Flood Risk Mapping Using LiDAR for Annapolis Royal, Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A significant portion of the Canadian Maritime coastline has been surveyed with airborne Light Detection and Ranging (LiDAR). The purpose of these surveys has been to map the risk of flooding from storm surges and projected long-term sea‑level rise from climate change and to include projects in all three Maritime Provinces: Prince Edward Island, New Brunswick, and Nova Scotia. LiDAR provides the required details in order to map the flood inundation from 1 to 2 m storm surge events, which cause coastal flooding in many locations in this region when they occur at high tide levels. The community of Annapolis Royal, Nova Scotia, adjacent to the Bay of Fundy, has been surveyed with LiDAR and a 1 m DEM (Digital Elevation Model) was constructed for the flood inundation mapping. Validation of the LiDAR using survey grade GPS indicates a vertical accuracy better than 30 cm. A benchmark storm, known as the Groundhog Day storm (February 1–3, 1976), was used to assess the flood maps and to illustrate the effects of different sea-level rise projections based on climate change scenarios if it were to re-occur in 100 years time. Near shore bathymetry has been merged with the LiDAR and local wind observations used to model the impact of significant waves during this benchmark storm. Long-term (ca. greater than 30 years) time series of water level observations from across the Bay of Fundy in Saint John, New Brunswick, have been used to estimate return periods of water levels under present and future sea-level rise conditions. Results indicate that under current sea-level rise conditions this storm has a 66 year return period. With a modest relative sea-level (RSL) rise of 80 cm/century this decreases to 44 years and, with a possible upper limit rise of 220 cm/century, this decreases further to 22 years. Due to the uncertainty of climate change scenarios and sea-level rise, flood inundation maps have been constructed at 10 cm increments up to the 9 m contour which represents an upper flood limit estimate in 100 years, based on the highest predicted tide, plus a 2 m storm surge and a RSL of 220 cm/century.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».