海岸侵蚀脆弱性评估模型构建及其应用研究

海岸侵蚀脆弱性评估模型构建及其应用研究

论文摘要

海岸带是陆地与海洋交互作用的地带,对人类社会经济发展和自然生态环境都具有重大的价值。海岸带系统在外界动力(如波浪、潮汐等)的作用下演变特征复杂,而日益增强的人类活动与之叠加则会导致海岸带演变更趋复杂。随着海平面上升,河流入海通量减少,风暴频率增多,海岸围垦活动加强,导致海岸侵蚀日益加剧。面对海岸侵蚀,需要针对不同空间尺度海岸侵蚀脆弱性制定不同的管理政策。国内海岸侵蚀研究主要聚焦于侵蚀成因分析与侵蚀强度评估研究,对海岸侵蚀脆弱性没有明确定义,海岸侵蚀脆弱性评估较少,而且都是单一空间尺度的海岸侵蚀脆弱性评估,忽略了人类活动(人工海岸建设)对海岸侵蚀脆弱性影响,且评估方法存在不足。针对以上不足,本文以海洋科学、地质学、地理学、灾害学、数理和模糊数学等学科理论基础为指导,在已有的海岸侵蚀脆弱性和海岸脆弱性研究基础之上,重点考虑人类活动(人工海岸建设)对海岸侵蚀脆弱性影响,建立地方级和区域级海岸侵蚀脆弱性评估指标体系。针对指标数据分级存在的不足,创新性采用启发式高斯云变换分级方法;针对评估过程中存在的不确定性(随机性和模糊性),选取模糊集理论模型和多维高斯云模型作为评估模型。通过野外调查和资料收集充分获取评估指标数据的基础上,根据评估原则之一(数据的可获取性)和福建(尤其厦门)海岸高速发展现状(大量人工海岸修建),选择厦门和福建作为研究案例,对厦门(多维高斯云模型)和福建海岸(模糊集理论模型和多维高斯云模型)进行地方级和区域级海岸侵蚀脆弱性评估,以期完善海岸侵蚀脆弱性评估理论和方法体系,提高评估的科学合理性,并为不同尺度海岸减灾防灾和海岸带综合规划提供科学指导,从而实现海岸带可持续发展。主要得到以下认识:(1)在已有的海岸侵蚀脆弱性和海岸脆弱性研究基础上,本文将海岸侵蚀脆弱性定义为:在一定的社会经济背景下,海岸在侵蚀灾害范畴,系统易于受到损害的程度和从侵蚀影响中的恢复和适应能力。重点考虑了人工海岸建设对海岸侵蚀脆弱性影响,从海岸特征、海岸动力和社会经济三方面建立了区域级和地方级海岸侵蚀脆弱性评估指标体系,两个尺度指标体系当中,首次提出海岸缓冲能力作为重要指标评估地方级尺度人工海岸和自然海岸抗侵蚀状态,人工岸线比例作为反映区域级人工海岸抗侵蚀状态,弥补了在进行海岸侵蚀脆弱性评估没有重点考虑人工海岸建设影响这一不足。(2)首次将启发式高斯云变换方法应用于海岸侵蚀脆弱性指标数据分级当中,并首次通过Python程序语言编写启发式高斯云变换程序,提高了数据分级效率。启发式高斯云变换数据分级方法优于标准差分级方法,是一种软分级,反映了数据复杂的空间分布特征,脱离了传统(比如标准差分级法)“硬分级”的束缚,更科学合理。(3)首次将多维高斯隶属云函数应用于海岸侵蚀脆弱性指标数据合成当中,很好地解决了评估过程中存在的不确定性。多维高斯云模型理论建模少,计算过程简单,减少了多次合成运算的信息丢失使得评估结果更为科学合理,更适用于海岸侵蚀脆弱性评估研究。(4)不同尺度海岸侵蚀脆弱性评估指标体系之间存在一定差异,其中区域级和地方级指标存在完全差异的指标有海岸高程、海岸坡度、相对海平面变化和潮差;完全没有差异的指标有平均波高、人均GDP和一般公共预算支出;其他地方级和区域级指标彼此既有相关联系又存在区别。上述差异是由不同尺度海岸侵蚀脆弱性评估体系、不同尺度数据可获取性和精度以及不同尺度管理需求等原因导致的。(5)根据多维高斯云模型对福建和厦门海岸侵蚀脆弱性评估结果可知:1)区域级评估结果:福建海岸侵蚀脆弱性高和很高等级主要分布在福州市辖区、福州平潭县、莆田市辖区、莆田仙游县、泉州石狮市和厦门市辖区,这些区域需要引起海岸管理者注意,主要是加强这些岸段对海岸侵蚀适应能力,比如增强海岸防护能力,进行软质护岸和生态护岸。2)地方级评估结果:厦门海岸侵蚀脆弱性高和很高等级主要分布在岛内厦门港到杏林海堤岸段和游艇码头岸段,岛外海沧港岸段和杏林海堤西侧岸段,岛内曾厝垵岸段,白石炮台岸段,黄厝岸段和观音山岸段,这些岸段需要加强海岸警戒线内海岸基础设施保护以增强人工海岸抗侵蚀能力。综上所述,本文所建立的海岸侵蚀脆弱性评估理论和方法体系,可运用在不同空间尺度的案例研究中,且评估结果合理可信,弥补了国内不同尺度海岸侵蚀脆弱性评估研究中的不足,有助于提升评估结果的科学合理性,并能为不同尺度海岸减灾防灾和海岸带综合规划提供科学指导,从而实现海岸带可持续发展。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和意义
  •     1.1.1 研究背景
  •     1.1.2 研究意义
  •   1.2 研究进展
  •     1.2.1 海岸脆弱性的概念与内涵
  •       1.2.1.1 脆弱性的概念发展
  •       1.2.1.2 海岸脆弱性的概念与内容
  •       1.2.1.3 海岸侵蚀脆弱性概念与内涵
  •     1.2.2 海岸脆弱性的空间多尺度性
  •     1.2.3 海岸脆弱性评估的数据获取与处理
  •     1.2.4 海岸脆弱性评估
  •       1.2.4.1 评估框架
  •       1.2.4.2 评估方法
  •       1.2.4.3 评估方法的不确定性
  •   1.3 存在的不足
  •   1.4 本论文主要工作
  •     1.4.1 研究目标与研究内容
  •     1.4.2 本文工作量与技术路线
  • 第二章 研究区概况
  •   2.1 福建海岸概况
  •     2.1.1 自然环境概况
  •     2.1.2 海岸社会经济概况
  •   2.2 厦门海岸概况
  •     2.2.1 自然环境概况
  •     2.2.2 海岸社会经济概况
  • 第三章 材料与方法
  •   3.1 定义评估单元
  •   3.2 建立评估指标体系
  •     3.2.1 地方级指标体系
  •     3.2.2 区域级指标体系
  •   3.3 指标数据量化
  •     3.3.1 指标数据分级
  •     3.3.2 指标数据权重
  •       3.3.2.1 层次分析法
  •       3.3.2.2 熵权
  •     3.3.3 指标数据合成
  •       3.3.3.1 指数模型
  •       3.3.3.2 模糊集理论模型
  •       3.3.3.3 云模型
  •   3.4 数据来源与处理
  •     3.4.1 区域级评价单元指标数据
  •       3.4.1.1 自然数据
  •       3.4.1.2 社会经济数据
  •     3.4.2 地方级评价单元指标数据
  •       3.4.2.1 自然数据
  •       3.4.2.2 社会经济数据
  •   3.5 小结
  • 第四章 不同尺度不同模型海岸侵蚀脆弱性评估
  •   4.1 基于模糊集理论福建海岸侵蚀脆弱性评估
  •     4.1.1 评估单元数据分级
  •     4.1.2 权重确定
  •     4.1.3 评定脆弱性等级
  •   4.2 基于多维高斯云模型福建海岸侵蚀脆弱性评估
  •     4.2.1 评估单元数据分级
  •     4.2.2 权重确定
  •     4.2.3 评定脆弱性等级
  •   4.3 基于多维高斯云模型厦门海岸侵蚀脆弱性评估
  •     4.3.1 评估单元数据分级
  •     4.3.2 权重确定
  •     4.3.3 评定脆弱性等级
  •   4.4 小结
  • 第五章 讨论
  •   5.1 评估指标体系
  •     5.1.1 指标体系的合理性
  •     5.1.2 不同尺度指标体系的差异
  •       5.1.2.1 随着评估尺度变化的指标
  •       5.1.2.2 随着评估尺度未变化的指标
  •       5.1.2.3 不同尺度指标体系中相互关联的指标
  •       5.1.2.4 不同尺度评估体系评估的适用性
  •   5.2 评估模型
  •     5.2.1 两种数据量化(数据分级、数据合成)方法比较
  •       5.2.1.1 指标数据分级方法比较
  •       5.2.1.2 数据合成方法比较
  •     5.2.2 两种数据量化结果比较
  •     5.2.3 与其他已有的海岸侵蚀脆弱性研究对比
  •   5.3 关于评估数据的获取
  •   5.4 福建厦门海岸侵蚀脆弱性相关建议
  •   5.5 小结
  • 第六章 总结与展望
  •   6.1 主要结论
  •   6.2 主要创新
  •   6.3 不足与展望
  • 参考文献
  • 附录1
  • 附录2
  • 攻读博士学位期间参加的科研项目及科研成果
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 朱正涛

    导师: 陈沈良

    关键词: 海岸侵蚀脆弱性,评估指标体系,数据分级,数据合成,海岸保护

    来源: 华东师范大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 海洋学

    单位: 华东师范大学

    基金: 海洋公益性行业科研专项经费项目“我国砂质海岸生境养护和修复技术示范与研究”(项目编号:200905008),以及海洋公益性行业科研专项经费项目“海岛旅游海滩管理技术研究与应用示范”(项目编号:201405037)

    分类号: P74

    总页数: 254

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