไว้ เพื่อป้องกันไม่ให้ความรู้เดิมมีอิทธิพลต่อการปรับเทียบแบบจำลอง นอกจากนี้ ข้อมูลจะถูกเก็บไว้เป็นความลับเป็นส่วนๆ โดยข้อมูลตั้งแต่ปี พ.ศ. 2562-2566 (ระยะสั้น) และ พ.ศ. 2494-2541 (ระยะกลาง) จะถูกปกปิดไว้โดยเจตนา จากนั้นแบบจำลองจะทำนายการเปลี่ยนแปลงของแนวชายฝั่งในระยะสั้นและระยะกลาง และสุดท้ายจะตรวจสอบความถูกต้องโดยใช้ข้อมูลที่เป็นความลับ การออกแบบนี้ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบแบบจำลองชายฝั่งแบบสหวิทยาการภายใต้เงื่อนไขที่ไม่ทราบแน่ชัดได้

ทีมวิจัย 34 ทีมจาก 15 ประเทศ ได้ส่งแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล 12 แบบ และแบบจำลองแบบผสม 22 แบบ ทีมเหล่านี้มาจากสถาบันต่างๆ ในสหรัฐอเมริกา ออสเตรเลีย ญี่ปุ่น ฝรั่งเศส และประเทศอื่นๆ อย่างไรก็ตาม แบบจำลองที่ส่งมานั้นยังขาดแบบจำลองเชิงพาณิชย์ เช่น GENESIS และแบบจำลองที่อิงหลักฟิสิกส์อย่าง Delft3D และ MIKE21

จากการเปรียบเทียบพบว่าแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการพยากรณ์ระยะสั้น 5 ปี ได้แก่ CoSMoS-COAST-CONV_SV (แบบจำลองผสม), GAT-LSTM_YM (แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล) และ iTransformer-KC (แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล) แบบจำลองเหล่านี้มีค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (root mean square error) ประมาณ 10 เมตร ซึ่งเทียบเท่ากับค่าความคลาดเคลื่อนโดยธรรมชาติที่ 8.9 เมตรในข้อมูลแนวชายฝั่งจากการสำรวจระยะไกลผ่านดาวเทียม แสดงให้เห็นว่าสำหรับชายหาดบางแห่ง ความสามารถในการทำนายของแบบจำลองกำลังเข้าใกล้ขีดจำกัดของเทคโนโลยีการสังเกตการณ์ แน่นอนว่าแบบจำลองอื่นๆ สามารถบันทึกการเปลี่ยนแปลงของแนวชายฝั่งได้ดีกว่า

สิ่งที่น่าประหลาดใจคือแบบจำลองไฮบริดมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CoSMoS-COAST-CONV_SV (แบบจำลองไฮบริด) ผสมผสานกระบวนการทางกายภาพและการดำเนินการแบบคอนโวลูชันเข้าด้วยกัน ขณะที่ GAT-LSTM_YM (แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล) ใช้เครือข่ายความสนใจของกราฟเพื่อบันทึกความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ แบบจำลองทั้งสองมีประสิทธิภาพดี

สำหรับการพยากรณ์ระยะกลาง ชุดข้อมูล LX-Shore (แบบจำลองแบบผสม) ให้การพยากรณ์ที่ใกล้เคียงกับข้อมูลที่วัดได้มากที่สุด ด้วยการเชื่อมโยงกระบวนการเคลื่อนย้ายตะกอนตามแนวชายฝั่งและด้านข้าง แบบจำลองเหล่านี้จึงรักษาเสถียรภาพในระยะยาว พร้อมทั้งแสดงการตอบสนองที่สอดคล้องกันมากที่สุดต่อเหตุการณ์พายุรุนแรงกับข้อมูลที่วัดได้ การคาดการณ์จากแบบจำลองเหล่านี้บ่งชี้ว่าพายุรุนแรงเพียงลูกเดียวสามารถทำให้แนวชายฝั่งถอยร่นชั่วคราวได้มากถึง 15-20 เมตร ซึ่งอาจใช้เวลาสองถึงสามปีในการฟื้นตัวเต็มที่ ชุดข้อมูล CoSMoS-COAST ให้เสถียรภาพที่ยอดเยี่ยม ในขณะที่แบบจำลองอื่นๆ อาจประสบปัญหาการเคลื่อนตัวในระยะยาวและการตอบสนองที่มากเกินไป

ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่าคุณภาพข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่จำกัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง แม้ว่าข้อมูลการสำรวจระยะไกลจากดาวเทียมจะครอบคลุมพื้นที่กว้าง แต่ความละเอียดเชิงเวลาของข้อมูลค่อนข้างต่ำ โดยทั่วไปจะครอบคลุมรายสัปดาห์ถึงรายเดือน ทำให้ยากต่อการบันทึกข้อมูลการฟื้นตัวอย่างรวดเร็วหลังพายุ นอกจากนี้ ขอบน้ำในขณะนั้นยังได้รับผลกระทบจากคลื่นซัดฝั่งและกระแสน้ำขึ้นลง ซึ่งนำไปสู่ข้อผิดพลาดชั่วคราวที่อาจส่งผลต่อการพยากรณ์ของแบบจำลอง

การศึกษาพบว่าการปรับเรียบข้อมูลเชิงปริภูมิและเวลา เช่น การใช้เทคนิคการกรองข้อมูลสองมิติที่ทนทาน สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองได้อย่างมีนัยสำคัญ ต่อมาแบบจำลองการทดสอบแบบไม่ปกปิดข้อมูล (non-blind test model) ช่วยลดความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยลง 15% ผ่านการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นที่ปรับให้เหมาะสม

Robust 2D Smoothing เป็นวิธีการประมวลผลสัญญาณขั้นสูงที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อประมวลผลสัญญาณรบกวนในข้อมูลดาวเทียมชายฝั่ง โดยพื้นฐานแล้ว Robust 2D Smoothing เป็นอัลกอริทึมการกรองแบบวนซ้ำโดยอิงจากกำลังสองน้อยที่สุดถ่วงน้ำหนัก และมีความทนทานสูงต่อค่าผิดปกติ เช่น สัญญาณรบกวนคลื่นชั่วคราวในภาพถ่ายดาวเทียม

อีกปัจจัยหนึ่งที่สำคัญต่อการทำนายแบบจำลองคือความแม่นยำของข้อมูลคลื่นใกล้ชายฝั่ง ปัจจุบัน ข้อมูลคลื่นมีข้อผิดพลาดหลายประการ รวมถึงข้อผิดพลาดในการแปลงข้อมูลการวิเคราะห์คลื่นทั่วโลกจากคลื่นใกล้ชายฝั่ง ความคลาดเคลื่อนที่เกิดจากการแยกพารามิเตอร์ของคลื่นที่ระยะไอโซบาธ 10 เมตร แทนที่จะเป็นโซนแตกหัก และการประเมินผลกระทบของเหตุการณ์รุนแรงต่ำเกินไปโดยใช้เงื่อนไขคลื่นเฉลี่ยรายวัน ข้อผิดพลาดเหล่านี้ล้วนส่งผลกระทบต่อการทำนายแบบจำลอง

สำหรับการคาดการณ์ระยะยาว แบบจำลองส่วนใหญ่ใช้กฎบราวน์แบบคลาสสิกเพื่อประเมินผลกระทบของระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้น อย่างไรก็ตาม กฎนี้ถือว่ามีปริมาณตะกอนที่ไม่จำกัดและสมดุล และไม่ได้คำนึงถึงผลกระทบของการเคลื่อนย้ายตะกอนนอกชายฝั่งหรือกิจกรรมของมนุษย์ เช่น การบำรุงเลี้ยงชายหาด ซึ่งอาจนำไปสู่อคติของแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญ

จากทฤษฎีสมดุลของหน้าตัด กฎของบราวน์แสดงความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้นและการถอยร่นของแนวชายฝั่ง ทฤษฎีนี้ตั้งสมมติฐานว่าหน้าตัดชายฝั่งยังคงรักษารูปร่างสมดุลไว้ เมื่อระดับน้ำทะเลสูงขึ้น พื้นที่รองรับที่เพิ่มขึ้นจะบังคับให้หน้าตัดสมดุลนี้เลื่อนเข้าหาแผ่นดินเพื่อรักษารูปร่างเทียบกับระดับน้ำทะเลใหม่ ดังนั้น ทฤษฎีนี้จึงตั้งสมมติฐานว่าเมื่อหน้าตัดชายฝั่งเลื่อนเข้าหาแผ่นดิน ชั้นชายหาดด้านบนจะถูกกัดเซาะ และวัสดุที่ถูกกัดเซาะจะถูกทับถมนอกชายฝั่ง ทำให้พื้นทะเลใกล้ชายฝั่งสูงขึ้น จึงรักษาระดับความลึกของน้ำให้คงที่ กฎของบราวน์คาดการณ์ว่าการถอยร่นของแนวชายฝั่งอาจสูงกว่าระดับน้ำทะเลที่สูงขึ้น 10 ถึง 50 เท่า ขึ้นอยู่กับความลาดชันของชายหาด

การศึกษานี้เป็นพื้นฐานสำหรับการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตามความต้องการเฉพาะ นอกจากนี้ การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นยังมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากบางครั้งการประมวลผลข้อมูลที่ถูกต้องอาจส่งผลกระทบมากกว่าตัวแบบจำลองเสียอีก จากประสบการณ์ที่ได้รับจาก ShoreShop 2.0 เราสามารถปรับปรุงข้อมูลดาวเทียมและคลื่นเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ได้ นอกจากนี้ ผลกระทบที่ควบคุมไม่ได้จากชายหาดที่ถูกรบกวนโดยเทียมในการพยากรณ์ระยะยาวยังส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลการพยากรณ์อีกด้วย นอกจากนี้ การขาดการมีส่วนร่วมจากแบบจำลองเชิงพาณิชย์ เช่น GENESIS, Delft3D และ MIKE21 ถือเป็นประเด็นสำคัญ

Guardians of the Blue Frontier: ภารกิจ 11 ปีของ Frankstar ในการปกป้องมหาสมุทรและสภาพภูมิอากาศของเรา

กว่าทศวรรษที่ผ่านมา Frankstar เป็นผู้นำด้านการดูแลสิ่งแวดล้อมทางทะเล โดยนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยและความเชี่ยวชาญทางวิทยาศาสตร์มาใช้เพื่อนำเสนอข้อมูลมหาสมุทรและอุทกวิทยาที่ไม่มีใครเทียบได้ พันธกิจของเราก้าวข้ามการรวบรวมข้อมูลเพียงอย่างเดียว เราคือผู้กำหนดอนาคตที่ยั่งยืน มอบอำนาจให้สถาบัน มหาวิทยาลัย และรัฐบาลทั่วโลกในการตัดสินใจอย่างรอบรู้เพื่อสุขภาพของโลกของเรา