Visualizing climatic and non-climatic drivers of coastline change in the Town of Lincoln, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Increased urbanization leads to greater anthropogenic stresses of coastal zones. Threats faced by coastal communities, such as natural hazards, are being exacerbated with changing environmental and climatic conditions. Many studies have measured coastline change; however, they fail to address non-climatic drivers, such as land use changes. The enclosed research included three separate but complementary articles to examine climatic and non-climatic drivers of change for the Lake Ontario coastline in the Town of Lincoln, Ontario. \nIn the first article, a novel approach combining a coastline change analysis using historical aerial photographs in a geographic information system with the exploration of climatic and non-climatic drivers of change was developed. The novel approach will be useful for planners and residents in understanding factors that drive coastline erosion. \nIn the second article, this methodology was applied to the Town of Lincoln. The case study identified vulnerable areas of the coastline and included a narrative of how certain drivers may have contributed to the erosion. The results suggested that Lincoln has erosion issues, largely concentrated in four main areas, with rates of erosion between 0.32 and 0.66 m/yr over an 84-year period. Between 1934 and 2018, the Town of Lincoln lost approximately 30 hectares of land, a fiscal loss of approximately $1M. The east side of Lincoln has shown more erosion due to many interacting drivers, such as the orientation of the coast, the sandier substrate, and the proximity of the highway constructed in the late 1930s. \nThere are many barriers to climate change adaptation, including a general lack of understanding of how climate change may impact communities directly. The third article explored the utility of visualizations as a tool for science communication. Visualizing the impacts of climate change may be an important tool to help cities, regions, and countries prioritize adaptation. \nReplication of the methodology in an area such as the Great Lakes may produce a more comprehensive understanding of whether erosion is driven primarily by climatic or non-climatic factors. This can advance our understanding of coastline change and coastal vulnerability, as understanding the current state is essential before imagining a more sustainable future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».