Recent Trends in Individual and Multivariate Compound Flood Drivers in Canada's Coasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over half of the global population and the majority of the cities in coastal zones are at risk of coastal flooding. Changes in the occurrence of individual extremes and the interactions between hydrological and coastal variables can exacerbate flood risks. While extensive research has been conducted to understand and predict different types of flood hazards in isolation, spatial and temporal trends and variability of compound flooding, that is, flooding caused by multiple drivers, remain an open question. This study investigates the individual and joint temporal variations of multiple drivers that can cause compound flooding in Canada's coasts including total water level, storm surge, precipitation, and streamflow. Long‐term changes in the frequency and intensity of extremes are analyzed over the Atlantic, Pacific, and the Great Lakes regions. Univariate and multivariate trend tests including Mann Kendall, Covariance Inversion Test, Covariance Sum Test, and Covariance Eigenvalue Test are applied. In addition, a new multivariate index based on the contributing flood drivers transformed into a probability space is proposed, and its application to study compound flooding is investigated. Overall, results show increased risks of individual and compound flooding over the Atlantic coast and varying trends in the Pacific and Great Lakes regions. The multivariate trend indices show consistent results in most scenarios. The proposed index provides a simple and flexible measure to analyze the spatial and temporal variation of compound flooding risks at different thresholds. The results highlight the importance of considering nonstationary compound flood events to develop resilience strategies in coastal environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».