Flood prevention benefits provided by Canadian natural ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
• Assessment of Canadian natural ecosystems reveals key flood prevention benefits. • Key ecosystems safeguard 54% of built-up areas and 74% of cropland in floodplains. • Identified areas directly benefit 3.7 million and indirectly benefit 20.1 million Canadians. • Found 10% of flood-preventing ecosystems whose loss would significantly increase runoff. • Integration of nature-based solutions into national strategies is essential for flood prevention. The escalating impacts of climate change have heightened concerns about the frequency and severity of natural disasters, particularly extreme flooding events. Future projections underscore the necessity for innovative flood prevention strategies, including broad-scale nature-based solutions. Here, we present the first comprehensive assessment of the flood prevention benefits provided by Canadian natural ecosystems and identify key areas crucial for human well-being. Using spatially explicit modeling, we (1) evaluated the potential runoff retention by natural ecosystems and (2) identified downstream urban and agricultural areas critically dependent on these natural benefits, particularly those in floodplains and close proximity to upstream natural ecosystems. The natural ecosystems within the top 5 % of sub-basins, representing regions with a high priority for conservation practices aimed at flood prevention, play a crucial role in safeguarding approximately 54 % (∼6,000 km 2 ) of the total built-up area and 74 % (∼16,900 km2) of the total cropland situated within floodplains. Additionally, they are positioned upstream of floodplain-based urban zones belonging to 358 population centers, directly benefiting 3.7 million people (∼10 % of the Canadian population) and indirectly benefiting almost 20.1 million people (∼56 % of the Canadian population). Moreover, among Canada’s 5.2 million km 2 of flood-preventing natural ecosystems, we identified a small fraction (10 %) whose loss or degradation would result in a significant (>50 %) increase in runoff. Several of these crucial ecosystems are situated in less populated northern regions, where local governments might want to incentivize conservation initiatives to support flood prevention. Our research underscores the imperative to integrate nature-based solutions into national strategies that consider the results of spatial planning analyses. Establishing other effective area-based conservation measures in the priority regions highlighted in this study can contribute towards reaching current ambitious environmental goals and provide critical flood prevention benefits. Additionally, our methods are transferable to other regions worldwide, leveraging globally available datasets and ensuring computational feasibility.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».