地面沉降使人口稠密海岸带现今相对海平面上升幅度倍增

尽管垂直陆地运动(Vertical Land Motion, VLM)对相对海平面(Relative Sea Level, RSL)上升具有重要影响，但目前对其贡献及不确定性的估算仍存在较低置信度。为解决这一问题，研究人员整合了多样化的VLM观测数据，这些数据覆盖了约65%的全球沿海人口，能够有效解析东亚、南亚及东南亚城市与人口密集三角洲地区的小尺度地面沉降特征，而这些区域在早期的测地测量中大多未被覆盖。研究发现，1995至2020年间沿海人口所经历的平均全球RSL上升速率（6 mm/年）约为气候驱动的绝对海平面(Absolute Sea Level, ASL)上升速率的两倍。这反映出人口密集区域的地面沉降速率普遍更高，全球71%的沿海人口生活在沉降区域。结合社区力量扩展一致性观测，这些数据对于确保当前及未来RSL上升的可靠估算、支撑风险与适应评估至关重要。

该研究由研究人员发表于《Nature Communications》，针对全球沿海相对海平面上升风险评估中长期被低估的垂直陆地运动(VLM)贡献展开系统性量化分析。研究背景显示，现有海平面上升预估多聚焦于气候驱动的绝对海平面(ASL)变化，但VLM可使局部海平面变化幅度超过ASL一个数量级，尤其在三角洲与沿海城市区域。然而，由于观测数据时空覆盖不足、过程认知有限，全球尺度VLM估算存在显著不确定性，且此前研究缺乏直接的大地测量数据支撑，难以准确评估其对人口暴露的实际影响。

研究人员通过整合多源大地测量数据构建了1995至2020年全球混合VLM数据集，覆盖约65%的全球沿海人口。研究发现，沿海人口加权平均RSL上升速率达6.0 mm/年，是海岸线长度加权平均值的近三倍，其中VLM贡献占比接近50%。东亚、东南亚及南亚的特大城市与三角洲为沉降热点区，如雅加达、天津、湄公河三角洲等，局部沉降速率可达-13.7 mm/年。与早期基于文献的估算相比，本研究通过InSAR技术显著提升了高人口密度区域的沉降识别精度，同时揭示了VLM是RSL区域差异的主导因子。该成果强调了将VLM纳入海平面风险评估的必要性，并为全球沿海适应策略提供了关键数据支撑。

关键技术方法方面，研究人员采用混合数据同化框架，融合四类数据源：基于GNSS、验潮站与卫星测高联合反演的插值VLM产品(OE24)、冰期均衡调整(GIA)模型、覆盖欧美及亚洲主要城市与三角洲的InSAR观测数据（包括EGMS、美国海岸、中国城市、全球三角洲等数据集），以及补充GNSS站点数据。所有数据统一至ITRF2014参考框架，并通过最近邻插值匹配至DIVA海岸段网格，结合不确定性传播模型量化随机误差、交叉验证偏差与空间异质性影响。

研究结果部分包含以下核心发现：

全球混合垂直陆地运动估算

InSAR数据首次实现对人口密集海岸带的高分辨率覆盖，填补了东亚、东南亚及非洲沿海城市的观测空白。研究发现沉降速率与人口密度呈正相关，雅加达、天津、曼谷等城市出现局部沉降热点，而三角洲区域如恒河-布拉马普特拉河、尼罗河、长江与湄公河三角洲均呈现显著沉降。VLM不确定性在人口密集区最高，中位数达2.6 mm/年，主要源于InSAR空间变异性与短期观测的非线性效应。

垂直陆地运动对相对海平面变化的贡献

结合哥白尼海洋服务(Copernicus Marine Service)的ASL数据，研究人员计算发现沿海人口加权RSL上升速率为6.0 mm/年，其中VLM贡献约2.8 mm/年，接近ASL贡献的3.15 mm/年。累积分布表明，71%的沿海低海拔区域(LECZ)人口处于沉降状态，43%的人口承受≥2 mm/年的沉降速率。国家尺度上，泰国、孟加拉国、尼日利亚、埃及、中国与印度尼西亚的加权RSL上升速率最高，达7至10 mm/年，而瑞典、芬兰等国因构造抬升呈现负增长。

面向社区驱动的VLM观测、过程理解与预估进展

研究指出，尽管InSAR显著提升了沉降监测能力，但仍存在浅层沉降表征不足、建筑物基础深度干扰、非线性过程未量化等局限。GNSS网络在亚洲与非洲的覆盖缺口仍需填补，且VLM未来预估需耦合地下水开采、沉积物补给与人类管理政策。研究人员呼吁建立开放数据平台与国际地面沉降专家组(IPLS)协作机制，推动多学科融合的VLM观测与建模。

讨论与结论部分强调，本研究通过多源大地测量数据证实了地面沉降使沿海人口实际经历的RSL上升幅度倍增，且这一效应在以往全球评估中被严重低估。VLM的不确定性目前主导了RSL估算误差，未来需优先完善高沉降风险区的观测网络，并将VLM动态纳入海平面情景模拟。研究证实，通过控制人类活动引发的沉降（如地下水管理），可显著降低沿海海平面上升风险，这为全球可持续沿海适应提供了可操作路径。