基于机器学习的波多黎各埃斯孔迪多海岸线动态分析与预测：融合遥感与GIS技术的侵蚀模式评估及未来变化研究

本研究针对波多黎各埃斯孔迪多海岸带因自然与人为因素导致的严重侵蚀问题，结合遥感(RS)、地理信息系统(GIS)与机器学习(ML)线性回归模型，通过端点速率(EPR)、线性回归速率(LRR)和净海岸线移动(NSM)方法，量化1984-2024年海岸线变化趋势并预测2034/2044年演变。结果显示最大侵蚀速率达-6.4 m/年，最大淤积速率5.68 m/年，关键侵蚀区集中在Hidalgo等地，淤积区分布于Barra de Navidad等区域。该研究为海岸带可持续管理提供了数据驱动的决策依据。

　　

海岸带作为陆海交互的前沿阵地，其动态变化直接影响着全球60%以上沿海城市的安全与发展。波多黎各埃斯孔迪多这片以旅游业和渔业为经济支柱的太平洋海岸，正面临着日益严峻的侵蚀危机。当地既有墨西哥沿岸流(Mexican Coastal Current)等自然力量重塑海岸形态，又承受着旅游开发、采砂活动等人为干扰，导致部分区域年侵蚀速率高达6.4米。更棘手的是，气候变化引发的海平面上升和极端天气事件，正在加速这场"海岸线争夺战"。传统监测手段难以应对这种多尺度、多因素的复杂变化，亟需建立科学的预测体系来指导防护决策。

沙特阿拉伯努拉公主大学的研究团队创新性地将机器学习(ML)算法与传统地理空间技术相结合，通过分析40年(1984-2024)的Landsat卫星影像序列，包括Landsat 5 TM和Landsat 8/9 OLI数据，构建了海岸线变化预测模型。研究采用端点速率(End Point Rate, EPR)、线性回归速率(Linear Regression Rate, LRR)和净海岸线移动(Net Shoreline Movement, NSM)三种量化方法交叉验证变化趋势，并运用ML线性回归预测未来20年的海岸线位置。

Shoreline Change Analysis (1984–2024)
通过1984-2024年的时序分析发现，研究区呈现显著的空间异质性：Hidalgo、Bajos De Chila等区域遭受持续侵蚀，最大EPR值达-6.4 m/year；而Barra de Navidad等区域则呈现5.68 m/year的快速淤积。最小变化值显示海岸线整体处于活跃调整状态(-0.01至0.02 m/year)。LRR与EPR的一致性验证了变化趋势的可靠性，表明自然动力与人类活动的双重作用导致海岸系统失衡。

Discussion and Implications
研究发现侵蚀区多集中于人类活动密集的旅游带，这与沿海工程改变沉积物运移路径直接相关。ML预测模型显示，若不采取干预措施，到2044年关键区段将再后退15-20米，威胁到价值数百万美元的滨海设施。研究建议优先在Hidalgo等高风险区实施基于自然的解决方案(Nature-based Solutions)，如人工沙丘修复，同时通过GIS空间规划控制开发强度。

Conclusion
该研究建立了RS-GIS-ML协同分析框架，首次量化了波多黎各埃斯孔迪多海岸线的多尺度变化规律。预测模型表明当前管理策略不足以应对未来挑战，需建立动态监测-预测-决策的闭环系统。成果为全球类似海岸带提供了技术范式，特别是将机器学习线性回归与传统地貌指标结合的方法，显著提升了中长期预测的准确性。

关键技术包括：1) Landsat多时相卫星影像处理；2) EPR/LRR/NSM海岸线变化量化算法；3) 基于Python的ML线性回归建模；4) GIS空间叠加分析。研究区域坐标范围为97°7'30''W-96°50'30''W和15°58'0''N-15°41'0''N，面积61.01 km²。

这项由Radwa Marzouk、Menwa Alshammeri等学者完成的研究，通过 Princess Nourah bint Abdulrahman University (PNURSP2025R910)项目支持，不仅揭示了海岸系统对全球变化的响应机制，更重要的是开发了可推广的智能预测工具，为实施联合国可持续发展目标(SDG)14中的"保护海洋生态系统"提供了科学抓手。论文发表在《Journal of South American Earth Sciences》，其价值在于将前沿计算技术与经典地貌学分析深度融合，开创了海岸带韧性研究的新范式。