Futures Analysis of Urban Land Use and Wetland Change in Saskatoon, Canada: An Application in Strategic Environmental Assessment
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a scenario-based approach to strategic environmental assessment (SEA) for wetland trend analysis and land use and land cover (LUC) modeling in an urban environment. The application is focused on the Saskatoon urban environment, a rapidly growing urban municipality in Canada’s prairie pothole region. Alternative future LUC was simulated using remote sensing data and city spatial planning documentation using a Markov Chain technique. Two alternatives were developed and compared for LUC change and threats to urban wetland sustainability: a zero alternative that simulated trends in urban development and wetland conservation under a business as usual scenario, in the absence of prescribed planning and zoning actions; and an alternative focused on implementation of current urban development plans, which simulated future LUC to account for prescribed wetland conservation strategies. Results show no improvement in future wetland conditions under the city’s planned growth and wetland conservation scenario versus the business as usual scenario. Results also indicate that a blanket wetland conservation strategy for the city may not be sufficient to overcome the historic trend of urban wetland loss; and that spatially distributed conservation rates, based on individual wetland water catchment LUC peculiarities, may be more effective in terms of wetland conservation. The paper also demonstrates the challenges to applied SEA in a rapidly changing urban planning context, where data are often sparse and inconsistent across the urban region, and provides potential solutions through LUC classification and prediction tools to help overcome data limitations to support land use planning decisions for wetland conservation.
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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 ».