A tengerszintváltozás globális és regionális vizsgálata kulcsfontosságú a klímaváltozás hatásainak megértésében. Ebben a cikkben bemutatjuk a délkelet-kínai régió legfrissebb tengerszint-indexpontokat (Sea-Level Index Points, SLIPs) tartalmazó adatbázisát, valamint a spatiotemporális hierarchikus modellezési módszereket, amelyek segítségével rekonstruáljuk a múltbeli relatív tengerszintváltozást (Relative Sea Level, RSL). Emellett részletesen tárgyaljuk a gravitációs izosztatikus alkalmazkodás (Glacial Isostatic Adjustment, GIA) modellezését, a folyami vízhozam hatását, valamint a modern műszeres megfigyelések összevetését.
1. Délkelet-kínai RSL adatbázis összeállítása
A kutatás alapját egy naprakész délkelet-kínai RSL adatbázis képezi, amely különféle geológiai proxyk – például diatómák, partköves képződmények (beachrock) és mangrove üledékek – alapján készült tengerszint-indexpontokat tartalmaz. Az adatokat több publikált tanulmányból gyűjtöttük össze, majd egységesítettük az 57-es referencia szerinti módszertan alapján.
- Adatstruktúra: Minden bejegyzés tartalmazza a rekonstruált relatív tengerszintet, annak bizonytalanságát, a mintavétel korát és annak mérési bizonytalanságát, valamint egy bináris indexet arra vonatkozóan, hogy az üledék alapszintű vagy közbeékelődött-e (ez utóbbi esetben figyelembe vettük az üledék tömörödéséből eredő bizonytalanságot).
- Korbecslés: Minden SLIP radiokarbon kormeghatározáson alapul. A konvencionális radiokarbon korokat újrakalibráltuk az IntCal20 kalibrációs görbével szárazföldi minták esetén és Marine20-cal tengeri mintákra. A tengeri mintákhoz helyi ΔR korrekciókat alkalmaztunk.
- Korrektúrák: Nem végeztünk külön korrekciót tektonikai vagy üledéktömörödési hatásokra, mivel ezeket céljelként kezeltük a hierarchikus modellben történő becsléshez.
2. Spatiotemporális statisztikai elemzés és hierarchikus modell
A múltbeli RSL trendek és változási sebességek becslésére a PaleoSTeHM keretrendszert használtuk, amely egy háromszintű hierarchikus modellt valósít meg:
- Adatszint: Leírja az RSL adatok rögzítésének módját és azok bizonytalanságait.
- Folyamatszint: Modellezi az RSL változásának rejtett spatiotemporális folyamatát.
- Paraméterszint: Meghatározza az előzetes eloszlásokat a hiperparaméterekre.
A számítási hatékonyság érdekében empirikus Bayes-i elemzésre támaszkodtunk, ahol a hiperparamétereket maximum likelihood módszerrel optimalizáltuk.
Matematikai modell felépítése
A rekonstruált RSL értékeket ((y_i)) az alábbi összefüggéssel modellezzük:
( y_i = f(x_i,t_i) + epsilon_i^y + y_0(x_i) + omega(x_i,t_i) + y_i gamma )
( t_i = hat{t}_i + epsilon_i^t )
- (x_i): zajmentes térbeli helyzet
- (t_i): valódi kor
- (hat{t}_i): megfigyelt átlagos kor
- (epsilon_i^y), (epsilon_i^t): normál eloszlású bizonytalanságok az RSL és korbecslésben
- (y_0(x)): helyspecifikus eltolás az összehasonlíthatóság érdekében
- (omega(x,t)): kiegészítő fehér zaj
- (gamma): üledéktömörödési bizonytalanságot kezelő komponens (bináris vektorral jelölve)
A modellben Gauss-folyamat (Gaussian Process, GP) priorokat alkalmazunk mind térben, mind időben változó komponensekre. Az időbeli bizonytalanságokat zajos bemenetű GP módszerrel kezeljük elsőrendű Taylor-sor közelítéssel.
A folyamat szintű modell komponensei
A rejtett RSL mezőt (f(x,t)) úgy írjuk fel, hogy egy GIA modell átlagfüggvényére épül:
( f(x,t) sim GP(h_{GIA}(x,t|Theta), Sigma(x,t)) )
end{pre>
Itt (h_{GIA}) egy lineáris kombinációja 360 különböző GIA modellnek fizikai paraméterekkel (Theta = [theta_1,theta_2,...,theta_J]). A GIA modell előrejelzi az adott helyen és időben várható tengerszintváltozást.
A GIA komponens tovább bontható globális átlagos tengerszintváltozásra ((GIA_g(t))) és regionális gravitációs-deformációs hatásokra ((GIA_{GRD}(x,t))):
( GIA(x,t) = GIA_g(t) + GIA_{GRD}(x,t) )
end{pre>
Ezen túlmenően további négy GP komponens modellezi a nem-GIA eredetű változásokat:
- (g(t)): globálisan egységes jelenségek (pl. hegyi gleccserek olvadása, termikus tágulás)
- (m(x)(t - t_0)): térben változó lineáris trendek (pl. tektonika, hosszú távú üledéktömörödés)
- (r(x,t)): regionális nemlineáris változások (pl. légköri/oceáni dinamikák)
- (l(x,t)): lokális nemlineáris jelenségek (pl. helyi hidroklimatikus változások)
Ezeket tovább bontjuk gyors (<300 év) és lassú (>300 év) komponensekre is, így összesen kilenc elemből áll össze a végső folyamatfüggvény.
3. Spatiotemporális kovarianciafüggvények matematikai leírása
A kovarianciafüggvényeket Matérn kernel típusokkal írjuk le:
- ({K}_M^{1/2}): simasági paraméter 1/2 – nem differenciálható kernel
- ({K}_M^{3/2}): simasági paraméter 3/2 – egyszer differenciálható kernel
- ({K}_{Linear}): lineáris kernel időbeli komponensekhez
Ezek kombinációjával épülnek fel az egyes GP komponensek tér-időbeli jellemzői (például (g_f(t), g_s(t), m(x)(t-t_0), r_f(x,t), r_s(x,t), l_f(x,t), l_s(x,t))). A részletes formulákat a cikkben található egyenletek adják meg.
4. Gravitációs izosztatikus alkalmazkodás (GIA) modellezése
A GIA modell egy gravitációsan önkonzisztens elméleten alapuló számítási keretrendszer, amely figyelembe veszi a partvonalak migrációját és Föld forgási visszacsatolását. A modell viszkoelasztikus viselkedést feltételez az érintett időskálán.
- Fizikai bemenetek: A Földet gömbszimmetrikus Maxwell-testként modellezzük: rugalmas litoszféra és két rétegű köpeny (felső és alsó). Az elasticitási és sűrűségi struktúrát a Preliminary Reference Earth Model alapján vettük figyelembe.
- Paraméter variabilitás: Különböző litoszféra vastagságokat (71 és 96 km), felső köpeny viszkozitásokat (0.05–0.80 × 10²¹ Pa·s), alsó köpeny viszkozitásokat (1–3 × 10²¹ Pa·s) teszteltünk.
- Jégmodellek: Összesen 15 jégmodell került vizsgálatra, beleértve az ANU20-at és ICE-6G_C-t is, valamint további 13 modellt az irodalmi jégmodellek közötti átmenet lefedésére.
- Korlátozások: Nem vettünk figyelembe laterális földi rheológiai eltéréseket; ennek oka többek között Kína földrajzi elhelyezkedése és számítási kapacitás korlátai voltak.
A GIA modell nem veszi figyelembe az üledék által vezérelt tájfejlődést, amely jelentős szerepet játszik például a Jangce-delta területén. Egy kiegészítő paleotáj-modell segítségével azonban kvantifikáltuk ennek hatását és annak túlbecslési lehetőségét a GRD komponensre.
5. Paleojellegű árapály-változás hatása a tengerszint-rekonstrukciókra
A paleotengerszint-rekonstrukciók általában feltételezik az árapály-referencia szintek állandóságát az időben. Ugyanakkor globális árapály-modellezések kimutatták ezek jelentős változását posztglaciális időszakban.
- Egy globális barotropikus óceáni árapálymodell segítségével kiszámítottuk az árapály-változásból eredő torzulásokat minden adatpontra vonatkozóan.
- Például Hongkong környékén akár 0,25 méteres abszolút torzulást okozhat az árapály referencia szintjének változása 9000 évvel ezelőtthez képest.
- Ezeket az eltéréseket beépítettük bizonytalansági tényezőként is a rekonstrukciókba.
6. Folyami vízhozam hatásának analitikus modellje
A Qiantang-folyó környékén mért vízhozam-ingadozás sterodinamikai hatását egy Buenos Aires környékén kidolgozott analitikus modellen keresztül számoltuk ki. Ez figyelembe veszi a folyó mélységét és szélességét valamint a helyi áramlási viszonyokat.
- A vízhozam átlagosan 752–1450 m³/s között változik évszaktól függően.
- Ezek alapján kis távolságokon belül akár több centiméteres lokális tengerszintváltozás is bekövetkezhet folyami vízmennyiség-változás miatt.
7. Modern műszeres alapú tengerszint-költségvetések összevetése rekonstrukcióval
A poszt-1900-as időszakra vonatkozó modern tengerszint-költségvetést egy Kalman-simítóval kalibrált folyamat-alapú modellből nyertük ki, amely integrálja műholdas altimetriás adatokat is. Ez különösen megbízható volt Északnyugat-Csendes-óceán medencéjében (korreláció 0,94).
- A költségvetés tartalmazza: globális átlagos tengerszintváltozás (GMSL), modern GRD hatásokat és óceáni dinamikából eredő regionális eltéréseket.
- Minden város esetében három legközelebbi óceáni rácspont súlyozott átlagával számoltuk ki ezeket az értékeket.
- A földtani rekonstrukciókkal való összevetéshez 20 éves mozgóátlag szűrést alkalmaztunk.
8. Modern vertikális felszíni mozgások (VLM) megfigyelései
A VLM sebességeket két fő forrásból szereztük be:
- GNSS adatokból: Nevada Geodetic Laboratory szolgáltatta IGS14 referenciarendszerhez igazítva; trendbecslést MIDAS módszerrel végezték el szezonális zavarok minimalizálására; 82,6%-uk legalább 10 éves mérési időszakot fed le.
- InSAR adatokból: Sentinel-1 műholdas adatok alapján készült országos felmérés kínai nagyvárosokra; GNSS kalibrációval; városon belüli medián értékeket és percentiliseket közölve a térbeli variabilitás érzékeltetésére.
A földtani VLM becslésekhez kiválasztottuk csak part menti városokat megfelelő geológiai megfigyelések alapján; ez legalább 5%-kal csökkentette a varianciát előzetes becslésekhez képest. Ezt követően térképezést végeztünk 50 km-es sugárban minden város körül, figyelembe véve a hierarchikus modell bizonytalanságait is.
Záró gondolatok
Ezen kutatás keretében sikerült egy átfogó délkelet-kínai RSL adatbázist létrehozni és azt fejlett spatiotemporális hierarchikus modellezési technikákkal elemezni. A GIA modellcsalád alkalmazása lehetővé teszi fizikai alapú bontást globális és regionális komponensekre, miközben további GP komponensek kezelik a komplex nemlineáris jelenségeket is. Az eredmények jól illeszkednek modern műszeres megfigyelésekhez is, így megbízható képet adnak Kína Holocén kori tengerszint-változásairól és azok okairól.
Ezek az eredmények fontos alapot szolgáltathatnak további klíma- és környezetvédelmi kutatásokhoz, valamint segíthetik a part menti területek fenntartható fejlesztését Kínában és más hasonló régiókban világszerte.