The prediction and mapping of coastal flood risk associated with storm surge events and long-term sea level changes
Notice bibliographique
Résumé
Non-specialized researchers, emergency management personnel, and land use planners require an accurate, inexpensive method to determine and map risk associated with storm surge events and long-term sea level rise associated with climate change.This study has developed new geomatics tools to map flood risk and has been applied to a case study area in the Minas Basin, Bay of Fundy, Canada.The Minas Basin has the highest recorded tides in the world and agricultural and rural development has been established along the coastline behind dykes, which are up to 3 m high.A newly developed ArcGIS tool, Storm flood, in conjunction with a newly developed software program Water Modeler, and a LiDAR derived Digital Elevation Model (DEM) were used together to map coastal flood risk.Storm flood uses the LiDAR derived DEM as a base and calculates the area of inundation assuming a still water level.The tool also ensures that connectivity is enforced so that the storm surge waters are sourced from the ocean and that low-lying inland areas that do not have free connection to the ocean are not inundated.This "connectivity check" overcomes a limitation of some standard third party hydrologic modelling tools such as HEC-RAS that do not check for connectivity to source waters that in some cases cause the resultant inundation maps to be incorrect when imported into a GIS environment.The recurrence intervals of a given water level are determined using Water Modeler by using the time series of local tide gauge records.Relative changes in sea level associated eustatic conditions, from climate change, and local crustal motion can be incorporated into the software to calculate the return period of water levels in the future under variable conditions
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».