Với biến đổi khí hậu dẫn đến mực nước biển dâng cao và bão mạnh hơn, các bờ biển toàn cầu đang phải đối mặt với nguy cơ xói mòn chưa từng có. Tuy nhiên, việc dự đoán chính xác sự thay đổi của đường bờ biển là một thách thức, đặc biệt là các xu hướng dài hạn. Gần đây, nghiên cứu hợp tác quốc tế ShoreShop2.0 đã đánh giá hiệu suất của 34 mô hình dự báo đường bờ biển thông qua thử nghiệm mù, cho thấy trình độ hiện đại trong mô hình hóa đường bờ biển.
Đường bờ biển là ranh giới động nơi đất liền gặp biển, liên tục thay đổi do sóng, thủy triều, bão và mực nước biển dâng. Khoảng 24% bờ biển cát trên toàn thế giới đang bị xói mòn với tốc độ hơn 0,5 mét mỗi năm, và ở một số khu vực, chẳng hạn như Bờ biển Vịnh Hoa Kỳ, tốc độ xói mòn hàng năm thậm chí còn lớn hơn 20 mét.
Việc dự đoán sự thay đổi đường bờ biển vốn dĩ rất khó khăn và phức tạp, đòi hỏi phải xem xét sự tương tác của nhiều yếu tố, bao gồm năng lượng sóng, vận chuyển trầm tích và mực nước biển dâng. Việc dự đoán chính xác trong thời gian dài thậm chí còn khó khăn hơn.
Các mô hình dự báo đường bờ biển hiện đại có thể được chia thành ba loại: loại một dựa trên mô phỏng vật lý, chẳng hạn như Delft3D và MIKE21 dựa trên cơ học chất lưu và phương trình vận chuyển trầm tích; loại hai là mô hình kết hợp các nguyên lý vật lý với các phương pháp dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như CoSMoS-COAST và LX-Shore; và loại còn lại là mô hình dựa trên dữ liệu hoàn toàn dựa vào các kỹ thuật thống kê hoặc học máy, chẳng hạn như mạng LSTM và kiến trúc Transformer.
Mặc dù có rất nhiều mô hình khác nhau, việc thiếu các tiêu chí đánh giá thống nhất đã khiến việc so sánh hiệu suất trở nên khó khăn. Mô hình nào cung cấp dự đoán chính xác nhất? Cuộc thi thử nghiệm mù ShoreShop2.0 mang đến một cơ hội hoàn hảo cho việc so sánh liên ngành.
Cuộc thi thử nghiệm mù quốc tế ShoreShop2.0 là một hình thức hợp tác khoa học cực kỳ nghiêm ngặt. Các đội tham gia chỉ được thông báo về địa điểm thử nghiệm, vốn là tên mã của một vịnh hoặc bãi biển. Các thông tin quan trọng như vị trí và tên thực tế của địa điểm được giữ bí mật để tránh việc kiến thức trước đó ảnh hưởng đến việc hiệu chuẩn mô hình. Hơn nữa, dữ liệu được giữ bí mật theo từng phần, với dữ liệu từ năm 2019-2023 (ngắn hạn) và 1951-1998 (trung hạn) được cố ý giữ kín. Sau đó, các mô hình dự đoán những thay đổi đường bờ biển trong ngắn hạn và trung hạn, cuối cùng xác minh tính chính xác của chúng bằng cách sử dụng dữ liệu bí mật. Thiết kế này cho phép so sánh liên ngành các mô hình ven biển trong những điều kiện hoàn toàn chưa biết.
Ba mươi bốn nhóm nghiên cứu từ 15 quốc gia đã nộp mô hình, bao gồm 12 mô hình dựa trên dữ liệu và 22 mô hình lai. Các nhóm này đến từ các tổ chức tại Hoa Kỳ, Úc, Nhật Bản, Pháp và các quốc gia khác. Tuy nhiên, các mô hình được nộp đều thiếu các mô hình thương mại như GENESIS và các mô hình dựa trên vật lý Delft3D và MIKE21.
So sánh cho thấy các mô hình hiệu suất cao nhất cho dự báo ngắn hạn, 5 năm là CoSMoS-COAST-CONV_SV (mô hình lai), GAT-LSTM_YM (mô hình dựa trên dữ liệu) và iTransformer-KC (mô hình dựa trên dữ liệu). Các mô hình này đạt sai số trung bình bình phương căn bậc hai khoảng 10 mét, tương đương với sai số cố hữu 8,9 mét trong dữ liệu đường bờ biển từ vệ tinh. Điều này cho thấy đối với một số bãi biển, khả năng dự báo của các mô hình đang tiến gần đến giới hạn của công nghệ quan sát. Tất nhiên, các mô hình khác có thể nắm bắt tốt hơn những thay đổi của đường bờ biển.
Một phát hiện đáng ngạc nhiên là mô hình lai có hiệu suất tương đương với mô hình dựa trên dữ liệu. CoSMoS-COAST-CONV_SV (mô hình lai) kết hợp các quy trình vật lý và phép toán tích chập, trong khi GAT-LSTM_YM (mô hình dựa trên dữ liệu) sử dụng mạng lưới chú ý đồ thị để nắm bắt các tương quan không gian. Cả hai mô hình đều hoạt động tốt.
Về mặt dự báo trung hạn, chuỗi LX-Shore (mô hình lai) cung cấp những dự đoán gần nhất với dữ liệu đo đạc. Bằng cách kết hợp các quá trình vận chuyển trầm tích dọc bờ và ngang, các mô hình này duy trì tính ổn định lâu dài, đồng thời thể hiện phản ứng nhất quán nhất với các hiện tượng bão cực đoan dựa trên dữ liệu đo đạc. Dự đoán từ các mô hình này cho thấy một cơn bão lớn có thể khiến đường bờ biển bị rút ngắn tạm thời tới 15-20 mét, và việc phục hồi hoàn toàn có thể mất từ hai đến ba năm. Chuỗi CoSMoS-COAST mang lại độ ổn định tuyệt vời, trong khi các mô hình khác có thể bị ảnh hưởng bởi hiện tượng trôi dạt dài hạn và phản ứng quá mức.
Kết quả mô hình chỉ ra rằngchất lượng dữ liệulà một yếu tố hạn chế quan trọng trong hiệu suất mô hình. Mặc dù dữ liệu viễn thám vệ tinh bao phủ một khu vực rộng lớn, nhưng độ phân giải thời gian lại thấp, thường là hàng tuần đến hàng tháng, khiến việc nắm bắt quá trình phục hồi nhanh chóng sau bão trở nên khó khăn. Hơn nữa, mép nước tức thời bị ảnh hưởng bởi sóng dâng và thủy triều, dẫn đến sai số tạm thời có thể ảnh hưởng đến dự đoán của mô hình.
Nghiên cứu phát hiện ra rằng việc làm mịn dữ liệu không gian-thời gian, chẳng hạn như sử dụng các kỹ thuật lọc hai chiều mạnh mẽ, có thể cải thiện đáng kể hiệu suất mô hình. Sau đó, các mô hình thử nghiệm không mù đã giảm sai số trung bình xuống 15% thông qua quá trình tiền xử lý dữ liệu được tối ưu hóa.
Robust 2D Smoothing là một phương pháp xử lý tín hiệu tiên tiến được thiết kế đặc biệt để xử lý nhiễu trong dữ liệu vệ tinh đường bờ biển. Về cơ bản, đây là một thuật toán lọc lặp dựa trên phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số và cực kỳ mạnh mẽ đối với các giá trị ngoại lai như nhiễu sóng thoáng qua trong ảnh vệ tinh.
Một yếu tố quan trọng khác đối với dự đoán của mô hình là độ chính xác của dữ liệu sóng gần bờ. Hiện nay, dữ liệu sóng có nhiều sai số, bao gồm sai số trong quá trình chuyển đổi dữ liệu phân tích lại sóng toàn cầu gần bờ, sai số do trích xuất các tham số sóng tại đường đẳng sâu 10 mét thay vì vùng sóng vỡ, và việc đánh giá thấp tác động của các hiện tượng cực đoan khi sử dụng điều kiện sóng trung bình hàng ngày. Tất cả những sai số này đều có thể ảnh hưởng đến dự đoán của mô hình.
Đối với các dự báo dài hạn, hầu hết các mô hình đều dựa vào định luật Brown cổ điển để ước tính tác động của mực nước biển dâng. Tuy nhiên, định luật này giả định nguồn cung trầm tích vô hạn và cân bằng, bỏ qua tác động của vận chuyển trầm tích ngoài khơi hoặc các hoạt động của con người, chẳng hạn như nuôi bãi biển. Điều này có thể dẫn đến sai lệch đáng kể trong mô hình.
Dựa trên lý thuyết về mặt cân bằng, định luật Brownian đưa ra mối quan hệ tuyến tính giữa mực nước biển dâng và đường bờ biển lùi. Lý thuyết này cho rằng đường bờ biển duy trì hình dạng cân bằng. Khi mực nước biển dâng, không gian thích ứng ngày càng tăng buộc đường bờ biển này dịch chuyển về phía đất liền để duy trì hình dạng so với mực nước biển mới. Do đó, lý thuyết này cho rằng khi đường bờ biển dịch chuyển về phía đất liền, lớp bãi biển phía trên bị xói mòn, và vật liệu bị xói mòn được lắng đọng ngoài khơi, khiến đáy biển gần bờ dâng lên, do đó duy trì độ sâu nước không đổi. Định luật Brown dự đoán rằng đường bờ biển lùi có thể lớn hơn mực nước biển dâng từ 10 đến 50 lần, tùy thuộc vào độ dốc của bãi biển.
Nghiên cứu này cung cấp cơ sở để lựa chọn các công cụ phù hợp dựa trên nhu cầu cụ thể. Hơn nữa, việc tiền xử lý dữ liệu là rất quan trọng; việc xử lý dữ liệu đúng cách đôi khi có thể có tác động lớn hơn chính mô hình. Dựa trên kinh nghiệm tích lũy được với ShoreShop 2.0, dữ liệu vệ tinh và sóng có thể được cải thiện để nâng cao độ chính xác của dự báo. Hơn nữa, những tác động không thể kiểm soát của các bãi biển bị xáo trộn nhân tạo trong dự báo dài hạn cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả dự báo. Hơn nữa, việc thiếu sự tham gia của các mô hình thương mại như GENESIS, Delft3D và MIKE21 là một vấn đề đáng kể.
Những người bảo vệ Biên giới Xanh: Sứ mệnh 11 năm của Frankstar nhằm bảo vệ Đại dương và Khí hậu của chúng ta
Trong hơn một thập kỷ, Frankstar đã đi đầu trong lĩnh vực quản lý môi trường biển, tận dụng công nghệ tiên tiến và nền tảng khoa học vững chắc để cung cấp dữ liệu thủy văn và đại dương vô song. Sứ mệnh của chúng tôi không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu — chúng tôi là những kiến trúc sư của một tương lai bền vững, trao quyền cho các tổ chức, trường đại học và chính phủ trên toàn thế giới đưa ra quyết định sáng suốt vì sức khỏe của hành tinh chúng ta.
Thời gian đăng: 11-08-2025