美國北卡羅萊納州的阿爾巴馬-帕姆利奧河口岸線的時間和空間動態變化

摘要：目前許多海岸線研究依靠的是幾十年或超過50年的遙感影像，研究海岸線的歷史變化速率，進而預測海岸線的位置，並確定海岸的後退距離。但是這些研究也許不能說明短期內潛在的高強度風暴事件對沿海地區的影響。在這項研究中，通過量化5個地區海岸線的變化率（SCRs），這些地點包括從阿爾巴馬-帕姆利奧河口生態系統（APES）附近的沼澤到沉積岸邊的海岸等一系列的歷史（10至50年）和短期時間（兩個月）以及單個風暴事件。從北卡羅來納州的河口海岸線上來看，長期的(歷史的)SCR大約為0.5~0.07 m年，著與前人的研究結論相一致，但是短期內SCR在空間上和時間上都是持續變化的，其中一個研究點的年變化範圍為15.8±7.5至-19.3±11.5米。本文基於氣象觀測並耦合水動力(Delft3D)和波浪(SWAN)模型，研究了波浪氣候對海岸線短期內侵蝕速率的空間和時間變化的影響。該模型主要應用於模擬水體表面波浪波和水位的逐時變化。結果表明，在阿爾巴馬-帕姆利奧河口生態系統（APES）的有限區域內，風向對研究地點的波浪氣候有很大的影響。波浪高度對個別氣象事件的波模擬有影響，但從長期來看，波浪高度和SCRs沒有相關性。儘管在短時間內海岸線侵蝕率會顯著上升，但是像颶風這樣的個別事件，長期以來對海岸線累積的影響是很低的。因此，在岸線管理計劃中應考慮這些海岸線的短期反應，而在海洋海岸線管理中常用的長期趨勢也可以用來確定河口海岸的侵蝕狀況。

關鍵詞：河口海岸線 海岸侵蝕 風暴 河口沉積物 海岸帶管理 水動力與波浪模擬

介紹

動態變化是河口海岸線的特徵，而且海岸線的變化是由水動力和地貌相互作用形成的(Camfield and Morang 1996;Komar 1983; Roman and Nordstrom 1996; Phillips 1986;Riggs and Ames 2003)。影響海岸線的形態和位置變化的原因有很多，例如海平面變化、構造活動、潮汐、波浪、和沿海風暴等過程都可以在不同時間和空間尺度上影像海岸線(Bellis et al. 1975; Camfield and Morang 1996; Esteves et al. 2006; List et al. 2006; Pajak and Leatherman 2002; Zhang et al. 2002)。海岸線在小空間尺度上(例如，1米到10公里)和短時間尺度（從小時到幾十年）上的變化，主要是水動力過程、人類活動、沉積物供給和海岸線構成。(Ali2010; Bellis et al. 1975; Camfield and Morang 1996; French 2001; Jackson and Nordstrom 1992; Phillips 1986; Riggs and Ames 2003). 岸線在空間和時間尺度上的變化，可以為海岸管理人員解決海岸線侵蝕問題提供依據。

海岸線變化數據對公眾和海岸管理人員來說越來越有幫助，其可以幫助判別侵蝕災害的地區和結構(Douglas et al. 1998; NRC 2007)。關於海濱海岸線變化的研究很多，歷史數據或長期的侵蝕率通常被管理者用來確定在國家海岸管理計劃中建立的保護條例(CMPs; Crowell et al. 1993; Douglaset al. 1998)。但是對河口海岸線變化的研究卻較少，而且很少研究侵蝕岸線，包括預計的海岸線損失(NRC 2007)。在北卡羅來納，大約有2萬公里的河口海岸線與大約520公里的海濱海灘(McVerry 2012).。其中包括16945千米長的河口溼地（沼澤與沿岸沼澤溼地；McVerry 2012）。河口海岸線的長度，代表了河口與海濱海岸之間的管理工作的巨大鴻溝。而且溼地是一個重要的棲息地，人們對它們的潛在損失感到擔憂。研究還表明，河口海岸的侵蝕率可能超過海濱海岸(Corbett et al. 2008; Cowart et al. 2011; NRC 2007; Stevenson and Kearney 1996; Stirewalt and Ingram 1974)。在之前的研究中已經發現北卡羅來納河口海岸線的年度變化已經從-0.5m/a變化為-3m/a(Bellis et al. 1975; Cowart et al. 2011; Riggs and Ames 2003; Stirewalt and Ingram 1974)。Cowart等人(2011年)在新河灣（帕姆利奧灣的一個支流）就已經觀測到，在過去6000年的時間裡，該地區海岸線的變化是平均的。

歷史海岸線變化率提供了平均海岸長期變化圖，同時減少與映射方法相關的不確定性(Crowell et al. 1993; Fletcher et al. 2003)。基於這些變化速率的海岸侵蝕或管理計劃可能無法解釋大型的、偶然的事件，如風暴潮等與海岸線位置的變化，而這兩種情況都可能對侵蝕造成重大影響(Crowell et al. 1993; Douglas et al. 1998; Douglas and Crowell 2000; List et al. 2006)。這些計劃通常在長海岸線上使用平均變化率，通常不考慮細尺度的空間變化。

海岸線的變化被認為是由複雜過程相互作用和可以高度定位的角的相互作用所控制的。根據已知差異差異，近岸海深測量和岸線形態都顯示出變化率對其的影響。(Cowart et al. 2011;ardaway 1980; Phillips 1986; Rosen 1980; Schwimmer 2001; Stevenson and Kearney 1996; Wilcock et al. 1998)。波浪能也被認為影響了海岸線的變化(Riggs and Ames 2003; Schwimmer 2001; Cowart et al. 2011)。例如，在紐斯河近河口段Cowart等人（2011）確定了波動能量與侵蝕速率之間的關係。

沿海風暴通常也被認為是對海岸造成嚴重侵蝕的主要驅動因素(Camfield and Morang 1996; Dolan et al. 1978; List et al. 2006; Phillips 1999)。關於海洋海岸的研究突出顯示了風暴從海灘上帶走大量沉積物的能力，同時也表明在風暴過後的靜止期，這些沉積物的潛在恢復能力(Dolan et al. 1988; Dolan et al. 1978; Douglas and Crowell 2000; List et al. 2006; Phillips 1999)。List等人（2006）已經注意到風暴驅動的"侵蝕熱點"的存在。這些熱點代表了海岸線的一部分區域特徵：短期侵蝕率顯著提高然後是相同類型和形態的部分(List et al. 2006)。本研究的目的是通過一系列的時間和空間的變化研究海岸線的變化:(1)對海岸線位置的空間和時間變化的控制(2)對海岸線變化的影響的情景性風暴事件的影響。使用實時定位系統(RTK)GPS進行了實地調查，歷史海岸線的數字化，以及耦合的流體波浪模型。

地區描述

阿爾巴馬-帕姆利奧河口生態系統五個觀測位置是根據海岸線特徵、可行性和位置來選擇的（圖1）。所有的地點都位於河口的位置，在公用場所邊界內，野生動物保護區，以及附近沒有海岸結構的保護區，這些建築可能會影響海岸線的變化。這些地點包括一系列的海岸線類型、海岸地貌、土地覆蓋和波浪類型。有兩個地點位於堤壩後的海岸線上，而另外三個地點則位於陸地河口海岸。

圖1 本研究中所使用的地點的地圖。每個站點的全名和縮寫的縮寫都已給出。5個海岸線站點由正方形(GCP、GRG、KHW、OCR和PPP)表示。波浪模型驗證中使用的兩個地點是CP和PCS，而在2010-2011年間的風力數據來源是KMQI(圓形)

第一個地點是在鵝溪國家公園(GCP)，其位於阿爾巴馬-帕姆利奧河口的北岸(圖1)。這個地點是由沙子、海岸帶邊緣的沙質沉積物草料、溼地的、和一些樹組成的。其周圍近岸海域為淺海（＜1m）並且有時在研究期間內會有大量的泥沙出現。由於河口的幾何形狀限制，這個地方的沙子抓取也非常有限（圖1）。第二個地點GRG位於帕姆利奧的海德郡。這是一個沼澤海岸線，水下是一個陡直的懸崖以及侵蝕地貌。在這個地點裡同時存在一條人工運河。第三個地點PPP位於泰勒爾縣的阿爾伯瑪爾。該地點由沉積物和沼澤森林組成的岸線，其特點是散落的木質碎片、樹樁和一些破碎的雜草。沼澤存在於孤立的地方，且被大柏樹和更大的泥炭沉積物所遮蔽。其周圍的近岸為淺海域（＜1.5m），同時表層覆蓋著大量的沙質沉積物並散落著木質碎片。

這兩個堤壩的第一個堤壩是位於北河岸的小鷹號森林河口研究保護區（圖1）。海岸線由交錯的沼澤溼地和樹木繁茂的海岸袖珍海灘組成。第二個堤壩是在克魯克島(OCR)，在奧克魯克村北部。該地點由兩個截然不同的部分組成:一個是由沙質沉積物主導的，另一個是低密度植被的平緩斜坡，還有一部分是鹽沼，有20-30釐米的水下陡坡，並由寬、淺、潮的溪流和沙質底部兩部分組成。由於短期岸線位置的數據差異，因此這兩個堤壩的地點沒有進行詳細考慮。

該研究主要集中在三個大陸地區的海岸線變化的詳細分析（GCP,GRG,PPP）。這些地點被選為作為對比形態的海岸類型。GPG和PPP地點具有相反的海岸線朝向，他們代表著最常見的海岸線類型。這些地點會接觸到一些長時間的反饋。與此相反，GCP的位置是所有站點中最受限制的的沼澤和沉積物組合類型。

方法

岸線地圖

首先繪製5個研究地點多時間的海岸線位置。表1列出了每個時間段的海岸線位置數據和屬性，以後將會變成一個"時代"。長期(歷史50年和十年)的時間由字母H和短期(最近的雙月)時間所指定。這些歷史海岸線的位置是通過對航拍照片的數字化而獲得的，從2010年6月到2011年5月的每2個月進行的一系列原位調查，就可以得出這些短期的歷史數據。由於技術和實際操作方面的困難，在OCR站點上的短期S1和S2的時間和持續時間與研究站點的其他時間不匹配。

表1 岸線測量日期和屬性

從過去的航拍照片來看，在每個地點區域大約有5公里的海岸線是基於Geis和Bendell方法獲得的（2010）。1950至1982年的衛星照片是從USDA和USGS在線獲得的。1993至1998年的DOQQ影像是從（NCDOT）獲得的。最近的海岸線數據(數字化的圖片)使用了2006年或2007年的國家影像，並作為北卡羅來納海岸管理部門的一個更大的海岸線測繪項目的一部分完成數據。將20世紀50年代和1982年的衛星影像被導入到ArcGIS 9.3.1中，從1998年的DOQQ和2006/2007年的縣級圖像中，使用了Cowart的方法，採用二次多項式方法進行轉換轉換。所有地理分佈的圖像(平均所有圖像塊的平均)的平均根平均誤差(RMSE)是1.7米。

從2010年6月到2011年5月期間，研究地點的海岸線位置每兩個月測量一次。在每一次測量的過程中，海岸線的位置都是通過一個長達1公里的海岸線上的一個可調整的GPS系統來進行調查的。海岸線的位置是根據對歷史海岸線位置的數字化而得到的，通過參考乾溼界線，沼澤邊緣，或穩定植被的線來決定的，這取決於岸邊的特徵(Geis and Bendell 2010)。RTK-GPS基站的位置是用美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的自動化處理系統，在線定位用戶服務進行後處理的。在本研究中，RTK-GPS的平均位置不確定性被計算為0.4米。最後的海岸線位置點被用來計算海岸線的變化速率。

海岸線變化率和不確定性

通過使用R語言來分析移動邊界，完成從不同方法獲得的海岸線變化的計算(Jackson et al.2012)。採用終點法測量了該研究時期海岸線位置的變化。AMBUR使用雙基線方法來創建用於計算海岸線包絡線變化的橫斷面(Jackson et al. 2012)。這些都是在ArcGIS 9.3.1中創建的，它通過建立最內層和最外層的緩衝海岸線(根據每個歷史和短期的時間線的幾何和寬度來緩衝距離)。沿著每一個地點的雙基線，海岸橫截面被放置在1m間隔。在兩個地點上的測試表明，5、10、25和50米的粗線間距會導致平均位置的海岸線變化速率(SCRs)無明顯不同，1橫截面的細尺度被認為更適合於觀測海岸線的變化。

計算每個時期的年化SCR的不確定性是用下列公式計算的每一種方法的(i.e.,orthophotos and the RTK-GPS surveys，(Cowart et al. 2010; Crowell et al. 1993; Eulie et al.2013; Fletcher et al. 2003; Gentz et al. 2007))。

Ed代表數字誤差，Er為圖像校正誤差，Eg為RTK—GPS測量誤差，Eu為測量岸線不確定性因素（通過計算每個站點重複調查的平均差異來確定海岸線位置的平均差異）。每個海岸線測量的誤差，用i代表一個特定的時間，被用來確定每個時段的年變化的不確定性。

T為整個時間的總和(Anders and Byrnes 1991; Crowell et al. 1993; Fletcher et al. 2003)。每個時代的平均Ut都在表2中報告。與此同時，每個海岸線的變化速率都提供了單獨的Ut值。計算與報告的海岸線變化率相關的總不確定性，可以提高數據的可信度(Crowell et al. 1993; Moore 2000)。最重要的是依賴於每一組圖像的誤差以及其年化時間的長度(Crowell et al. 1993)。由於分辨率較低，地面控制點(地理位置)的精度低，以及老式GPS設備的精度差等條件設置，從較老的遙感影像中獲得的海岸線不太準確。然而，正如海岸線變化時間序列數據所顯示的，數據時間越長，年化錯誤或不確定性越低(Crowell et al. 1993; Fletcher et al. 2003)。相比之下，Cowart等人(2010年)在北卡羅來納州的雪松島進行了40年的海岸線變化研究，這一研究結果與50年的研究非常接近。

氣象觀測

2010-2011年的每小時風速和方向觀測都是從KMQI站獲得的(Manteo, NC; Fig. 1)。來自MCAS和KHSE的風記錄主要用於原地觀測模擬波的時間週期。所有風速觀測報告都以米每秒和風向(從方向)的角度進行總結匯報。來自KMQI站的風速記錄被過濾，以消除沒有數據可用的時間。表3總結了時間的百分比，對於GRG和PPP站點，每個短期的數據都沒有小時的數據，在2010年12月末到2011年1月初，數據丟失的數據量最大。這段時間發生在S3和S4的短期內

波浪模擬

本研究使用數值模型模擬在短時間內發生的特定風事件中APES地區波浪的變化情況。該模型是由一系列的模塊組成，這些模塊可以單獨使用或耦合模擬水流、水位、波浪和其他參數在淺水或內陸水域(Lesser et al. 2004)。Delft3D流模型用於模擬流體力學（模擬近岸波浪），並與SWAN波浪模型進行耦合(Booij et al. 1999)。SWAN是第三代基於平衡方程的波浪譜模型。這一模型被Mulligan等人(2015年)應用於波浪模擬，以模擬2011年8月颶風艾琳的海浪和風暴潮。該模型使用一個水平網格分辨率為250米的矩形計算網格，並使用由NOAA提供的水深測量數據進行深度插值。表格使用了球面座標系（經緯度）。這一模型是由Mulligan等人(2015年)根據水動力常數(如底部粗糙、渦流粘度)和波浪參數(如，底部摩擦、白度、波斷)決定的。將模型運行結果與2005年卡羅萊納州紐斯河颶風的實測數據和和位於PCS地區的2011年颶風數據進行對比，以增加其有效性。這些波浪的觀測數據是在CP站點上使用流速儀收集的，它在2005年9月的頻率為2赫茲，在pc站點上使用了一個Nortek矢量，在2011年8月採樣頻率為8赫茲。所有的波浪模擬的時間間隔為1分鐘，並且每60分鐘波浪就會與FLOW模塊進行耦合。在MCAS站觀測到的空間均勻的風力數據被用來驅動模型。圖2顯示了在CP和PCS地區上的模型驗證，這表明在風暴事件期間，模擬值與波高(Hs)和峰值期(Tp)實測值估計有良好的一致性。結果發現，卡羅來納松(CP)的研究結果與2005年9月14日至15日發生的颶風"奧菲利亞風暴"的觀測結果是一致的（圖2.a.b）。該模型稍微低估了重要的波高(Hs)和峰值波週期。Hs預測最大值為1.1m（觀測值為1.3m），Tp預測值為3.3s。颶風艾琳的模型驗證也表明了預測和觀測值之間的擬合關係，預測的最大值為170萬(觀測到的Hs=1.8 m)，並預測Tp=3.6 s（Tp觀測值為3.6s）。

在一個高海岸線侵蝕率(S2年代)期間，為了瞭解大陸研究地點的波浪傳播興濤，而進行了一系列的模擬實驗。第一個事件是在9月初(2010年9月2-3日)在NC海岸KMQI觀測站測量的厄爾颶風風速高達17米。事件1和事件2是在2010年9月16-17日和2010年10月27日至2010年10月4日期間發生的鋒面風暴。在其他的受限制的因素中，小於6.0米的風速已經顯示出相對較低的波動條件(小於0.2 m)，並且不包括在這些模擬中。

一項理想的模擬實驗是為了研究在不同的風向和風速下的波浪能分佈在不同的研究地點，以下稱為風道，並用於在GRG和PPP地點的長期波浪氣候。在GCP站點上，由於其與GRG站點海岸線相似的方向(兩者都暴露於南風方向)，在GCP站點上沒有進行擬合，GCP站點位於塔帕姆利波河支流的上游，那裡的獲取量更受限制。風力的輸入是利用風速從6到30米的風速變化的每8個基數和順序的風速每8個基數和順序的風速從6到30毫秒不等而每8個基數和序數都是1。這個模擬的結果與所有短期的33天的風速記錄相吻合（2010年6月至2011年5月）。KMQI觀測站的每小時風速記錄被過濾，然後每小時與風速箱和羅盤方向的模擬模擬結果相匹配。

圖2 2005年9月14~16日奧菲利亞颶風在CP地點的實測值與模擬值的擬合（a. 有效波高；b. 波峰週期），在2011年8月26~28日期間PCS地點的艾琳颱風的實測值值與觀測值的擬合（c. 有效波高；d. 波峰週期）

數據分析

描述性統計和測試是使用Minitab軟件進行計算的。方差分析(方差分析)的分析是在P 0.05的顯著水平上進行的，以確定5個研究地點和每個地點不同時代之間的變化率是否顯著不同。

結果

海岸線變的時間和空間變化

在過去50年的時間裡，所有的研究結果都顯示出侵蝕，並且其侵蝕速度超過了0.1m/a的平均速度(表1，圖3(A-E))。其中4個位置GCP，GRG，OCR和PPP，有大約0.5m/a的變化率(-0.5±0.3，-0.5±0.5，-0.6±1.2，-0.5±0.5m/a)。相比之下，KHW地點的侵蝕速度明顯降低，50年的時間內僅為0.3m/a。在兩兩比較比較中發現，OCR站點的侵蝕率明顯高於GCP站點，但它也具有最大的可變性，它的標準差是1.2（圖3.A-E）。

海岸線變化率也在以下各個時期內進行了對比研究:在50年期間裡，一個為大約30年的時間尺度（H1），兩個獨立的幾十年（H2和H4），一個5年(H3)。每個地區的日期變化及其計算的不確定性(Ut)都在表1中報告給出。總的來說，H1至H4時期內不同地點的海岸線變化是處於不斷變化的。從已知的所有歷史時間來看，在GPG地點上的海岸線變化速度是最一直的，變化範圍為-0.4±0.5到-0.8±0.8m/a（圖3（B））。相比之下，PPP地點所展示的的岸線變化最大(-0.1±0.6到-1.8±1.1m/a)，而OCR地點為最顯著的時期內岸線的增長(0.7±1.2m/a；圖3 D E ).

圖3 A~E為所有歷史時期內所有地點的岸線平均變化速率。F~J為所有短期時間內所有地點的岸線平均變化速率。誤差條代表一個標準誤差。SCR值為負代表侵蝕，為正代表淤積。圖中的矩形代表颶風發生的年代。

圖4 PPP地點岸線的變化 a. 在過去50年時間裡岸線的變化 b. 在現代（S1~S5）海岸線的變化，b的範圍位置已在a圖中用矩形框表示。每幅地圖下的圖表表示過去50年裡海岸線侵蝕（紅色）或淤積（藍色）的年際平均變化。橫軸代表時間，縱軸代表切線編號。

在H1時期（1950年~1982年）所有的研究點都顯示出侵蝕的趨勢。GCP，GRG和OCR地點的變化率超過了0.2 m年的不確定性（圖3（A B））。相比之下，KHW和PPP地點在誤差範圍內的侵蝕最小，這表明兩個位置的平均變化很小。對於H2時代，所有的研究地點都顯示出超過長期(50年)平均SCR的變化率，但是在這個時代(H2)，除了PPP地點外，其餘都是如此。PPP地點的岸線變化速率為-1.1±0.5m/a（圖3 E）。在H3（1993~1998）時期內，海岸線的速率都是處於不斷變化的。在最近10年的歷史上（1998~2006/2007，H4），所有的研究地點都具有侵蝕的趨勢，這和H3時代的趨勢相似，但是隻有KHW這一地點的海岸線變化速率不同（-1.9±0.9m/a）。

短時間週期內(S1~S5)不同地點顯示出在侵蝕和沖積之間交替的趨勢。應該注意的是，在S3之前沒有任何關於OCR地點的數據。在S2時代，GRG和PPP地點分別有-8.6±9.8和-19.3±11.5m/a的顯著變化，並且其超過了3.1m/a的年化均誤差（圖3 G,J）。在經過這段的高侵蝕速率的時期之後，S3時期的特徵是所有地點的岸線都有顯著增加的趨勢。可是，只在兩個地方GCP和PPP進行了沉積物變化量的統計（10.3±11.7到15.8±7.5；圖3 (F,J)）。在GCP位置點上，這由於沿著海岸線的一個區域有明顯的增加。由於該地存在沖積層，因此使海岸線擴大了10m以上。在PPP位置點上，最大的沉積物堆積處被侷限在一小段海岸線上。對於GCP和PPP兩個位置點來說，這段時間的沉積期緊隨其後的是侵蝕時期(S4)，其岸線變化速度分別為-9.7±8.8到-5.6±8.4m/a（圖3 F,J）。最後，對所有研究地點的歷史變化和短期年變化數據進行了比較。在對5個研究點進行成對的比較中發現，歷史和年化的SCRs都有顯著的不同（P＜0.01）。

在每個研究地點，由於海岸線的幾何形狀、構造、成分和植被的變化，其變化速率有明顯的不同。在歷史的年代，海岸線變化的沿岸模式在各個地點都是相對一致的。例如，PPP位置點(＞1.0 m/a)的海岸線侵蝕率最高(50年)的比率不斷在3500-5000之間持續變化（圖4a）。在1號和2500縱切線之間也有明顯的海岸線變化的模式，海岸線形成了一系列的岬角。GCP和GRG這兩個位置點也展示了不同的海岸線變化模式。在GRG位置點上，侵蝕發生的最高速率在沿著3800到4000切線之間的一段海岸線上（圖5a）。這段海岸線在1972年的遙感圖像中首先出現了一條平直的運河，但在1956年的圖像中並沒有出現。在隨後的幾十年裡，侵蝕了沼澤溼地的前端部分，並將運河和它的海岸線暴露給帕姆利奧灣。因此在短時間內，一些地點的空間趨勢不太明確，部分原因是更高的不確定性值和更大的時間變化性。在過去50年的時間裡，被明確定義為持續侵蝕的海岸線被觀測到侵蝕、增加或沒有變化，這取決於短期的時間。例如，在3800到5000之間橫截面的GRG位置點上，根據歷史顯示，該地區的海岸線侵蝕率一直很高（圖5a,b）。相反的是，在短時間內，同一海岸線的特徵是

交替的侵蝕，沒有可觀察到的變化，甚至是輕微的沖積（圖5a,b）。

圖5 GPG位置點的海岸線愛你變化。a. 過去50年裡海岸線的變化 b.現代（S1~S5）時期海岸線的變化。b的空間範圍是由a中黑色矩形表示的

風和波浪

海浪被認為是海岸侵蝕的主要驅動力之一。該部分針對在快速侵蝕過程中發生的3個氣象事件進行模擬，包括一個理想化的風浪模擬，以及對耦合的水動力學模型進行的模擬。初始的三個模擬氣象事件中得到的結果已用圖6,7繪製表達的。當風暴經過近海時，以16~17m/s的速度向北移動（圖 6A）。這些因素導致了在PPP位置點上的Hs值為1.2米（圖 6B）。在GCP和GRG兩個位置點上，海浪高度小於0.6米。這一較小的價值是由於風向(來自北方)限制造成的，這導致了沿著阿爾伯瑪爾灣和帕姆利奧的南部海岸線上最大的海浪高度（圖 7A）。GCP和GRG位置點位於塔帕姆利口河口和帕姆利奧灣的北部海岸線上，它們暴露在較小的海浪中（＜1m；圖 7A）。

在S2時期模擬的第二個氣象事件事是典型的鋒面系統，在2010年9月16-18日移動到研究區域並在風暴的高峰期在南方生成了7-9米的風速/s（圖 6E H）。雖然厄爾颶風的風速比較低，但該模型計算出了超過0.5米的海浪高度，以及GRG位置點的浪峰期達到近3秒（圖 6(F,J)）。PPP和GCP位置點的模型結果顯示，在同一場風暴中，Hs只有0.4 m並且Tp接近2（圖 6(F,G)）。在這一事件的持續時間裡，水位的變化小於0.1米（圖 6H）。圖7(B)顯示了在此事件中，峰值風速的顯著波高的空間分佈，圖7(B)表明，最高的h值沿著阿爾伯馬的北部海岸，沿著北部和西部的帕姆利奧灣在靠近GRG位置點。

圖6 S2時期GCP（藍色）、GRG（黑色虛線）、PPP（紅色虛線）三個位置點的颶風和風浪情況模擬。A，E表示風的速度和方向。B,F表示表示波高和波峰的變化。C,G表示水平面的變化。

模擬S2時期的最後一個氣象事件是一個長達一週的鋒面系統，風速＞6m，同時帶來的暴雨導致了這三個研究地點的蓄水量劇增。最高記錄為發生在2010年9月1日的風速為每秒13.4米(東南方向;150°)。在此之前，東南風持續了12小時，超過了8米/小時。由於12小時的時間尺度設置，該模型預測水位將在GCP和PPP站點分別增加0.26和0.15 m。自2010年10月1日之後，風向向北移動，風速降至5-8m/s，但在接下來的2天內持續。雖然這導致了整個波浪的整體低潮高，但在PPP位置點上的Hs比GCP和GRG位置點要高得多(幾乎是GCP的顯著波高的兩倍)。更大的浪高是在南部海岸線上，正如颶風厄爾事件所觀察到的（圖 7D）。很明顯，在這6天的時間裡，風向在決定不同地點的波浪高度時起著重要的作用。

在圖8,9,10和11中，可以看到來自於GRG和PPP站點的風力漸變模擬的結果。圖8顯示了風方向在兩個位置點對波浪高度的影響作用。GRG位置點的最大H值為110米，從東南方向為30m/s(圖8a)，最大的海浪高度為從東到西南的風方向（31~54km；圖 8a）。在PPP處的位置點顯示，當風從北方吹來的時候，它的高度是1.7米。總的來說，當風向從西、南或東方向移動18-33公里時，最大的海浪高度是在PPP位置點上模擬的（圖 8b）。

圖7 在S2時期在GCP、GRG和PPP位置點上，模型的結果具有h顯著的波高(Hs)。

接下來，風速的觀測結果與短期記錄的風記錄相吻合。在GRG和PPP位置點上，在短期(S1-S5)的時間裡，84-90%的時間範圍內模擬浪高低於0.4米（圖 9和10）。這表明，在研究期內大部分時間裡，海岸線在較短時期(小於2秒)暴露在較小的波的環境中。這兩個位置點在短期內只有10-16%的時間內Hs是＞0.4m（圖 9和10）。在這段時間內，每個地點的海岸線整個短期內暴露出的波浪能量大約佔總波動能量的大約46-60%（圖 10）。因此，雖然在整個研究時間中，較小的浪高佔據了大部分，但那些不頻繁大波浪的佔據了剩餘的時間週期，因此也經歷了更大的波浪能。

在PPP位置點上，模擬波浪大於0.4m高度有16%是發生在S2、S4和S5時代，當時的侵蝕率超過了5m/a（圖 9）。Hs的最大值(0.1%的時間)和大約4%的波能(S1~S5)發生在S2時代，由於厄爾颶風的影響，侵蝕速度接近20m/a（圖 9和10）。與此相反的是，在S3時代，海岸線通過自然恢復積累回到了厄爾颶風侵蝕之前位置。浪高是0.2~0.6m，最大的波浪能量來自0.4~0.6m。在S3和S4時代，大多數波浪能量Hs值都是在0.6-0.8和0.8-1.0之間變化，在PPP位置點上觀察到的侵蝕率是最高的。雖然這些結果表明了波浪能和侵蝕率之間的潛在關係，但是當平均SCR被標為平均顯著的波高時，卻沒有發現任何直接相關。

暴風事件

2010年9月2日，在北卡羅來納州50海里範圍內的颶風厄爾影響下，對海岸線位置和波浪氣候進行了觀測記錄。分別在GPG和PPP位置點上測量的海岸線平均變化速率為-8.6和 -19.3m/a（表4）。颶風厄爾的最高風速為17m/s，導致最高的浪高(1米)和最大的峰值期(3.8s)沿著南部阿爾伯瑪爾和帕姆利索的海灣，包括PPP位置點（圖 4）。在GRG現場，平均浪高模擬值僅為0.6米。相比之下，在颶風艾琳期間，當颶風經過該地區時，PPP位置點觀測到Hs值超過1.5m，風速超過30米的風從東南方向移動到西北方向。GRG和PPP位置點的海岸線年平均變化值分別為-9.74和-3.84.。這兩種風暴之間的海岸線平均變化可能是不同的主風向的結果。

圖8 在GRG（a）和PPP（b）位置點上所進行風場模擬的風速、風向以及波浪高度變化。

討論

長期與短期的海岸線變化

從長時間的時間來看，長期岸線的年際變化與短期的岸線年際變化具有很大的不同。為了驗證不同因素對侵蝕速率的影響大小，例如短期內捕獲，對海岸線位置的長期的累積變化，這些值被繪製為GCP，GRG和PPP位置點的線性離模型（圖 12）。繪製了每個歷史時期的空間平均海岸線位置(SASP)，線性迴歸分析在95%置信區間內進行。在1956年最初的海岸線(基線)之後，位置被繪製成距離海岸線位置(米)的平均淨變化。然後，對數據點進行線性迴歸模型，並繪製了95%置信區間。我們觀察到線性迴歸模型可以很好地擬合曆史數據，在GCP、GRG和PPP位置點上，所有三個站點的r2值都可以證明:0.95、0.95和0.85（圖 12）。然後繪製每一個短期的SASP，以確定它們是否在每個站點的95%置信區間範圍內（圖 12）。所有的短時間內的SASP都被發現在這三個站點的95%置信區間內。因此，儘管短期的岸線變化速率和風暴事件的發生率明顯高於長期的，但在長期趨勢下的空間平均淨變化量趨於穩定（圖 12）。這表明，短期內的侵蝕和淤積的循環，以及有重要影響但是發生頻率低的風暴事件，可能不會像之前認為的那樣對長期趨勢產生強烈的影響。這可能是由於這些事件的持續時間短(和頻率較低)。這一發現代表了對調查人員的預期的變化，因為最初的假設是單個事件不僅會推動短期變化也會推動長期岸線的變化。

波浪氣候和短期海岸線變化

模型模擬結果表明，海岸線變化速率與氣候變化之間可能存在關係。然而，進一步的分析表明，這種關係可能更為複雜，可以在目前的研究中加以探討。在GRG位置點上，更大的波浪能變化與S5時代相關聯;然而，該時期沒有發生海岸線的變化。Cowart等人(2010年)的一項研究表明，海岸線變化特徵的重要性，如鯉魚跳躍的高度、河底的內聚力和植被類型，可能會改變溼地的侵蝕潛力。在GRG位置點上，這些因素可能會降低侵蝕的可能性。然而，在海浪高度超過0.8米的S2時代，現場有明顯的侵蝕跡象，這表明波浪能量可能超過了誘

發沉積物侵蝕所必需的閾值。

圖10 在GRG和PPP位置點的所有短期時間(S1-S5)中，重要的海浪高度的概率密度分佈和總波能的百分比。波浪高度被分成了0.2米間隔(x軸)和時間(左y軸)的座標系。總波能的百分比在右y軸。這些條框表示每一個地點，每一個地點都有幾個小時的高度波高。兩條線表示這兩個地點的波能變化的百分比

圖12 所有研究時期的空間平均海岸線位置(SASP)的趨勢。A為GCP，B為GRG，C為PPP。趨勢值為線性迴歸計算的海岸線變化速度m/a。終點速率值是根據50年來的海岸線變化速度所求得的。

圖11 根據每一個短期的(GRG和PPP) 的岸線變化的平均波高(由風道結果和風記錄)來繪製。

表4 GRG和PPP位置點在格爾颶風影響下海岸線變化速率和波浪變化特徵。波浪特徵包括波高（Hs），水平面（n），和波峰時期（Tp）

PPP位置點的模擬結果表明，在波浪較小時期，沙子可以在陸地上移動，但是在波浪較大時期，沼澤基板的臨界侵蝕應力可以被超越，從而導致侵蝕。然而，在Cowart等人(2010年)的研究中發現，波浪能量和侵蝕率之間沒有直接的聯繫（圖11）。

在波浪氣候和海岸線變化的觀測趨勢中，也存在季節性因素影響。在GRG和PPP位置點上，夏季(6月-8月)的特徵是持續較小的海浪高度和海岸線位置的顯著變化（圖11）。從歷史上看，在這項研究中，每年的這個時候，風都是從西南方向來的，很少從前方出現(Cowart et al. 2010; Wells and Kim 1989)。在PPP位置點上，這種風的方向限制了沿著阿爾伯瑪爾海峽南部海岸線的海浪發展。在GRG位置點上，雖然西南地區的風颳得很大，但大量的海浪能量可能會因為該地區的大量魚群而減少（圖 13a）。在9月和10月的幾個月時間裡，熱帶和熱帶風暴的通過會導致高能量的事件發生(有很大的海浪高度)，但是這些相對較短的時間內會嚴重侵蝕這些河口海岸線。在冬季和早春幾個月(12月-3月)，風主要來自北部和東北部，在模擬中發現，在PPP位置點方向產生了最大的波浪高度，侵蝕速度高達5m/a(Cowart et al. 2010; Wells and Kim 1989)。

正如上面所提到的，水的深度是控制波浪氣候的另一個因素。在PPP位置點上，波浪高度幾乎總是更大。然而，GRG位置點的取值為31-54公里，與之相比，在PPP位置點上的數據為18-33公里。這些模型的結果很可能是這些地點的深度測量的函數（圖13）。在GRG位置點上，模擬的海浪高度較低，水深僅為220米，而深度測量則表明幾乎沒有坡度的淺灘。在整個南部地區，水的深度也保持較淺(小於5米)，這是由於帕姆利奧的分離所造成的。在PPP位置點上，波浪高度是由模型模擬的，水深為440米（圖13b）。水深測量顯示，離海岸不到500米的斜坡上，距離海岸4米~1千米的水域深度不超過500米（圖13）。在GRG位置點周圍較淺的海水深度和廣泛的淺灘將會限制模型模擬中的波的增長，儘管在該地點有更大的取回從而導致整體較低的浪高。

圖13 水深。A：GRG位置點。B：PPP位置點。C：所有地區的水深剖面圖。在A和B中，黑色圓圈表示在耦合的流體動力-波浪模型中所使用的每個位置。黑色箭頭顯示的是深度測量剖面的位置。這些星點表示在每個剖面圖上模型點的位置。

暴風事件

風向、深度和波浪在海岸線侵蝕的數量和位置上起著至關重要的作用。短時間內，高能量的氣候事件會導致嚴重的侵蝕甚至更有抗性的沼澤海岸線類型（例如GRG）。同時，在沉積類型海岸(即:PPP)，有可能在風暴後岸線恢復到原來的樣子，所以長期的影響可能是很低的。相反，沿著沼澤海岸線(也就是GRG)，風暴過後形成了一種新的沼澤邊緣海岸線。這表明，在暴風雨驅動的侵蝕下可能比沉積物岸海岸線的長期變化對長期變化的影響更大。然而，在所有的地點，像風暴這樣的低頻事件的累積影響要小於預期。

沿海管理措施

目前，北卡州的河口海岸線沒有受到侵蝕的現象，這與長期侵蝕率所決定的海濱地區的侵蝕相比不相上下。然而，在一些指定的環境關注區(AECs)要求在一定距離內的建築物和海岸線分類的建築物內進行建築許可。在現有的海岸結構下，基於河口海岸線變化的結構可以被納入到現有的管理結構中，併為海岸管理人員在面對諸如侵蝕和海平面上升等環境變化的情況下，提供一種管理河口海岸開發的方法。長期來看，這些政策可能會增加河口地區的自然恢復力，並提供一種應對海岸線後退的監管機制，並不依賴於加固河口海岸。然而，由於APES的數量巨大，許多重要的地點(如溼地)處於危險之中，因此可能需要進行某種形式的海岸線改造。

結論

在微潮汐APEC中，波浪被認為是海岸線變化的重要機制。海岸方向和風向在確定一個特定地點的波浪能時非常重要當風向和海岸線方向的時候最受影響的是海浪高度。模型模擬的最大的海浪高度發生在最嚴重侵蝕的那個年代(S2)。然而，在這項研究中觀察到海岸線的變化率和波浪高度之間沒有直接的聯繫，這表明這一關係由於其他因素而變得複雜，例如海岸線構成和研究地點之間的近岸形態。這些因素及其對海岸線變化動力學的影響需要進一步研究才能解決。

與長期的歷史記錄相比，在微小的時間和空間尺度上觀察到的波浪可變性表明了在多個時間尺度和空間分辨率下檢查海岸線變化的重要性。歷史的海岸線變化率提供了近幾十年來海岸線的淨移動的觀點，該方法的誤差很低。近期或氣候時間驅動的改變對海岸位置的短期影響可能很高，但正如空間平均海岸線位置數據所表明的那樣，累積的影響可能比先前認為的要低。大型風暴事件對海岸線侵蝕的貢獻在短期內可能是很重要的，但在長期內可能是最重要的，因為在風暴後恢復侵蝕物質的可能性很低。在短期內，波浪能可能是海岸線位置變化背後的驅動力，但在這項研究中沒有發現直接相關。

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