《海岸线变化的国家评价：美国墨西哥湾海岸线的历史变化与海岸带土地

《海岸线变化的国家评价：美国墨西哥湾海岸线的历史变化与海岸带土地 《海岸线变化的国家评价：美国墨西哥湾海岸线的历史变化与海岸带土地损失》译文连 载三 海岸线变化速率的计算和表达 长期岸线变化率是由一个具有数字岸线分析系统（DSAS）功能的地理信息系统提供的，目前 正在使用的是USGS和TPMC环境服务部门合作开发的一套ArcView扩充软件（2.0版本）。该版本的是为了提高使用者应用岸线变化分析系统识别主要步骤的效率。ArcView的扩展包含三个主要组成部分，即基线、使用者选定岸段内生成的一系列（与岸线正交的）剖面、变化速率（线性回 归、端点速率、平均速率，端点平均速率，jackknife）。该程序利用剖面线编号（Avenue code）生成（垂直岸线的）横剖面并计算岸线变化速率，并利用程序自动生成格式化的用户界面。 以上述4个时段的4条岸线为基础建立的基线，位于这4条岸线的向海一侧，并平行该组岸线 的总体走向趋势。利用DSAS确定横剖面之间50m的间隔距离。人工消除少于4条岸线的那些横剖面。这一类横剖面可能是以下一个或几个因素造成的（图2），包括：（1）潮道冲蚀了1条或数条岸线；（2）某些岸段缺失（数据缺失）；（3）障壁岛的侧向迁移（岸线不重迭和/或是速率解释有误）；（4）岸线在一段时间内消失。 每条横剖面的岸线长期变化速率是对 4条岸线——最早的是19世纪、最晚的是激光雷达生成的现代岸线——位置的线性回归计算获得的。当仅有有限数目的岸线数据可用时，线性回归是最令 人满意的定量统计方法（Crowell et al., 1997）。同时，它还是描述岸线运动和评价变化速率的应用最 广泛的统计技术（Crowell and Leatherman, 1999）。短期岸线变化速率是用端点方法（the endpoint method）对比1970年代与更新的通过激光雷达获得的岸线位置计算出来的。这里定义的海岸线长 期与短期变化速率，将在本报告中使用。 每条横剖面（垂直岸线布设，间距50m）的岸线长期、短期变化速率用不同颜色标示：绿色标 示加积、红色表示侵蚀。最后，将岸线变化速率和单一岸线数据层编纂成ArcIMS或提供网上地图服务（Arc Internet Map Server），网址。 影响变化速率的岸线定义与滩面变化 岸线定义 激光雷达数据提取岸线的手段代表了岸线变化调查的一种新方法。以高水位线作为海岸线标 志，从地形图和航空照片获取了应用激光雷达技术以前的3条历史岸线。由于野外视觉的良好区分 效果，近150年以来，高潮线已成为被公认的海岸线。GPS和激光雷达等先进技术的采用，现在可 以根据某一特定高程或特定的潮汐数据（例如MHW）来确定海岸线。海岸线定义的变化，已从不 以高程数据控制的物理特征参数变为由某一高程确定的海岸线，这一高程是涉及岸线位置变化和变 化速率的计算。 公开发表的和内部资料被用来评价由海滩剖面、航片的或GPS调查获得的高水位线的水平方向和垂直方向的变化，及海滩剖面、GPS调查或激光雷达调查获得的高水位线（表5）。同时，在美国的海滩与波浪特征完全不同的多个地点在同一时刻或在数周之内确定高水位线和平均高水位线的 位置。对比这些高水位线和平均高水位线位置的前提是，观察到的偏差是岸线的人为定义不同造成 的，而与调查期间的海滩剖面实际变化没有关系。考虑到各次调查之间较短的时间间隔或某一特定 岸段是相对稳定的，所以，这个假设是相对保险的。 表5表明，不同观测地点的高水位线和平均高水位线之间的平均绝对水平方向的偏差范围从数 米到50多米，垂直偏差最大可达2m。大多数水平偏差小于20m，大多数垂直误差小于1m。偏差在相对平坦的海滩因高波浪的高爬高（runup）（如华盛顿州西南部）能力而最大；相反，在波浪爬 高能力较低的海滩（如佛罗里达的西海岸）最低。因为碎浪经常冲上海滩，所以平均高水位线通常 在高水位线向海一侧（Morton和Speed, 1998）。我们分析的数据中，90%以上的横剖面（表5）中的平均高水位线在高水位线的向海一侧。因为我们最近采用平均高水位线作为岸线标志，所以高水 位线和平均高水位线之间的系统偏差，可能导致海岸线位置和计算出的变化速率在一个给定地点相 1 对于真正变化，倾向于缓慢的侵蚀、由侵蚀变为加积或快速加积。 人类活动 人类试图使海岸线稳定的做法极大地影响其变化速率。海滩养护或海岸线稳定设施的修筑都会 改变海岸带的动力过程、沉积物的搬运和海岸线位置。例如，人为的海滩养护导致快速的、暂时的 海岸线的加积。即使未进行海滩养护的自然状态下的海滩岸线可能会经历侵蚀，但是海滩养护的频 率，人为向其倾泻的巨量的砂会使调查的岸线变化倾向于加积或稳定。 图2当横剖面与4条岸线的交点数据缺失时，这类横剖面即被舍弃的四种情况 Trembanis和Pilkey（1998）对1996年以前可以识别的进行了海滩养护的湾区进行了概括。这 些记录用来区分受海滩养护影响的岸段。阿拉巴马地质调查所的Steve Jones、南阿拉巴马大学的Scott Douglass和佛罗里达环保局的Ralph Clark提供了另外的一些关于海滩养护的信息，仅包括激 光雷达岸线使用以前的海滩养护项目。没有对连续项目倾泻的巨量的砂和有限项目中倾泻的少量的 砂进行区分。据Trembanis和Pilkey（1998）的研究发现，佛罗里达西海岸是美国海滩养护最频繁 的地区，所以尽管自然侵蚀速率可能更高，但频繁的海滩养护的直接后果就是海岸线的低后退速率 或保持稳定。区分自然侵蚀速率和海滩养护的影响是困难的，因为具体区分二者的试验还没有进行 过。此外，由于海滩养护前、后海岸线的具体位置的资料不全，所以区分二者所需的可以应用的数 据也很少。人类对海岸侵蚀的响应，包括海滩养护、岸线稳定设施的修筑等将在后面做进一步讨论。 结果的可靠性 海岸线变化的研究趋势和统计速率的可靠性仅与以下几点相关：1）决定每条岸线位置的准确性的测量误差；2）解释海岸线位置变化的取样误差；3）与编辑和对比岸线位置相关的统计误差。 Anders和Byrnes（1991）、Crowell等（1991）、Thieler和Danforth（1994）和Moore（2000），提供 了典型测量误差的大致估计，包括与测图方法、历史海岸线资料、以地理坐标形式标记的岸线位置 和海岸线数字化等有关的测量误差。其中，最大的误差是定位误差：,10m，主要由于最初调查（“T 类地形图”和航片）所用的比例尺和测量不准确造成的。然而，由于分析的岸线变化速率的时间跨度 很大（>100年），所以误差可以降低。Stockdon等（2002）提供了从激光雷达数据中提取的岸线的 2 GPS定位误差（,1m）和回归误差（,1.5m）的估计。 表5 高水位线和平均高水位线之间的绝对水平方向和垂直方向上的差别 位置 调查日期（高水位线） 调查日海岸长观测平均平均平均高资料来源 期（平均度（km） 点数水平垂直水位线 高水位量 偏差偏差向海方 线） （m） （m） 向偏移 （％） Galveston 01-27-95 01-27-95 1 18 0.6 100 Morton and 点 1ls., TX Speed, 1998 North 08-16-95 08-16-95 1.6 6 8 0.4 100 Padre ls., 09-14-95 09-14-95 1.6 6 8 0.2 100 1TX 09-28-95 09-28-95 1.6 6 12 0.2 100 10-06-95 10-06-95 1.6 6 6 0.3 100 22Duck, NC 1994-1996 111 40 2.0 100 Pajak and 点 Leatherman, 2002 Klipsan, 05-26-99 05-28-99 3.0 171 22 0.5 100 Ruggiero and 3WA others, 2003 09-21-99 09-24-99 3.0 171 52 0.8 100 Ocean 05-26-99 05-28-99 4.0 200 23 1.0 100 Shores, 07-27-99 07-22-99 4.0 200 8 0.2 100 3WA 05-06-01 05-07-01 4.0 200 30 1.0 100 Oysterville, 09-21-99 09-10-99 3.5 201 49 0.9 100 3WA Assateague 03-16-98 & 03-17-98 04-03-98 58.6 1172 11 0.7 99 National Park ls., Service(M.Duffy) 09-29-99 & 10-28-99 10-01-99 60.0 1200 20 1.6 100 4MD/VA 06-13-01 & 06-14-01 06-05-01 52.4 1049 8 0.6 92 10-01-02 09-12-02 47.7 953 22 1.4 98 Coastal Research and Engineering, lnc.(M.Byrnes) 1 在有验潮站观测数据的海滩剖面上同时测量高水位线和平均高水位线 2 三年内的111天里通过视频照像机拍摄高水位线，并从海滩综合剖面中获得平均高水位线 3 几乎同时对高水位线进行航摄，并且对平均高水位线进行全球定位系统定位 4 几乎同时对高水位线进行全球定位系统定位，并且对平均高水位线进行激光雷达调查 表6 墨西哥湾海岸线的测量误差最大估计值 测量误差(m) 时间阶段 1 2 3 4 4 4 4 0 校正误差(E) r 1 1 1 0 数字化误差(E) d 10 10 0 0 T类地形图测量误差(E) t 0 0 0 18 岸线替代指标的偏移误差 (E) o0 0 0 1.5 激光雷达定位误差(E) l 10.8 10.8 4.1 18.1 海岸线定位总误差(E) sp 0.2 按年计算的剖面中的误差 (E)(m/年)（m） a *时段：1＝1800s；2＝1920s；3＝1970s；4＝1995年后 表6提供了本项目中最大测量误差的估计值及每一项误差对海岸线位置和变化速率的影响。岸 线位置的总误差（E）（方程1）通过各项平方的加和的平方根求得，E包含了所有的测量误差：spsp 校正误差（E，数字化过程中的误差（E，“T类地形图”的测量误差（E），岸线替代指标的偏移误））rdt 差（E）和激光雷达定位误差（E）。本项目中，校正误差代表1:20000比例尺的“T类地形图”中的ol 选定的最大的可接受RMS误差。我们假设其它来源的数据具有相同的标准。校正误差仅在历史岸 线数据中应用。数字化过程产生的误差代表以往项目中的最大误差（Anders and Byrnes, 1991; Crowell et al. 1991; Moore, 2000）。数字化过程中产生的误差也仅在历史岸线中存在。Shalowitz（1964）确定的最大的“T类地形图”测量误差，包括与制图有关的所有过程中产生的误差，如与标尺的距离、飞 3 机工作平台的位置以及高水位线的辨识。“T类地形图”的测量误差仅在历史岸线数据中存在，这些 数据包括1、2时段（表6）以来（1800年代和1920－1930年代）岸线，它的假设是更新的海岸线是通过航片和其它途径获得的。岸线替代指标的偏移误差代表墨西哥海湾海岸的高水位线和平均高 水位线之间的最大水平偏移（表5）。这个误差仅在激光雷达获得的数据中存在。激光雷达定位代表 与激光雷达岸线偏移有关的最大误差（Stockdon et al., 2002）。激光雷达定位误差仅在激光雷达数据 提取的岸线中存在。综合上述，总的岸线定位误差由方程1算得： 每个时期的总误差可以单独计算出来。最后，每个时期的定位误差综合成一个总误差，并收编 在每个横切剖面中。它的价值是可以提供任何一给定横切剖面按年计算的岸线变化的误差估计值。 按年计算的误差（E）可以由方程2求算： a 墨西哥湾海岸线通过最佳估计计算出的年测量误差的最大估计值为0.2m/a（表6）。 在相关局部区域的真实海岸线位置短期变化研究中，我们对取样误差（Morton, 1991；Douglas and Crowell, 2000）还知之甚少。评估由季节性洋流、快速的风暴侵蚀和随后的恢复造成的短期的岸 线变化需要这一时期内更多频率的测量数据。此外，多数数据中还包括由于高水位线变化（沉积物 供应量不变）引起的岸线的表观变化（Morton, 1991）。由于大多数岸线缺少这些能够反映岸线短期 真正变化的可靠数据，所以对整个岸线位置的不确定性的定量化工作受到限制。但其中一个例外的 岸线是北卡罗来纳州的Duck岸线，通过Duck剖面中的460个岸线位置数据，COE在该岸线处进行了长达20年的剖面调查。Barton及其他研究者（2003）展示了岸线位置的变化范围，结果显示即 使是在一个相对稳定的岸段，其岸线变化也在?20m的范围。 线性回归法是研究海岸线移动和估计变化速率时最常用的统计方法（Crowell和Leatherman, 1999）。线性回归法假设研究对象满足线性关系，而这从技术角度讲是不准确的（Morton, 1991; Barton et al., 2003），但是对于求算一级近似值来说是足够的。由于线性回归法不能预测潜在的短期变化趋 势的变化以及加速或减速趋势，所以本项研究中，平均变化趋势和岸线变化速率是按长期变化（整 个时期）和短期变化（最近）为尺度计算的。通过把每个剖面中四条岸线位置做线性回归，回归线 的斜率决定长期岸线变化速率。变化速率的结果以米/每年为单位列于表7。长期岸线变化速率的不确定性也以m/a为单位（?m/a，列于表7），回归线的斜率的不确定性具有90％置信度。这意味着，具有90％置信度的岸线真实变化速率的范围等于90％置信度值?岸线的总定位误差。趋势线的变化范围反映测量和取样误差。 墨西哥湾沿岸各州的实地考察和前期研究（表1）显示本项目中的变化趋势和相对速率是准确 的。岸线变化趋势和速率的恒定性越好，制图结果的可靠性随之越高。一方面，在发生快速侵蚀或 加积、且变化速率在过去的几十年恒定的岸段，分析结果的置信度最高。与之相对，在相对稳定、 且变化速率慢的岸段，绝对结果的置信度降低。这是因为在历史岸线和激光雷达岸线数据中的微小 差别可以极大地改变回归线和计算结果。在岸线变化趋势经常剧烈变化（指在侵蚀和加积之间经常 变化－译者语）的地区，数据的可信度也会降低。 GPS和激光雷达等先进技术能够更准确地确定海岸线的位置，降低工作方法造成的误差，并且 提高未来的历史岸线的准确性（降低误差）。建立岸线的数据平台（从激光雷数据中提取的平均高 水位线），并以此作为比较的标准，首次具备了定量和有意义的误差分析能力。将来，每个电子版 平均高水位线在展示时，都提供一个与之相伴随的能够确定岸线置信度的误差范围。以后的岸线和 4 相关的置信度范围将提供调查岸线变化的更加精确的数据。但遗憾的是，激光雷达技术和其它岸线 制图技术仍然不能区分短期的岸线位置变化和长期的岸线变化趋势。 表7a. 通过对4条岸线进行线性回归获得的长期海岸线变化趋势 州 横切剖平均岸线变化侵侵蚀速率m/a 加加积速率m/a 面数量 速率(m/yr) 蚀% 积% 最大 平均 最大 平均 10.644 58 42 -0.1,0.1 -7.7,3.4 -0.8,0.9 7.6,8.5 0.9,1.2 佛罗里达 1.294 75 25 -0.4,0.8 -2.8,1.9 -0.8,0.9 2.2,0.5 0.5,0.9 阿拉巴马 724 80 20 -2.3,1.9 -13.5,3.3 -3.1,1.8 3.0,3.1 1.0,2.2 墨西西比 2.490 91 9 -7.1,4.5 -36.8,14.2 -8.2,4.4 7.2,12.0 2.5,5.2 路易斯安娜 10.626 64 36 -0.7,1.7 -9.2,5.1 -1.8,1.3 14.9,18.6 1.2,2.4 德克萨斯 表7b. 通过近期两条岸线的端点斜率获得的短期岸线变化趋势 州 横切剖平均岸线变化侵蚀% 侵蚀速率m/a 加加积速率m/a 面数量 速率(m/yr) 积% 最大 平均 最大 平均 11.116 0.2 54 -21.3 -1.5 46 37.3 2.2 佛罗里达 1.466 0.3 42 -9.2 -1.5 58 10.4 1.5 阿拉巴马 968 -2.1 63 -46.4 -5.8 37 19.4 4.4 墨西西比 2.924 -10.1 88 -78.6 -12.0 12 19.1 3.9 路易斯安娜 10.912 -0.1 48 -25.1 -2.6 52 48.2 2.2 德克萨斯 （王 福、商志文译，王 宏校） 5