Living Shoreline Treatment Suitability Analysis: A Study on Coastal Protection Opportunities for Sarasota County
Notice bibliographique
Résumé
Increases in the world population, sea level rise, and urbanization of coastal areas have put tremendous pressures on coastlines around the world. As a result, natural shoreline habitats are being replaced by seawalls and other hardened forms of coastal protection. Evidence shows that hardened shorelines can have a negative impact on the environment and surrounding habitat, leading to a loss of biodiversity and ecosystem services. This research aims to increase the different forms of coastal protection used throughout Sarasota County, Florida by conducting a geographic information system (GIS) suitability analysis for living shoreline treatment. Living shorelines or hybrid solutions are a more ecologically sustainable alternative to traditional forms of coastal protection, which use natural ecosystems or alternatively- structural organic and natural materials such as plantings, rocks, and oyster beds to stabilize shorelines and enhance shoreline habitat. The GIS model identifies coastlines that are 1) most suitable for living shoreline treatment, 2) most suitable for a hybrid solution, or 3) not suitable for living shorelines by analyzing the bathymetry, land use, land value, tree canopy, population, wave energy, shoreline sensitivity, and shoreline habitat. The suitability for living shoreline treatments was assessed independently for each parameter and assigned a value ranging from 0, areas that should consider using traditional methods of coastal protection to 3, shoreline segments most suitable for living shoreline treatment. The results from the individual analyses for each parameter were combined using a weighted overlay approach to determine general suitability for living shorelines within the study area. The result found that over 95% of the shoreline segments are potentially suitable for hybrid shoreline stabilization solutions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».