A Method for Constructing Underwater Topography in Coastal Zones While Accounting for Spatial Anisotropy: The Case of the Yellow River Delta

Bathymetric points are the main data source for obtaining high-quality underwater Digital Elevation Models (DEMs). The low density of bathymetric points in coastal zones can lead to low underwater DEM accuracy. To address this problem, we propose a multiparameter collaborative optimization algorithm for point densification that considers spatial anisotropy. First, the particle swarm optimization was employed to collaboratively optimize the four parameters affecting the computational accuracy to achieve the overall tuning and determine the optimal solutions of the four parameters. Subsequently, the four determined parameters were applied to the inverse distance weighting method to obtain in the global sense the optimal value of the complementary point depth. Finally, the proposed densification method was validated using four common interpolation methods in geosciences and bathymetric data from the coastal zone of the Yellow River Delta from 1992, 2007, and 2015. The experimental results showed that this method significantly improves the interpolation accuracy of the processed data, reducing both the absolute and relative errors by 12%. This method overcomes the problem of large interpolation errors caused by the density of bathymetric points and allows for a more accurate underwater topography reconstruction

黄河三角洲的地面沉降分析以及海水淹没预估

在全球气候变化背景下,不断上升的海平面和地面沉降使黄河三角洲面临着严峻的海水淹没风险,对未来黄河三角洲的可持续发展造成威胁。预估黄河三角洲由于地面沉降而造成的相对海平面变化有助于深入认识当前海水淹没风险,并可以及时采取措施应对。首先,基于小基线集干涉测量技术得到2016年2月至2019年9月的平均沉降速率,利用水准数据进一步提高InSAR结果精度,补偿后最大平均沉降速率达-357 mm/a,结合高分影像的目视解译发现地面沉降的主要原因为地下卤水和油气的开采。其次,结合沉降点分布发现自然沉积作用对沿岸沉降影响还在继续。最后,使用有源算法,结合地面沉降结果和IPCC AR6中SSP2-4.5情景下海平面上升高度的置信区间建立海水淹没模型。模型结果表明:以当前沉降速率,到2030年、2050年和2100年,海水淹没面积占比分别为6.76%~6.84%、10.81%~11.11%和28.71%~30.92%;当沉降速率降至当前速率的50%和25%时,海水淹没面积占比分别为5.84%~5.91%、8.20%~8.40%、19.05%~21.51%和5.34%、 6.60%~6.69%、9.89%~11.62%。与绝对海平面上升所带来的威胁相比,对沉降速率的遏制,将会大幅度降低海水淹没风险。海水淹没的土地类型主要为建筑用地、耕地、水体和盐田,随着时间推移,建设用地、耕地和水体的海水淹没速率将不断加快。研究结果可为相关部门用于治理黄河三角洲水土资源开发与灾害防治提供参考

黄河三角洲的地面沉降分析以及海水淹没预估

在全球气候变化背景下,不断上升的海平面和地面沉降使黄河三角洲面临着严峻的海水淹没风险,对未来黄河三角洲的可持续发展造成威胁。预估黄河三角洲由于地面沉降而造成的相对海平面变化有助于深入认识当前海水淹没风险,并可以及时采取措施应对。首先,基于小基线集干涉测量技术得到2016年2月至2019年9月的平均沉降速率,利用水准数据进一步提高InSAR结果精度,补偿后最大平均沉降速率达-357 mm/a,结合高分影像的目视解译发现地面沉降的主要原因为地下卤水和油气的开采。其次,结合沉降点分布发现自然沉积作用对沿岸沉降影响还在继续。最后,使用有源算法,结合地面沉降结果和IPCC AR6中SSP2-4.5情景下海平面上升高度的置信区间建立海水淹没模型。模型结果表明:以当前沉降速率,到2030年、2050年和2100年,海水淹没面积占比分别为6.76%~6.84%、10.81%~11.11%和28.71%~30.92%;当沉降速率降至当前速率的50%和25%时,海水淹没面积占比分别为5.84%~5.91%、8.20%~8.40%、19.05%~21.51%和5.34%、 6.60%~6.69%、9.89%~11.62%。与绝对海平面上升所带来的威胁相比,对沉降速率的遏制,将会大幅度降低海水淹没风险。海水淹没的土地类型主要为建筑用地、耕地、水体和盐田,随着时间推移,建设用地、耕地和水体的海水淹没速率将不断加快。研究结果可为相关部门用于治理黄河三角洲水土资源开发与灾害防治提供参考

黄河三角洲的地面沉降分析以及海水淹没预估

在全球气候变化背景下,不断上升的海平面和地面沉降使黄河三角洲面临着严峻的海水淹没风险,对未来黄河三角洲的可持续发展造成威胁。预估黄河三角洲由于地面沉降而造成的相对海平面变化有助于深入认识当前海水淹没风险,并可以及时采取措施应对。首先,基于小基线集干涉测量技术得到2016年2月至2019年9月的平均沉降速率,利用水准数据进一步提高InSAR结果精度,补偿后最大平均沉降速率达-357 mm/a,结合高分影像的目视解译发现地面沉降的主要原因为地下卤水和油气的开采。其次,结合沉降点分布发现自然沉积作用对沿岸沉降影响还在继续。最后,使用有源算法,结合地面沉降结果和IPCC AR6中SSP2-4.5情景下海平面上升高度的置信区间建立海水淹没模型。模型结果表明:以当前沉降速率,到2030年、2050年和2100年,海水淹没面积占比分别为6.76%~6.84%、10.81%~11.11%和28.71%~30.92%;当沉降速率降至当前速率的50%和25%时,海水淹没面积占比分别为5.84%~5.91%、8.20%~8.40%、19.05%~21.51%和5.34%、 6.60%~6.69%、9.89%~11.62%。与绝对海平面上升所带来的威胁相比,对沉降速率的遏制,将会大幅度降低海水淹没风险。海水淹没的土地类型主要为建筑用地、耕地、水体和盐田,随着时间推移,建设用地、耕地和水体的海水淹没速率将不断加快。研究结果可为相关部门用于治理黄河三角洲水土资源开发与灾害防治提供参考