Coastal Flood Assessment Based on Field Debris Measurements and Wave Runup Empirical Model
Notice bibliographique
Résumé
On 6 December 2010, an extra-tropical storm reached Atlantic Canada, causing coastal flooding due to high water levels being driven toward the north shore of Chaleur Bay. The extent of flooding was identified in the field along the coastline at Maria using DGPS. Using the assumption that the maximum elevation of flooded areas represents the combination of astronomical tide, storm surge and wave runup, which is the maximum elevation reached by the breaking waves on the beach, all flood limits were identified. A flood-zone delineation was performed using GIS and LiDAR data. An empirical formula was used to estimate runup elevation during the flood event. A coastal flood map of the 6 December flood event was made using empirical data and runup calculations according to offshore wave climate simulations. Along the natural beach, results show that estimating runup based on offshore wave data and upper foreshore beach slope represents well the observed flood extent. Where a seawall occupies the beach, wave breaking occurs at the toe of the structure and wave height needs to be considered independently of runup. In both cases (artificial and natural), flood risk is underestimated if storm surge height alone is considered. There is a need to incorporate wave characteristics in order to adequately model potential flood extent. A coastal flooding projection is proposed for Pointe Verte based on total water levels estimated according to wave climate simulation return periods and relative sea-level rise for the Chaleur Bay.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».