海岸监测数据应用框架研究：以前丘地貌为例的多技术融合评估

《Ocean & Coastal Management》：A framework for using coastal monitoring data: a foredune case study

本研究针对海岸带管理中监测技术选择复杂的难题，开发了一个结构化框架来指导不同时空尺度下海岸过程与形态指标的监测。研究人员通过整合遥感无人机（RPA）LiDAR、航空LiDAR、摄影测量和卫星衍生数据等多种技术，对澳大利亚东南部两个典型海滩的前丘变化进行了多维度分析。结果表明，综合运用互补性监测技术能显著提升海岸变化预测的时空相关性，为海岸管理决策提供了更可靠的数据支撑。该框架为海岸从业者依据具体需求选择最优监测方案提供了实用指南。

　　

海岸带是地球上最具动态性和复杂性的环境之一，受到从风暴事件到海平面上升等多种自然和人为过程的共同塑造。然而，海岸管理者、研究人员和决策者面临着一个普遍难题：如何从琳琅满目的监测技术（如卫星遥感、航空摄影、无人机LiDAR、地面测量等）和庞杂的数据集中，选择最合适的方法来捕捉特定海岸过程或评估特定海岸风险？这些技术和数据集在空间分辨率、时间频率、覆盖范围以及成本效益上存在显著差异，不当的选择可能导致监测结果无法准确反映真实情况，从而影响管理决策的有效性。

为了破解这一难题，发表在《Ocean 》上的研究论文《A framework for using coastal monitoring data: a foredune case study》进行了一项开创性的工作。研究人员以澳大利亚新南威尔士州（NSW）伊拉瓦拉海岸的两个典型海滩——武诺纳-贝兰比海滩和瓦里拉海滩为案例，系统评估了多种海岸监测技术的性能，并最终提出了一个旨在指导数据应用的通用框架。这项研究的意义在于，它像一位经验丰富的“导航员”，为在海岸监测技术的“海洋”中航行提供了清晰的“路线图”。

为了系统评估不同监测技术，研究人员综合运用了几项关键技术方法。研究基于澳大利亚新南威尔士州海岸的多个现成数据集和自主采集数据，主要包括：利用配备LiDAR传感器的遥感无人机（RPA）进行高精度地形测绘；分析政府发布的航空LiDAR数据；处理历史摄影测量数据以重建长期变化；以及利用公开的卫星衍生海岸线产品（如Digital Earth Australia Coastlines和CoastSat）进行 shoreline（海岸线）变化分析。通过对这些数据集的空间分辨率（如点云密度、像元大小）、空间覆盖范围、时间分辨率（调查频率）和时间覆盖范围（数据记录的时间跨度）进行标准化分类和比较，并结合对研究区前丘体积、高度和宽度等地貌参数的量化分析，来验证不同技术的适用性。

海岸数据 – 分辨率和覆盖范围

研究人员首先对各类海岸监测技术的数据特性进行了系统梳理和分类。他们将空间分辨率、空间覆盖范围、时间分辨率和时间覆盖范围分别划分为低、中、高三个等级。分析发现，不同的技术各有优劣，形成了天然的互补关系。例如，遥感无人机（RPA）LiDAR能提供极高的空间分辨率（点密度>6 pt/m²），可以精细刻画海滩和前丘的微观地形，但其覆盖范围通常较小（三级沉积物分区尺度，约10公里以内），且目前时间序列较短。航空LiDAR同样具有高空间分辨率，并能覆盖广阔的区域（一级沉积物分区尺度，>100公里），提供了中等时间覆盖范围（有多期数据），但数据获取频率较低。相比之下，摄影测量数据虽然空间分辨率较低，却拥有跨越数十年的高时间覆盖范围，为理解长期演变提供了宝贵资料。卫星衍生海岸线数据（如DEA Coastlines, CoastSat）则表现出高时间分辨率（可至每月）和高时间覆盖范围（自1988年至今），以及广阔的空间覆盖，非常适合监测如海岸线进退、海滩旋转等周期性变化，尽管其空间分辨率相对较低。这种详尽的评估为后续按需选择技术奠定了坚实基础。

海岸数据 – 海岸线和前丘

在具体应用层面，研究对比了不同技术生成的地形表面和海岸线数据。结果显示，源自摄影测量数据的地表模型由于历史技术限制，其地形复杂度较低。而所有的LiDAR数据（包括机载、地面激光扫描和RPA LiDAR）都展现出优于摄影测量和卫星数据的空间分辨率。特别是RPA LiDAR，其处理后的地面点平均密度可达12 pt/m²，经过稀释后点间距可达0.25米，配合高分辨率的RGB正射影像，能够极其精细地描绘海滩和前丘形态。LiDAR数据另一个关键优势在于其能够区分地面点和植被点，从而生成更准确的地形表面模型，这对于被植被部分覆盖的前丘体积计算至关重要。

前丘体积

武诺纳-贝兰比海滩的前丘体积分析（1956年至2024年）表明，该区域前丘在长期内保持相对稳定，但受到风暴事件和人为干预的显著影响。总体积平均为220 (±10) m³ m^-1，并呈现轻微的向海推进（progradation）趋势。值得注意的是，在1987年至2013年间经历了快速淤积（从170 m³ m^-1增至270 m³ m^-1），随后在2013年至2018年间因风暴影响体积减少了约50 m³ m^-1。南北两段的前丘变化趋势在1980年代中期后趋于一致，显示了人类活动（如海滩改善计划）和自然事件的共同作用。

瓦里拉海滩的前丘则表现出更复杂的演变历史（1948年至2023年）。1940年代的沙矿开采和城市化导致前丘体积大幅减少，随后进入一个相对稳定期。2000年之后，随着伊利瓦拉湖训练堤的建设和沙滩滋养工程，北部前丘开始逐渐恢复，而南部前丘因硬质护岸的存在体积保持缓慢下降趋势。整个观测期间，前丘平均体积为300 (±20) m³ m^-1，线性趋势显示为轻微侵蚀。卫星衍生的海岸线变化数据在两个海滩呈现出不同的模式，在武诺纳-贝兰比海滩，不同产品（DEA Coastlines 和 CoastSat）甚至给出了不尽相同的海岸线变化趋势，这凸显了海岸系统的复杂性和选择适当数据产品及解释结果的重要性。

海岸数据 – 分辨率和覆盖范围

讨论部分进一步深化了对不同数据集价值的理解。摄影测量和历史航空影像档案提供了无可替代的长期视角，能够揭示重大侵蚀事件和人类工程（如修建训练堤）对海岸地貌的长期影响。将历史摄影测量数据与现代高分辨率数据结合，极大地增强了对海岸变化，特别是对前丘演化过程的理解。所有类型的LiDAR数据在空间分辨率上都优于传统方法。大范围的航空LiDAR测绘为灾害研究和模型建立提供了宝贵的基线数据。而RPA LiDAR凭借其快速部署能力和厘米级精度，在评估风暴等突发事件影响、监测管理措施效果方面展现出巨大潜力，能直接增强灾害减缓能力。卫星衍生数据产品，尽管开发成本高，但一旦成熟，为用户提供了高效、灵活的解决方案，特别适合于监测大范围、周期性的海岸变化，如与厄尔尼诺-南方振荡（ENSO）相关的海滩变化。

海岸数据 – 海岸线和前丘

研究发现，海岸线行为和前丘形态的变化在不同数据集间存在差异，这反映了海岸系统内在的复杂性。例如，在武诺纳海滩，前丘相对稳定，但卫星数据显示其海滩却处于侵蚀或缓慢淤积状态，这与某些认为前丘发育受海滩（近岸）沉积物预算控制的简化模型并不完全一致。研究结果更支持Hesp (2002)提出的综合模型，该模型同时考虑了短期风暴事件的影响、恢复期的淤积路径以及海岸线更宏观的侵蚀或沉积背景（即近海海床的状态）。这表明，需要更综合的视角和更丰富的数据来准确理解驱动海岸变化的关键过程。

研究最重要的成果是提出了一个海岸监测数据应用的概念框架。该框架将关键海岸过程/灾害（如风暴、海平面上升、ENSO、人为干预）与建议的趋势指标（如海滩宽度、前丘体积、海岸线位置）和监测的时空尺度联系起来，进而推荐最适合的数据集或技术组合。框架强调，没有任何一种监测技术是冗余的，它们各有其独特的优势和应用场景。选择取决于具体的研究问题或管理需求。例如，监测单次风暴事件对海滩形态的即时影响，需要高时空分辨率的数据，RPA LiDAR或现场海滩剖面测量是理想选择；而要理解ENSO引起的多年尺度海滩旋转，则需要高时间频率、中等空间分辨率的数据，如卫星衍生海岸线产品。框架还指出，在实际应用中，数据的可获取性、处理难度、成本以及最终用途（如风险评估、管理规划、公众沟通）都会影响技术选择。最重要的是，框架鼓励整合互补的监测技术和数据集，以弥补单一数据在时空尺度上的不足，从而为海岸管理提供更全面、可靠的投影和决策依据。

综上所述，这项研究通过对多种海岸监测技术的系统性评估和案例研究，成功构建了一个实用性强、逻辑清晰的数据应用框架。该框架有效地解决了海岸从业者在面对复杂技术选项时的选择困境，指导他们根据具体的监测目标（如特定的海岸过程、时空尺度）来选择最优的技术组合。研究表明，综合运用历史档案数据（如摄影测量）、现代高精度数据（如LiDAR）和持续观测数据（如卫星产品），能够极大地提升我们对海岸系统多尺度行为的理解，使海岸灾害评估和管理规划建立在更坚实的证据基础之上。随着遥感平台、传感器和数据分析技术（如机器学习）的不断进步，未来将有更多数据产品涌现，本研究提出的框架为评估这些新工具的效用并将其有效融入海岸管理实践提供了重要基准和指导原则。