UDC 528.7
UDC 528.8
CSCSTI 89.57
Wetland ecosystems are essential for maintaining ecological balance by fulfilling functions such as water filtration, carbon storage, and flood protection. However, climate change and sea level rise threaten these ecosystems, particularly in coastal regions. This research examines the impact of sea level rise on wetland ecosystems in the interprovincial biosphere reserve of the Red River Delta (Vietnam) using the SLAMM (Sea Level Affecting Marshes Model). To simulate changes in the ecosystems, wetland maps classified based on PlanetScope satellite imagery (2016–2022) with a resolution of 4.77 meters and featuring 9 land categories were used. These maps, processed using deep learning techniques, were converted into the SLAMM format. The scenario applied in this research is based on RCP8.5, developed by Vietnam’s Ministry of Natural Resources and Environment, which forecasts a sea level rise of 1 meter by 2100. According to the developed scenarios, sea level rise will cause significant changes in the distribution of wetland ecosystems, especially mangroves and tidal flats. These results are vital for designing adaptive measures and sustainable management strategies for coastal ecosystems.
coastal wetlands, SLAMM, sea-level rise, climate change, Red River Delta, prediction, Vietnam
1. Đoàn T.T.H., Phạm T.T., Trần T.P. Suy thoái hệ sinh thái toàn cầu và giải pháp phục hồi hệ sinh thái cho Việt Nam // Tạp chí Khoa học Biến đổi khí hậu. 2022. Số. 22. Tr. 17–25. DOIhttps://doi.org/10.55659/2525-2496/22.71057.
2. Đạt T.Q., Likitdecharote K., Trung N.H. Mô phỏng xâm nhập mặn Đồng bằng sông Cửu Long dưới tác động mực nước biển dâng và sự suy giảm lưu lượng từ thượng nguồn // Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ. 2012. Số. 21. Tr. 141–150.
3. Nguyễn Đ.Đ., Đoàn T.T.H. Giải pháp phục hồi hệ sinh thái và đa dạng sinh học cho Việt Nam // Nghiên cứu Địa lý nhân văn. 2021. Số. 4. Tr. 81–90.
4. Clough J., Polaczyk A., Propato M. Modeling the potential effects of sea-level rise on the coast of New York: Integrating mechanistic accretion and stochastic uncertainty // Environmental Modelling & Software. 2016. Vol. 84. P. 349–362. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.06.023.
5. Akumu C.E., Pathirana S., Baban S., et al. Examining the potential impacts of sea level rise on coastal wetlands in north-eastern NSW, Australia // Journal of Coastal Conservation. 2011. Vol. 15. P. 15–22. DOIhttps://doi.org/10.1007/s11852-010-0114-3.
6. Payo A., Mukhopadhyay A., Hazra S., et al. Projected changes in area of the Sundarban mangrove forest in Bangladesh due to SLR by 2100 // Climatic Change. 2016. Vol. 139. P. 279–291. DOIhttps://doi.org/10.1007/s10584-016-1769-z.
7. Cole Ekberg M.L., Raposa K.B., Ferguson W.S., et al. Development and application of a method to identify salt marsh vulnerability to sea level rise // Estuaries and Coasts. 2017. Vol. 40. P. 694–710. DOIhttps://doi.org/10.1007/s12237-017-0219-0.
8. Fernandez-Nunez M., Burningham H., Díaz-Cuevas P., et al. Evaluating the response of Mediterranean-Atlantic salt marshes to sea-level rise // Resources. 2019. Vol. 8. No. 1. P. 50. DOIhttps://doi.org/10.3390/resources8010050.
9. Dang A.T., Reid M., Kumar L. Assessing potential impacts of sea level rise on mangrove ecosystems in the Mekong Delta, Vietnam // Regional Environmental Change. 2022. Vol. 22. No. 2. P. 70. DOIhttps://doi.org/10.1007/s10113-022-01925-z.
10. Cooper H., Zhang C. Vulnerability Analysis of Coastal Everglades to Sea Level Rise Using SLAMM // Multi-Sensor System Applications in the Everglades Ecosystem. Boca Raton: CRC Press, 2020. P. 259–272.
11. Familkhalili R., Davis J., Currin C.A., et al. Quantifying the benefits of wetland restoration under projected sea level rise // Frontiers in Marine Science. 2023. Vol. 10. P. 1–15. DOIhttps://doi.org/10.3389/fmars.2023.1187276.
12. Quoc L.H. Tiếp cận địa lý trong phân vùng chức năng không gian ven biển huyện Hải Hậu-Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định // Tạp chí khoa học Tài nguyên và Môi trường. 2017. Số. 15. Tr. 14–25.
13. Wu W., Yeager K.M., Peterson M.S., et al. Neutral models as a way to evaluate the Sea Level Affecting Marshes Model (SLAMM) // Ecological Modelling. 2015. Vol. 303. P. 55–69. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2015.02.008.
14. Kuen D.T., Malinnikov V.A. Klassifikaciya ust'evyh i pribrezhnyh vodno-bolotnyh ugodiy po snimkam Planet NICFI na osnove svertochnyh neyronnyh setey i transfernogo obucheniya // Geodeziya i kartografiya. 2024. № 6. S. 31–42. DOIhttps://doi.org/10.22389/0016-7126-2024-1008-6-31-42.
15. Krauss K.W., McKee K.L., Lovelock C.E., et al. How mangrove forests adjust to rising sea level // New Phytologist. 2014. Vol. 202. No. 1. P. 19–34. DOIhttps://doi.org/10.1111/nph.12605.
16. Hai N.Đ., Trong N.G., Tuan P.V., et al. Nghiên cứu phương pháp quy chuyển độ cao giữa hải đồ và bản đồ địa hình biển dựa trên thủy triều tại khu vực Vịnh Bắc Bộ // Tạp chí khí tượng thủy văn. 2023. Số. 752. Tr. 51–60.
17. Saintilan N., Khan N.S., Ashe E., et al. Thresholds of mangrove survival under rapid sea level rise // Science. 2020. Vol. 368. P. 1118–1121. DOIhttps://doi.org/10.1126/science.aba2656.
