河口海岸海岸线变化国际研究进展综述

河口海岸海岸线变化国际研究进展综述


海岸线概述

海岸地貌是在海洋和陆地的共同影响下形成的,该地貌的形成包含着复杂的物理、化学、生态和地质变化,而海岸线的变化能直接体现海岸地貌的冲淤演变。海岸线被定义为陆地表面与海洋表面的交界线。理想情况下,研究与管理中所涉及到的海岸线应该与实际水陆边界线一致,但因为周期性的潮汐与不定期风暴潮的影响,水陆边界线具有瞬时性,且一直处于摆动状态。因此,在实际应用中,一般采用较为固定的线要素代替水陆边界线指示海岸线的位置,称为指示岸线。指示岸线分为两大类:目视可辨识线,即肉眼可分辨的线要素,如,干湿分界线、植被分界线、杂物堆积线、硝壁基底线、侵蚀陡崖基底线、大潮高潮线等;基于潮汐数据的指示岸线,即海岸带垂直剖面与利用实测潮汐数据计算的某一海平面的交线,如,平均高潮线为多年潮汐数据计算的平均大潮高潮面与海岸带垂直剖面的交线,平均海平面线为多年潮汐数据计算的平均海平面与海岸带垂直剖面的交线等。从保护海岸线的角度出发,在未来几年里,海岸线的变迁研究需要利用创新的技术和方法,并以定量的研究方式研究不同区域的海岸线变迁,并根据岸线变迁趋势评估岸线变迁对当前及未来地球生态系统、社会经济的影响,进而降低岸线变迁对社会生产的影响。

海岸线提取研究进展

海岸线提取是对海洋与陆地分界线的概括过程,最终呈现的线要素是现实世界海陆分界线上具有代表性的特征点的集合。海岸线提取过程主要涉及数据选取,提取技术与方法,提取精度控制等问题。 在20世纪20年代航空测量技术未出现时,海岸线多源自于历史文献、地图资料、地形图等。该类数据源通常具有较强的地域性,所能覆盖的空间范围十分有限。之后随着航空摄影测量技术的进步与发展,特别是人造卫星的出现和应用,遥感影像成为岸线信息提取的重要来源。遥感影像与传统数据源相比,其具有覆盖范围更广,重复周期短、获取成本低、空间分辨率高等优点。 海岸线的提取包括几何位置绘制与类型识别等。 岸线类型识别主要靠人工判读。 岸线几何位置的提取,根据绘制过程中是否需要人工辅助或手动修改分为自动、半自动与目视解译三种技术。

实际应用时,在统一海岸线标准的基础上,应综合考虑各种岸线提取精度的影响因素,结合多源数据匹配组合的特征,运用地学相关知识,选择合适的方法高效、准确的提取海岸线。 除了遥感影像之外,最近兴起的无人机技术,开始广泛的应用到岸线的辨别与提取方面,其缺点在于覆盖范围比较小,但是其分辨率比遥感影像要高得多。因此目前有越来越多的海岸线研究开始将遥感影像与无人机摄影成像进行结合,做到优势互补,提高岸线精度。Emily J.Sturdivant[1]等人将无人机成像技术与激光雷达技术相结合来提取海岸线并对美国马萨诸塞州的海岸变化进行研究,他们首先使用无人机技术获取沿海地区的影像数据,并将所获得的数据进行加工处理最终形成该地区的数字高程模型,之后根据激光雷达所获取的数据进行岸线的特征提取进而确定海岸线的位置。Joshua T.Kelly等人[2]使用Landsat影像根据水体指数来自动提取海岸线并使用手持GPS进行实地验证,Landsat 8卫星是美国于2013年发射的人造卫星,与过去的landsat卫星相比,其具有8个成像波段,成像分辨率也具有显著提高,因此使用该系列卫星基于水体指数提取岸线是最为适合不过的。该研究对七个自动分类水体指数进行了评估,以提高绘制海岸线的能力。同时选择高水位线或湿/干沉积线作为使用手持GPS进行验证的海岸线指示器。

但是,目前利用数字图像技术提取岸线存在两个问题,第一:在图像噪声及分辨率因素的影响下,获取的岸线连续性与准确性存在一定问题,提取结果需要人工辅助修测;第二:提取结果均为影像获取时间的瞬时水边线,必须经过潮位修正后才能作为海岸线。潮位修正一般是根据卫星成像时间的潮位高度、平均大潮高潮位的潮水高度以及海岸坡度等信息,计算水边线至高潮线的水平距离,从而确定海岸线的位置。

海岸线研究进展

海岸线变化特征包括长度消长、形态演化、位置变迁、利用类型转移、岸线所围海陆空间更替等。在对海岸线变化进行分析时,可以进行定性分析,或者凭借一些简单的基本统计定量分析,如利用长度值,海陆域面积、分形维数、变化速率等分析岸形长度、形态、位置的时空变化特征。岸线变化的分析在海岸线变化研究中占据重要地位,主要研究方法分为定性和定量两种。定性分析主要是通过地图叠加分析对岸线位置变化形成基本的了解和定性认识。定量分析则通过数值统计计量,如面积、速率等对岸线位置变化进行量化,其中,基于剖面的位置变化速率方法可同时在多层空间尺度上进行,对岸线变化特征的刻画因此更为深刻与全面,该方法自提出至今,其具体的速率计算方法一致在不断改进,已从最初简单的端点速率、平均速率发展到较为复杂的线性回归与加权线性回归速率,近年来又出现了能够描述海岸线非线性变化与空间相关性的速率模型。

有的学者通过数值模拟,利用已有资料和观察数据,对研究地区的潮流、波浪、泥沙运动状况进行模拟计算,以此计算出研究区海岸线的变化趋势以及影响因素。Devon O. Eulie等人[3]对美国北卡罗莱纳州的阿尔巴马-帕姆利奥河口地区的海岸进行研究,选取该地区5个研究点并对5个研究点海岸线的变化率进行量化,研究海岸的变化趋势。同时耦合水动力和波浪模型,研究波浪对海岸线短期内侵蚀速率的时间与空间的影响,研究结果表明,风向对研究地区的波浪影响很大,但是从长期来看,波浪高度与海岸变化速率之间没有相关性。Haifei Liu等人[4]通过数值模拟的方法研究了莱州湾地区潮汐的涨落对海岸线的变化影响,研究了莱州湾1989年至2013年期间潮间带的水动力以及各种环境因素的变化,基于高阶干湿边界条件来模拟潮汐的涨落对海岸线冲淤的影响。

目前对海岸线研究较多的集中在海岸侵蚀,海岸的蚀退作用增强、岸线后退速度加剧,直接造成海岸带土地资源、生物多样性资源、社会经济资源的损失,并进而导致海水入侵、土壤盐渍化加剧、淡水资源减少,地基承载力下降,沿海建筑物稳定性被破坏与削弱。关于对海岸侵蚀的问题,已有众多学者在该方面进行了研究。Adam.P.Young[5]对墨西哥与加利福尼亚之间的沿海悬崖的进退进行了研究,发现在整个悬崖面上将近595公里的悬崖侵蚀明显,其他悬崖相对稳定,其崖顶侵蚀速率达0.12米/年,整个悬崖面的侵蚀速率达到0.04米/年。根据历史观测数据来看,该地区近年来的侵蚀速率与上世纪的侵蚀速率具有明显负相关性,近期侵蚀速率高的地区历史侵蚀速率低;近期侵蚀速率低的地区历史侵蚀速率高。P.C.Mohanty等人[6]对研究了海平面上升与海岸坡度对整个印度大陆海岸的影响,该研究采用两种方法来进行评估,基于遥感影像数据源研究岸线变化速率以及利用卫星测高得出海岸坡度的参数和海平面变化趋势进而得到岸线变化速率。综合分析国内外的研究进展发现:岸线变化的研究方法由定性转为定量,而研究内容则从特征的描述发展为机理与机制的探讨。 岸线变化的研究方法由最初较为简单的视觉定性分析过渡为以简单统计量量化岸线变化特征,如今已发展出以简单线性或复杂非线性模型拟合分析岸线变化特征的方法。岸线变化的研究内容最初仅停留在对岸线长度、分形维、海陆面积变迁等特征的简单描述,现如今则以探讨引起岸线变化的环境、物理、社会、经济等内在机理与机制为主。

针对目前已有的对岸线的研究来看,海岸侵蚀是沿海地区危害最大的现象,因此有不少学者对应对海岸侵蚀提出了自己的解决方法。M. Luisa Martinez等人[7] 以墨西哥湾韦拉克鲁斯港口为例探究人类活动对岸线修复的影响,该地区发生海岸侵蚀的主要原因为:地貌下沉,海平面上升,陆源沉积物量减少以及海岸保护结构设计不合理,所有这些都大大降低了沿海生态系统的恢复力。人口增长以及对货物和服务需求的剧增增加了沿海地区的压力,因此该研究采用人工干预的措施来对海岸进行恢复。Amir Sadeghian等人[8]为监测岸线侵蚀进行了研究,他们对1968年以来加拿大萨斯喀彻温省草原水库沉积和侵蚀速率进行了计算统计,发现海岸线侵蚀率很高,特别是在上游部分。为了能够实时监测该地区的岸线变化,研究者使用谷歌地图海拔API,通过在每个河道延伸250米的上游地区绘制24个横截面,为两点之间的横截面提供高程数据,基于此来监控横截面的时空变化。

Alexandra Toimil等人[9]提出了一个全面的方法以解决因气候变化引起的海岸侵蚀问题。首先利用高时空分辨率的气候资料,重建海岸线在过去很长时间里的时空变化,并与基于横断面的平衡模型相结合,以评估局部海浪,风暴潮,天文潮和平均海平面上升引起的海岸侵蚀。该方法将潮汐变化可能对相邻海岸的长期演变所产生的潜在影响纳入海滩预算中。该方法提供了海岸线衰退的概率估计,同时考虑到海平面上升的不确定性,这两者都是确定适应优先级和有效分配资源的基本方面。除了对最近近十年的岸线变化进行研究之外,也有学者运用考古学知识,研究了近千年的海岸线变化,Omar Reyes等人[10]对太平洋最南端乔诺斯群岛海岸的变化进行了历史的研究,该研究区的考古研究包括十个地点,所研究的考古遗址还告知了海岸线经历的各种地貌变化,其可追溯到六千年前海岸线的位置、分布以及位置随时间的变化。地貌的升高或消退,为考古年龄可以通知该地区沿海形态变化的年代学模型提供了工作基础。

近年来,国外研究主要探讨基于剖面的变化速率的计算方法与岸线变化影响因子。除日本、荷兰、新加坡等,世界上其它国家少有大规模的围填海活动,但愈演愈烈的海岸带开发利用,如,农牧渔业发展、采沙、旅游与娱乐等,以及气候变暖、海平面上升、河流入海泥沙减少等因素,同样使得海岸带面临越来越多的问题与威胁,海滩侵蚀是全球海岸所面临的最普遍问题。综合国内外海岸线变化方面的研究,得出以下结论: 1) 利用多源、多类型、长期的资料和数据对海岸线变化过程进行动态监测是海岸线变化研究的基础,仍将是普遍关注的研究重点之一,更高时空分辨率遥感数据的作用和优势将日益显现,但其应用仍将面临实测潮汐等信息不足的制约; 2) 对海岸线变化特征、规律与机理的认识已经日益深化,基于大量高精度数据和机理模型的深入研究已成为热点和前沿问题,新近对"海岸线位置相关性及非单调线性变化"特征的认识使得对岸线变化特征的描述更加深入、更加接近真实情景,但也对研究方法,尤其是模型的发展提出了新的要求; 3) 在多时空尺度气候变化和人类活动的共同影响下,海岸线变化的过程、机制、趋势与影响具有显著的复杂性和区域差异性,由于海岸带综合管理只能在区域层面得到有效实施,所以,针对不同的海岸带区域开展大量综合的研究,聚焦海岸线变化的原因和机制及其对海岸带环境和生态的影响,以及不同区域之间的相互联系与影响特征,这将是未来研究的重点之一。

参考文献:

[1] Sturdivant E, Lentz E, Thieler E R, et al. UAS-SfM for Coastal Research: Geomorphic Feature Extraction and Land Cover Classification from High-Resolution Elevation and Optical Imagery[J]. Remote Sensing, 2017, 9(10):1020.

[2] Kelly J T, Gontz A M. Using GPS-surveyed intertidal zones to determine the validity of shorelines automatically mapped by Landsat water indices[J]. International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation, 2018, 65:92-104.

[3] Eulie D O, Walsh J P, Corbett D R, et al. Temporal and Spatial Dynamics of Estuarine Shoreline Change in the Albemarle-Pamlico Estuarine System, North Carolina, USA[J]. Estuaries & Coasts, 2017, 40(3):1-17.

[4] Liu H, Zhang J, Wang H, et al. Numerical modeling of the tidal wave run-up and the eelgrass habitat at the Laizhou Bay[J]. Ecological Modelling, 2017, 360:378-386.

[5] Young A P. Decadal-scale coastal cliff retreat in southern and central California[J]. Geomorphology, 2017.

[6] Mohanty P C, Mahendra R S, Nayak R K, et al. Impact of sea level rise and coastal slope on shoreline change along the Indian coast[J]. Natural Hazards, 2017, 89(3):1-12.

[7] Martinez M L, Silva R, Lithgow D, et al. Human Impact on Coastal Resilience along the Coast of Veracruz, Mexico[J]. Journal of Coastal Research, 2017, SI(77):143-153.

[8] Sadeghian A, Boer D D, Lindenschmidt K E. Sedimentation and erosion in Lake Diefenbaker, Canada: solutions for shoreline retreat monitoring[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2017, 189(10):507.

[9] Toimil A, Losada I J, Camus P, et al. Managing coastal erosion under climate change at the regional scale[J]. Coastal Engineering, 2017, 128:106-122.

[10] Reyes O, Méndez C, Román M S, et al. Earthquakes and coastal archaeology: Assessing shoreline shifts on the southernmost Pacific coast (Chonos Archipelago 43°50′–46°50′ S, Chile, South America)[J]. Quaternary International, 2017.