在数据有限的环境中，利用数值模拟、遥感和机器学习对哥伦比亚太平洋沿岸的海岸线位移进行评估

《Journal of Marine Systems》：Shoreline displacement assessment on the Pacific Coast of Colombia using numerical simulations, remote sensing and machine learning in a data-limited environment

　　海岸线位移（SLD）综合分析：结合波流模型（SWAN-FLOW）、CoastSat卫星数据和随机森林算法（RF），评估哥伦比亚图马科海湾SLD驱动因素。研究发现100米网格与循环输运方案最佳模拟潮汐动力学，海平面（SL）和平均波向（Θm）主导SLD变化，波高（Hs）和周期（Tp）次之。CoastSat显示整体淤积但存在侵蚀热点，影响居民区和旅游区。验证了物理模型、卫星数据与机器学习在数据稀缺热带河口区的协同应用价值。

　　本研究聚焦于哥伦比亚南部太平洋海岸的Tumaco湾，探讨了如何在数据有限的沿海地区利用整合方法来理解海岸线位移（Shoreline Displacement, SLD）的驱动因素。Tumaco湾位于Nari?o省，包含Tumaco岛和El Morro岛，是研究沿海侵蚀和沉积过程的重要区域。该地区由于波浪、潮汐和风能等自然因素的影响，形成了复杂的海岸动力学环境，同时面临着城市化和旅游业发展带来的社会经济压力。因此，对SLD进行准确评估对于制定科学的海岸管理政策具有重要意义。

研究采用了多学科的方法，结合了波浪-水动力建模、修正潮汐的CoastSat卫星海岸线数据以及机器学习（Machine Learning, ML）技术，旨在揭示SLD变化的主要驱动因素。通过模拟波浪和水动力条件，研究人员能够更好地理解这些自然因素如何影响海岸线的迁移。此外，利用CoastSat工具获取的卫星数据，可以对不同海滩剖面的SLD进行可视化和定量分析。最后，通过机器学习模型，特别是随机森林（Random Forest, RF）算法，研究人员能够识别影响SLD的关键物理变量，并预测其变化趋势。

在Tumaco湾的SLD分析中，研究团队发现尽管整体趋势呈现沉积，但某些区域却出现了明显的侵蚀现象。这些侵蚀热点主要出现在人口密集和旅游活动频繁的地区，对当地居民的生活和生态环境构成了潜在威胁。研究还指出，波浪高度（Hs）、波浪周期（Tp）以及平均波浪传播方向（Θm）是影响SLD变化的主要因素，而这些变量在该地区的中等波浪能量条件下表现出显著的关联性。研究结果表明，即使在缺乏现场观测数据的情况下，结合物理建模、开放卫星数据和数据驱动方法，也能为沿海地区的管理提供有价值的科学依据。

沿海地区作为全球人口的重要居住地，其动态变化对社会和环境都具有深远的影响。然而，由于数据获取的限制，许多沿海地区的研究往往难以获得足够的信息来准确评估其变化趋势。在一些发展中国家，尤其是那些资源有限的地区，这种数据短缺问题尤为突出。此外，人类活动的增加，如城市扩张、旅游开发以及基础设施建设，也加剧了沿海地区的侵蚀和洪水风险。因此，开发有效的工具和方法来弥补数据不足，成为当前沿海研究中的一个关键课题。

机器学习技术的引入为这一挑战提供了新的解决方案。通过分析大量的环境数据，如波浪高度、潮汐变化和风能暴露，机器学习模型能够识别出影响SLD的关键变量，并预测其变化模式。这不仅提高了研究的精度，还增强了模型在数据有限情况下的适用性。特别是随机森林模型，因其在处理复杂数据集方面的优势，被广泛应用于环境变量的分类和回归任务中。该模型通过构建多个决策树并综合其结果，能够提供更稳定和准确的预测，同时还能揭示不同变量之间的相互作用关系。

在本研究中，研究人员采用的集成方法包括物理模型的模拟、卫星数据的分析以及机器学习的应用。首先，使用Delft3D软件中的FLOW和SWAN模块进行二维水动力和波浪条件的模拟。FLOW模块用于计算潮汐和风场对水位的影响，而SWAN模块则用于模拟波浪的传播和能量分布。通过结合这两种模型，研究人员能够获得更全面的水动力和波浪信息，为SLD分析提供基础数据。其次，利用CoastSat工具从卫星图像中提取海岸线位置，这种方法能够克服现场观测数据不足的问题，提供大范围、高精度的海岸线变化信息。最后，采用随机森林模型对提取的SLD数据进行分析，以识别影响SLD的主要因素，并预测其变化趋势。

研究结果显示，即使在数据有限的情况下，通过物理建模和卫星数据的结合，也能够较为准确地模拟出Tumaco湾的水动力和波浪条件。特别是使用100米分辨率的网格和循环式的波浪输运方案，能够较好地再现中潮汐环境下的波浪动态。模型的性能评估表明，与Waverys再分析数据和现场观测数据相比，其模拟结果具有较高的相关性和较低的均方根误差（RMSE），验证了该方法在数据稀缺环境下的有效性。此外，CoastSat分析显示，尽管整体趋势是沉积，但某些特定区域仍存在显著的侵蚀现象，这可能与当地的波浪方向、潮汐变化以及人类活动有关。

研究还指出，Tumaco湾的波浪条件具有显著的季节性变化。在一年的早期，由于赤道辐合带（Intertropical Convergence Zone, ITCZ）的影响，该地区受到来自加勒比海的东风带的影响，带来了较强的风能暴露。而在一年的后半段，赤道辐合带的消失使得切科风带（Choco jet stream）主导，带来了来自东南方向的风，增加了区域的气象不稳定性。这种季节性变化对波浪的传播方向和能量分布产生了重要影响，进而影响了海岸线的动态变化。

此外，研究团队还探讨了如何利用机器学习技术来提高对SLD变化的预测能力。通过分析不同时间段的SLD数据，研究人员发现，海平面（SL）和平均波浪传播方向（Θm）是影响SLD变化的主要因素，而波浪高度（Hs）和波浪周期（Tp）则在中等波浪能量条件下表现出次要影响。这一发现为沿海地区的管理提供了重要的参考，表明在制定防灾减灾措施时，应重点关注海平面变化和波浪传播方向，同时也要考虑到波浪高度和周期的潜在影响。

在实际应用中，研究结果可以为沿海社区的规划和管理提供科学支持。例如，通过识别侵蚀热点，政府和相关机构可以采取针对性的措施，如加强海岸防护工程、限制不当的开发活动以及优化土地利用规划。此外，研究还强调了监测和评估沿海变化的重要性，尤其是在数据有限的地区，通过结合物理建模和机器学习技术，可以提高对沿海动态的理解，从而制定更有效的管理策略。

总之，本研究展示了在数据有限的沿海地区，如何通过整合物理建模、卫星数据和机器学习技术，来揭示海岸线位移的驱动因素，并为沿海管理提供科学依据。这种多学科的方法不仅提高了研究的精度，还增强了模型在实际应用中的适应性和实用性。通过这一研究，我们可以更好地理解沿海环境的变化规律，并为保护脆弱的沿海社区和生态系统提供有力支持。