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沿海脆弱性评估整合自然与人文要素 揭示马来西亚西部海岸线空间脆弱性特征
斯里尼瓦苏·加努加彭塔（Sreenivasulu Ganugapenta）| 埃菲·赫尔米·阿里芬（Effi Helmy Ariffin）| 李文健（Wenjian Li）| 西蒂·努尔·哈纳尼·扎伊努丁（Siti Nur Hanani Zainuddin）| 穆罕默德·伊赫马尔·西迪克·杰弗里·丁（Mohammad Ikhmal Siddiq Jefri Din）| 马莎·努尔·萨尔萨比埃拉·门哈特（Masha Nur Salsabiela Menhat）| 努尔瓦尼·莫赫德·扎基（Nurwani Mohd Zaki）| 马尔迪哈·莫克塔尔（Mardiha Mokhtar）| 穆罕默德·里扎尔·拉扎利（Muhammad Rizal Razali）| 海鲁尔·尼扎姆·阿卜杜勒·毛卢德（Khairul Nizam Abdul Maulud）| 莫赫德·富阿德·米斯孔（Mohd Fuad Miskon）
马来西亚登嘉楼大学海洋与环境研究所，21030，瓜拉努鲁斯，登嘉楼州，马来西亚
摘要
沿海地区正日益受到气候变化和人类活动共同影响的威胁。本研究通过应用一个综合的沿海脆弱性指数（CVI），整合了多种物理和社会经济变量，来评估马来西亚半岛西海岸（WCPM）的沿海脆弱性。共评估了十四个参数，包括九个物理参数（如水深、海岸线变化、海平面上升、地貌和红树林覆盖情况），以及五个社会经济参数（如基础设施、人口密度和土地利用）。通过主成分分析和层次聚类分析，确定了最具影响力的因素，并揭示了脆弱性的空间分布模式。结果显示，由于敏感的环境特征和强烈的人类压力（尤其是快速的基础设施发展），北部地区的脆弱性非常高。相比之下，南部地区的脆弱性较低，这得益于自然缓冲区的存在和相对较少的干扰。双向层次热图提供了区域分组和共同脆弱性驱动因素的洞察。所得到的风险地图可作为实用的决策工具，以支持适应性沿海规划，帮助利益相关者和政策制定者确定干预重点，实施分区规定，并采取基于自然的解决方案，以提高对未来沿海灾害的抵御能力。
引言
全球沿海地区日益面临自然和人为压力的共同影响，气候变化在加剧这些脆弱性方面起着关键作用（Dolan和Walker，2006；Nicholls等人，2008；Qiang和Brian，2019）。虽然气候变异性是地球动态系统的固有组成部分，但过去几十年观察到的快速且前所未有的变化主要归因于城市化、森林砍伐、土地利用变化以及大规模的沿海基础设施开发等人类活动（Cloern等人，2016；Subramanian等人，2023）。这些人为改变破坏了生态平衡，降低了红树林和湿地等自然缓冲区的韧性。因此，包括洪水、海岸线退缩和栖息地退化在内的沿海灾害风险增加了（Ayyam等人，2019；Sahavacharin等人，2022）。特别是在热带地区，由于高人口密度、生态敏感性和对沿海资源的依赖性，这些变化更为严重（Hernández-Delgado，2015，2024）。因此，迫切需要综合评估沿海脆弱性，不仅要考虑气候因素，还要考虑社会经济和环境压力的综合影响。
近年来，全球沿海脆弱性的研究取得了显著进展，超越了传统模型，这些模型主要关注海平面上升（Kopp等人，2019；Griggs和Reguero，2021；Dike等人，2024）、风暴潮（Jafarzadegan等人，2023；Naren和Maity，2024；Barroso等人，2025）和极端天气事件（Murray等人，2021；Adhikari等人，2025）等气候因素。尽管这些因素仍然至关重要，但研究人员和政策制定者现在认识到，对沿海脆弱性的全面理解还必须考虑一系列非气候压力因素（Nguyen等人，2016）。这包括人口增长、城市化、贫困和对沿海生计的依赖等社会经济因素，以及栖息地退化、污染和土地利用变化等环境压力（Huang等人，2012；Olajide和Lawanson，2014；Ariffin等人，2023）。这些多样因素的整合促进了多维度评估框架和基于指数的模型的发展，更好地捕捉了沿海系统的复杂性和动态性（Furlan等人，2021）。这些综合评估提供了关于人类活动和自然过程如何相互作用影响沿海脆弱性的更深入见解（Noor和Abdul Maulud，2022）。例如，由于基础设施开发导致的红树林和湿地丧失不仅减少了对沿海灾害的自然防护，还增加了依赖这些生态系统的社区的社会和经济暴露。此外，沿海人口之间资源和适应能力的不平等分配使得某些群体更容易受到环境变化的影响。通过将社会经济和环境参数与气候因素结合起来，现代沿海脆弱性评估提供了更准确且具有地方相关性的风险评估（Ramieri等人，2011）。这种整体方法对于设计有效的适应和缓解策略、指导沿海区域管理和促进可持续发展至关重要，特别是在像马来西亚这样高度敏感的热带沿海地区。
在东南亚，马来西亚为研究沿海脆弱性的复杂维度提供了宝贵的案例。马来西亚半岛拥有超过4800公里的海岸线，拥有多种生态系统，如红树林、海草床、珊瑚礁和海滩，这些生态系统支撑着渔业、水产养殖、航运、石油和天然气以及旅游业等关键经济部门（Sany等人，2019）。然而，快速的城市化、工业化、土地开垦和森林砍伐破坏了自然系统，削弱了生态韧性（Salim等人，2020）。乔治镇、克朗和哥打基纳巴卢等主要沿海城市受到海平面上升（Mohamad等人，2018）、地面沉降（Julzarika，2023）、海岸线侵蚀（Changqing，2022）和海水入侵的严重影响，而这些情况因内陆地区的径流和沉积物而加剧（Dong等人，2024）。弱势群体，特别是农村渔民和低收入城市居民，由于社会经济差异和对沿海资源的依赖而面临更高的风险（Shaffril等人，2017）。这些挑战突显了需要进行综合考虑环境、社会和灾害相关因素的综合性、特定地点的评估的紧迫性。
因此，科学界越来越关注基于指数的方法，这些方法可以系统地整合多维参数，以空间明确的方式评估沿海脆弱性。这些方法在捕捉环境条件、社会经济背景和灾害暴露的地理变异性方面特别有效，最近的实证研究也证明了这一点。此类方法对于制定基于证据的政策干预和促进可持续沿海规划至关重要（Rosli等人，2021；Zakaria等人，2024）。在马来西亚沿海背景下，基于Scopus的文献搜索发现了八项明确研究CVI应用的研究。其中五项是原创研究文章（Mohd等人，2019；Rayush等人，2021；Ismail等人，2022；Ariffin等人，2023），其余三项是综述文章。大多数研究集中在马来西亚半岛的东海岸，特别关注沿海脆弱性、海岸侵蚀、气候变化、海平面上升和更广泛的沿海区域管理等问题（见补充文件中的图1）。尽管对沿海脆弱性的兴趣日益增加，但WCPM在现有文献中仍被忽视。这突显了地理和主题上的研究空白，因为WCPM具有环境敏感性、密集的人口和重要的经济活动，是一个特别容易受到沿海灾害影响的地区。为了解决这一空白，本研究采用了CVI这一地理空间框架，整合了一系列环境和社会经济变量来评估和绘制沿海脆弱性地图。基于CVI的脆弱性地图作为重要的决策支持工具，为研究人员、城市规划者和政策制定者提供了宝贵的见解，有助于制定有针对性的缓解和适应策略，以更好地应对WCPM沿海地区气候变化的影响。此外，通过这项评估生成的数据为未来的研究、监测和政策制定提供了基础。
研究区域
位于半岛西侧的WCPM地区日益受到自然和人为压力的影响，导致严重的环境退化和沿海变化（Sany等人，2019）。该地区本身就容易受到海平面上升（Ghazali等人，2018）、海岸侵蚀和风暴及洪水等极端天气事件的影响，而这些影响都因气候变化而加剧（Yu和Wee，2023）。同时，人类活动也加剧了这些问题
数据收集
为了全面评估沿海脆弱性，分析中纳入了地貌变量和社会经济参数。研究区域的物理特征包括地貌、海岸坡度、海岸线长度、海岸线变化率、岩性、海平面上升和水深以及岛屿的存在。研究考虑的社会经济参数包括人口密度、性别分布、红树林覆盖情况、基础设施发展等
结果
为了评估关键因素对WCPM沿海脆弱性的空间和主题影响，共考察了九个物理参数和五个社会经济参数。物理参数包括水深、地貌、岩性、海岸线长度、海岸线变化率、海平面上升、岛屿保护、红树林覆盖率和植被密度（图2A）。社会经济参数包括农业、基础设施、道路网络、人口密度和性别
讨论
沿海退化在马来西亚已成为一个日益严重的问题（Ann，1996；Bin Nordin，2006；Asmawi和Ibrahim，2013；Ismail等人，2023）。国家海岸侵蚀研究（NCES，2015）报告称，马来西亚大约1348公里的海岸线受到侵蚀的影响（Mohamed Rashidi等人，2021）。这主要是由人类活动驱动的，如红树林砍伐（Sarmin等人，2016；Islam等人，2024）、采砂（Ashraf等人，2011；Saengsupavanich等人，2023）等
结论
本研究通过将九个物理参数和五个社会经济参数整合到CVI框架中，对WCPM的沿海脆弱性进行了全面评估。通过应用主成分分析和双向层次聚类等多变量技术，分析了26个沿海地区的不同空间模式和风险集群。北部地区的脆弱性最高，这主要是由于软岩性和人口密度大
作者贡献声明
斯里尼瓦苏·加努加彭塔（Sreenivasulu Ganugapenta）：撰写——初稿、可视化、验证、软件、方法论、正式分析、数据管理、概念化。埃菲·赫尔米·阿里芬（Effi Helmy Ariffin）：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、概念化。李文健（Wenjian Li）：验证、软件、正式分析。西蒂·努尔·哈纳尼·扎伊努丁（Siti Nur Hanani Zainuddin）：验证、方法论、正式分析、数据管理。穆罕默德·伊赫马尔·西迪克·杰弗里·丁（Mohammad Ikhmal Siddiq Jefri Din）：软件、方法论、正式分析。马莎·努尔·萨尔萨比埃拉·门哈特（Masha Nur Salsabiela Menhat）：
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本研究由马来西亚高等教育部（MOHE）的长期研究资助计划（LRGS）资助：编号LRGS21-001-0005和LRGS/1/2020/UMT/01/1/4。
