Interrelated Coastal Flooding, Erosion, and Groundwater Salinization on a Barrier Island During Hurricane Fiona
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coastal flooding transforms barrier island morphology and rapidly salinizes freshwater lenses that support island populations and ecosystems. Climate change is expected to increase coastal flood risks, and understanding future island vulnerability requires understanding erosion and salinization processes and their feedbacks. This study investigates how island morphology and groundwater salinity distributions on Hog Island, Prince Edward Island, Canada, responded to high water levels during post‐tropical storm Fiona (24 September 2022), the costliest hurricane to make landfall in Canadian history. Island morphology was monitored with drone‐based LiDAR, and beach groundwater dynamics were investigated with frequency‐domain electromagnetic geophysics surveys and monitoring wells. Comparing pre‐storm and post‐disturbance data revealed high dune scarping that thinned the ocean‐side foredune by 12.3 m on average and reduced the total island volume by 12%. Beach groundwater levels and electrical conductivity increased by up to 2 m and 19 mS cm −1 , respectively, and the freshwater lens was lost under the eroded foredune. Measurements 9 months after the storm revealed early‐stage recovery of the foredune; however, high dune scarping prolonged recovery, and the island volume only increased by 1%. Without a stable ocean‐side foredune, the landward extent of recurring coastal flooding increased and limited freshwater flushing and aquifer recovery. Results indicate that rapid erosion from extreme coastal storms shifts coastal boundaries, salinizes formerly freshwater resources, and limits freshwater recovery. These findings emphasize the importance of understanding the often‐overlooked interconnections between coastal flooding, erosion, and groundwater salinization to effectively manage coastal resources in an age of environmental change.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».