文摘
沿海地区是非常机智和动态。近年来,热带气旋活动的增加,2004年12月海啸带来的破坏性影响的脆弱性评估的重要性海岸hazard-induced洪水和洪水在沿海地区。本研究拟开发沿海脆弱性指数(CVI)行政单位,被称为talukas卡纳塔克邦。七个物理和地质风险变量描述的脆弱性,包括利率的相对海平面变化,历史海岸线变化,沿海斜率,沿海地区海拔,平均潮差和有效波高使用传统和遥感数据,以及一个社会经济参数“人口”被用于这项研究。总共298公里海岸线的排名。这是观察到约68.65公里的海岸线受到很高的脆弱的类别和79.26公里的海岸线是在高脆弱的类别。剩余的海岸线59.14公里和91.04公里是温和的和低脆弱的类别,分别。
1。介绍
重大变化观察到在环境和物理过程在沿海地区由于密集的城市化和旅游1]。据估计,约6亿的人口居住在沿海冲积平原到2100年(2]。此外,沿海生态系统正在受到频繁的事件的危险如风暴,波浪和风暴潮、海啸、河洪水、海岸线侵蚀和危害性的涌入像海藻和污染物3]。此外,全球气候变化和海平面加速上升的威胁有加重已经存在的高风险的风暴潮,严重的波浪,和海啸(3]。
印度主要的土地约5400公里的海岸线和大约有2.5亿人生活在50公里海岸线的印度(4]。尽管不同的政策和监管框架,印度的沿海和海洋生态系统受到威胁是由于多个压力(5]。2004年12月海啸事件,带来自然灾害科学研究的重要性和沿海进程的印度海岸6]。
减轻潜在灾害的影响并有适当的基础设施为响应要求的详细知识漏洞的地方广泛的危害(7]。因为弱点可能与自然或社会危害或有时两者的结合,必须考虑各种维度涉及风险有效地进行脆弱性评估(8]。各种海岸脆弱性评估方法是发达的沿海地区,包括洪水管理地图,常见的方法(IPCC),和计算机辅助模型。海岸脆弱性指数(CVI)由泰尔和Hammar-Klose [9- - - - - -11]是一种公认的和最常用的指数计算漏洞向海岸侵蚀和海平面上升。大多数研究使用CVI分类相对不同的沿海环境的脆弱性,海岸地貌学上使用的基本信息,海平面上升,海岸线演变,沿海斜率,平均潮差,和平均波高和承认,包括人口和经济变量可能会导致一个有用的和更全面的指标(12]。随后研究了考虑社会经济变量的评估(13- - - - - -15]。研究人员采用遥感技术和地理信息系统(GIS)组装,关于各种脆弱性的评估,并显示数据变量和计算CVI [6,16- - - - - -18]。
地理信息系统(GIS)处理空间信息的连接位置和属性信息。GIS功能和工具需要有效地获取、存储、分析和显示信息的地方和事情。数据的准备和映射之间的空间关系自然灾害现象和威胁下需要使用GIS的元素。遥感技术、地理信息系统和全球定位系统(GPS)已被证明的提供非常有价值的数据分析场景和开发管理行动计划。研究表明,提供高时间分辨率的卫星遥感监测土地利用变化以较低的成本与使用传统方法(19,20.]。重复的优势感兴趣的区域覆盖和概要性的观点从不同的地球观测卫星协助代数据库在沿海和海洋环境的各个方面21]。
漏洞与印度正在研究的各种沿海国家在最近一段时间(6,22- - - - - -27]。从以前的文献发现对冲基金和Reju [18)和Dwarakish et al。28)评估脆弱性的卡纳塔克邦的更小的部分海岸。这些研究都局限于一个小的海岸,Dwarakish et al。28)不包括社会经济变量的研究中,对冲基金和Reju [18)沿海斜率作为补充区域高程。尽管Appelquist和Balstrøm [29日)申请沿海风险轮(化学加工)的概念框架的完整海岸卡纳塔克邦的框架有腔隙noninclusion社会经济变量的评估。本研究试图评估脆弱性沿海卡纳塔克邦的各种灾害结合物理、地质和socioeconomical变量使用遥感和GIS技术。
2。研究区域
研究区(图1)是卡纳塔克邦的海岸从Talpadi东经74°之间Sadashivgad 5′22.09′′E和74°51 53.75′′′E和纬度14°53 36.53′′′N和12′45°02′′N覆盖约298公里的距离。沿海卡纳塔克邦由整个段Udupi Dakshina埃纳德语,和部分Uttara埃纳德语地区。海岸西高止山脉为界的东、西方和阿拉伯海是拦截加入阿拉伯海的河流。河口附近的沿海地区以及研究区会永久流失由于自然变化和迁移的河口30.]。潮汐混合半日的类型和范围增加对朝鲜的国家(31日]。有效波高,季风期间,评估要大于3米(6),通常小于1.5 m在今年剩下的时间。深水波浪从西南和西北方向靠近海岸6]。
研究区北部地质由前寒武纪结晶片麻岩、片岩、和花岗岩岩石,狭窄的沿海平原冲积或三级存款。岩石的地方延伸到海岸线,沿海峭壁和岩石海岸形成。海岸线溺死河谷、河口和许多小的水,这是一个典型的下沉特性(32]。研究区南部拥有广泛的直接和河口岛屿和较低的河口红树林海滩。
3所示。方法
本研究采用CVI方法由泰尔和Hammer-Klose制定9- - - - - -11]。过程的结果在一个海岸使用简单的分类标准和收益数字数据不能直接与特定的生理效应等同起来,但显示了受灾最严重的地区的风险。最初的数据库的变量考虑研究区域是由编译来自不同数据源的数据。表1详细描述了变量和本研究中使用的数据源。考虑变量的数据值被分配一个漏洞排名基于价值范围导致沿海脆弱,而非数值的地貌学定性变量排名根据给定的相对阻力地形侵蚀。关键变量后,集成到一个索引和分类和基于风险的相对强度,即非常低,低,中,高,非常高。整个海岸线分为8区行政边界的基础上talukas。1.5公里到1.5公里的网格模板用于存储和分析数据并显示CVI,类似于程序采用Abuodha和Woodroffe33]。每个单元的网格模板被分配一个编号,如图2。软件包ArcGIS 9.3提供了合适的环境进行的过程。区域内的每个变量的变化进行了分析和适当的风险评级被授予为每个特定的数据变量和海岸脆弱性指数计算。
在目前的研究中,八个变量被认为是发展CVI:率的相对海平面变化,海岸线变化的历史汇率(侵蚀或吸积),沿海地区海拔,沿海斜率,平均潮差,有效波高和社会经济数据。的重要性的考虑参数和过程来生成相同的用于评估CVI在下面的部分中给出。
3.1。相对海平面变化速率
海平面上升波浪作用区转移到高海拔地区由于经济衰退的海岸向内陆。这次经济衰退的海岸线将轻微的斜坡地区的更大34]。这种衰退的直接影响淹没沿海土地和洪水的严重事件。长期效应可以增加侵蚀和咸水侵入地下水海岸适应新的条件(35]。根据联合国政府间气候变化专门委员会,每毫米海岸上的平均海平面上升将导致约1米的海岸线后退。平均海平面的高度是在海岸海洋对当地土地指标、平均很长一段时间。平均海平面的变化以沿海验潮仪被称为相对海平面变化(36]。
永久的服务平均海平面(PSMSL)数据被用于研究计算相对海平面变化速率。研究区包括两个PSMSL潮汐计,即Mangaluru和卡尔瓦尔。每月平均海平面数据从1976年到2000年被下载Mangaluru站和从1970年到2004年的卡尔瓦尔站PSMSL网站。海平面的月度平均值记录在这些电台策划,从哪个最适合线采用线性最小二乘方法计算海平面变化速率,计算和风险评级。海岸受到高海平面上升的速度被认为是高脆弱区,反之亦然。
3.2。海岸线变化速率
海岸线的改变率是最常见的一种测量用来表示动态和海岸的危害41]。沿海海岸线总是受到由于沿海变化过程,这是由波特点和合成近岸环流控制,沉积特征,海滩形式,等等。从沿海脆弱性的角度来看,沿海地区受到吸积是那么脆弱的地区,因为他们走向海洋,导致的陆地区域,而地区海岸侵蚀被认为是更加脆弱,因为合成个人和公共财产的损失以及重要的自然栖息地。也修剪沿海人口和海洋之间的距离,从而提高沿海灾害的风险敞口的人口。
Orthorectified卫星图像传感器研究区域的陆地卫星MSS, ETM +和OLI-TIRS 1972年,1991年,1998年,2000年,2006年、2012年和2014年从美国地质调查局的地球浏览器下载网页的工具。图像被投射到统一横轴墨卡托投影系统(UTM)与wgs - 84基准。直方图拼接应用创建一个二进制图像从近红外波段的图像,分为无监督形式图像与土地和水类之间的完全分离。这些分类图像的形式被用来提取海岸线向量层利用ERDAS公司想象9.2和ArcMap 9.3。
数字化的海岸线为1972年,1991年,1998年,2000年,2006年、2012年和2014年使用矢量格式作为输入到数字海岸线分析系统(员)。地区体育会计算变化率统计数据从多个历史海岸线位置利用GIS (42]。横切是垂直于基线在100米的间隔使用地区体育会沿着海岸。这些横断面的交叉与海岸线以及基线然后用于计算变化率统计数据。线性回归率(远程雷达)海岸线的改变率估计方法用于这项研究。远程雷达使用所有可用的数据找到一条线,有整体的最小平方距离已知的海岸线,是一个建立方法计算海岸线变化的长期利率(43]。风险等级被分配基于远程雷达。
3.3。沿海斜率
沿海边坡的高度变化一个单位上任意两点之间的水平距离海岸。陡度的程度或平坦的沿海地区敏感性决定了被洪水淹没的海岸(44]。确定区域沿海斜率确定洪水的相对弱点和潜在的海岸线迅速撤退,因为低倾斜的沿海地区被认为撤退的速度比陡区域(17]。
一般水深图30-arc秒海洋(GEBCO)数据的网格分辨率沿海地形和深度测量法被用来获得地区沿海地区的斜坡。GEBCO也包含了来自全球土地一公里基地海拔陆地海拔项目数据集。GEBCO数据集是有用的在推导沿海陆地上和海洋中的斜率值。ArcGIS 9.3的3 d分析工具用于准备沿海斜率地图。沿海地区有缓坡被视为高度脆弱的地区和区域的陡坡区域脆弱性较低。
3.4。区域海拔
研究沿海地区海拔细节是很重要的在研究区识别和估计土地面积的程度受到未来海平面上升的威胁。这些沿海高程数据也被用来估计可用的土地潜在湿地迁移以应对海平面上升和海平面上升对人类的建筑环境的影响(45]。从沿海脆弱性的角度来看,沿海地区拥有高海拔将被视为不那么脆弱的地区,因为他们提供更多的阻力对海平面上升、洪水海啸之前,风暴潮。
这些具有低海拔沿海地区被认为是非常脆弱的地区。在目前的研究中,航天飞机雷达地形测绘任务(SRTM)数据被用来获得沿海地区海拔高度。区域统计分析进行了利用ArcGIS和海拔高度在每个网格单元确定和风险评级被授予。
3.5。潮差
潮差是垂直区别最高的高潮和低潮最低。从脆弱性的角度来看,这是一个明显的倾向于指定沿海地区高潮差高度脆弱。这个决定是基于潮差大的概念是与强烈的潮流,影响沿海行为有关。在目前的研究中,沿海地区高潮差是高度脆弱和低潮差那么脆弱。以前,研究在不同的位置进行了研究区和潮差已经确定28,31日,37]。表2列出了详细的研究和潮差。这对计算辅助数据也被认为是。
3.6。有效波高
有效波高的平均身高最高三分之一波显示12小时期间有效。意味着有效波高作为代表波能量,推动沿海沉积物运输(46]。脆弱性研究基于波高是一个重要的步骤在建立一个所有风险预警和管理系统46]。
沿海沉积物的运动和运输依赖于不同的波能的平方波高(47]。提高波高和波能量,最终增加土地丢失和海岸将见证增加沿着海岸侵蚀和洪水。因此,高浪高的沿海地区被认为是更脆弱的海岸和地区的低波高那么脆弱的海岸。在目前的研究中,浪高在收集研究区其他各种研究在研究地区主要在波的特征。表3显示了收集的数据的细节。
3.7。人口
沿海地区人口密度高而高地地区。人口也可以解释为直接“erosion-inducing”变量,因为存在大量海岸附近的人可能会产生破坏性影响的沿海地区48]。因此,人类居住的存在增加了该地区的脆弱性。在目前的研究中,人口被认为是作为一个沿海系统上施加压力的因素,因此地区更高浓度的人被认为是更容易受到侵蚀,类似于对冲基金和Reju [18]。
Worldpop项目提供了高分辨率和当代的人口分布数据栅格数据格式的东南亚国家。一个alpha版本的数据,估计与联合国人口估计2015年,用于本研究。光栅数据集的格式,分辨率为100 m在赤道。Worldpop组装的空间数据集主要遵循的方法概述了Gaughan et al。49),Linard et al。50),Linard et al。51),和泰特姆et al。52]。
3.8。计算CVI
一旦每个部分的海岸线被分配一个风险值为每个变量,计算CVI的平方根的产品排名变量除以总数量的变量(17]。CVI是代表 在哪里=风险评级分配到海平面变化速率,=风险评级分配给海岸线变化速率,=风险评级分配给沿海的斜率,=风险评级分配给沿海地区海拔高度,=风险评级分配给潮差,=风险评级分配的有效波高,=风险评级分配给人口密度。
4所示。结果与讨论
4.1。相对海平面变化速率
可用的数据,发现海平面下降的速度每年1.3毫米在卡尔瓦尔站时每年上升0.8毫米的速度在Mangaluru站如图3(一个)和3 (b),分别。道格拉斯(53)承认,确定海平面长期变化趋势,理想的记录长度大于60年是可取的。因为这样长时间记录没有可供本研究地区,科钦的潮汐计数据(64年)也认为验证单反的趋势,观察到海平面每年上升大约1.0毫米。
(一)
(b)
Unnikrishnan和Shankar54)估计,印度海岸海平面增加了1.06和1.75毫米之间的不同速度在1969年到2007年期间,每年根据潮汐计记录网站,据估计地区平均每年1.29毫米,随后全球均衡调整修正。单反观察到研究区域与全球平均水平相比较小的速度每年约1.7毫米(55),还不到地区平均水平。因此,研究区被认为是更容易受到海平面上升和最低排名1被授予为整个海岸。
4.2。沿海斜率
区域沿海斜率计算距离6公里(3公里海岸线的海洋和陆侧)垂直于岸线的间隔1.5公里。五个漏洞类和斜率范围在每个类采用彭德尔顿et al。56]。低脆弱性和分配一个坡度大于0.6%小于0.3%高脆弱性分配如表所示4和相应的脆弱性等级(表示方面的脆弱性水平沿海斜率)分配给所有的海岸。
4.3。区域海拔
平均区域海拔0.69米之间的研究区域内不同Mangaluru和78.94年卡尔瓦尔。海拔值大于40米分配低脆弱性和分配不到10米高的弱点,如表所示4。10 m的最小值被认为是基于2004年12月26日印度洋地震里氏9.0级导致毁灭性的海啸沿着海岸印尼、斯里兰卡、印度南部、泰国和其他国家有15米高的巨浪。
4.4。潮差
潮差排名这样microtidal(< 1米)海岸脆弱性和macrotidal非常低(> 6米)海岸有一个很高的脆弱性。给出的脆弱性等级的脆弱性范围从Diez et al。57]。研究区特点是mesotidal海岸潮汐范围在6米但大于1米。整个研究区已分为两类,即脆弱非常低水平(< 1.0米)和低脆弱的水平(1.0到2.0米)的潮差。因此,整个海岸分为这两个漏洞类别。
4.5。有效波高(片)
意味着在研究区片1.0米至2.0米之间变化。采用的脆弱性水平Dwarakish et al。28]。Kundapur有1.0片最低而Mangaluru最高的2.0片。假设平均片按表3在相应的极限talukas。
4.6。海岸线变化速率
海岸线变化率计算研究区域内一段42年(1972 - 2014)。地区体育会的输出显示,约4.09公里的海岸线有非常高的风险评级Mangaluru南部沿海伸展。约14.25公里的海岸线是高风险的评级,沿着海岸延伸Mangaluru南部地区,附近Kundapur, Kumta Udupi和Bhatkal北部。约267.50公里的海岸线受到中度风险在1.5和10.66公里在低和非常低的风险类别,分别。整个研究区域的平均吸积被发现每年1.133,平均每年流失是0.533米。图4显示了意味着海岸线变化率在每个网格研究区域。风险等级被授予基于彭德尔顿等形成的风险类别。56),表中描述4。
4.7。人口分布
地理人口光栅从Worldpop下载项目数据值从0变化到326每200人2为研究区域。人口研究中被认为是一个压力源变量。假设脆弱性变化与人口密度指数,和数据被分为5类。区域的值等于或少于每200 19人2被授予与至少排名和地区值等于或超过一个值的326人每200米2被认为是高度脆弱和最高等级分配。表4显示了其他类的中间值。
海岸脆弱性指数(CVI)。卡纳塔克邦海岸海岸脆弱性指数映射为图所示5。CVI计算值从1.73到18.97不等。表5细节的CVI世袭地与统计参数。意思是,模式,中位数CVI值是6.52,7.34,和6.92,分别。标准差是2.21。CVI分数分为低风险、中度风险高,非常高的脆弱性分类基于四分位范围(56]。25、50、75百分比是4.90,6.92,和7.35,分别。CVI范围值表示低风险越低,其次是适度的风险,风险很高,最后上的值表明沿海延伸有非常高的风险。
本研究试图分类根据其沿海海岸的卡纳塔克邦漏洞。正在考虑的变量是海平面变化,沿海斜率,区域高程、潮差、有效波高和人口密度。总共298公里海岸线的排名。约68.65公里的海岸线非常高脆弱的类别和海岸线79.26公里高脆弱的类别。剩余的海岸线59.14公里和91.04公里是温和的和低脆弱的类别,分别。
表5显示了每个CVI的变化taluka。Mangaluru海岸和Udupi属于高风险类别和所有其他talukas在温和的风险。CVI的目前的研究主要是受到风险的影响排名的海岸线变化率,人口,沿海的斜率。观察到Mangaluru海岸,Kumta,和Bhatkal受到侵蚀平均值为0.21,0.13,和0.14米,每年分别,而对其他talukas吸积是观察。CVI社会经济变量的敏感性“人口”检查,发现CVI显著减少talukasMangaluru, Udupi,卡尔瓦尔,遗漏的变量和在相对的基础上。沿海山坡被观察到陡峭的北部talukas,在卡尔瓦尔,Ankola, Kumta,虽然Kundapur, Udupi, Mangaluru轻微的斜坡地形。Ankola,这主要是因为在卡尔瓦尔Kumta我们找到海角和峭壁非常接近海岸和南部talukas有更开放的海滩。
5。结论
在海平面上升的观点和其他沿海灾害评估的海岸脆弱性这些威胁是必要的为了采取适当行动,以保护人民的生命和财产。是观察到68.65公里海岸线的研究区域是在非常高的脆弱的类别和高79.26公里的海岸线是脆弱的类别而59.14公里和91.04公里的海岸是温和的和低脆弱的类别,分别。本研究还评估了转换的卡纳塔克邦海岸线利用陆地卫星图像。CVI开发在目前的研究提供了一个了解卡纳塔克邦的脆弱性海岸侵蚀、沿海洪水,和相对海平面变化,以及促进政策选择沿海规划者和政府关于优先为缓解沿海地区。
相互竞争的利益
目前的研究是一个纯学术研究工作。作者宣称没有利益冲突有关的出版。