Menos é Mais: A Calibração de Janela de Curto Prazo Melhora a Predição Sazonal da Linha Costeira em Modelagem

Resumo Comunidades costeiras em todo o mundo dependem de modelos de linha costeira para avaliação de riscos e gestão, no entanto, esses modelos muitas vezes têm dificuldades em capturar a variabilidade observada em diferentes escalas temporais. Analisamos 30 anos de observações da linha costeira na Praia de Hasaki, Japão, usando Transformada Discreta de Wavelet para separar variações por escala de tempo. A análise espectral revelou ciclos anuais e semianuais impulsionados por ondas, enquanto tendências de longo prazo contribuíram significativamente para a variância total. O modelo ShoreFor, quando calibrado usando o conjunto de dados completo de 30 anos, subestimou severamente a variabilidade sazonal. Em contraste, janelas de calibração de 2 anos conseguiram reproduzir com sucesso as variações sazonais tanto dentro dos períodos de calibração quanto, após a remoção de tendências baseada na DWT, ao longo de todo o período de validação de 30 anos. Nossas descobertas demonstram que a calibração de janelas curtas melhora substancialmente a capacidade do modelo de capturar mudanças sazonais na linha costeira impulsionadas por ondas, oferecendo uma solução prática para avaliação de riscos costeiros usando dados observacionais limitados. Essa abordagem é particularmente valiosa dada a crescente disponibilidade de dados derivados de satélites e a necessidade de previsões sazonais precisas em condições climáticas em mudança.