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Enregistrement W4408431993 · doi:10.5194/egusphere-egu25-12705

Properly integrating vertical land motion with sea-level change – towards robust projections of relative sea-level rise 

2025· preprint· en· W4408431993 sur OpenAlexaff
Philip S. J. Minderhoud, Katharina Seeger, Manoochehr Shirzaei, Pietro Teatini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSea level riseGeodesyRelative motionSea levelSea level changeEnvironmental scienceMotion (physics)Climate changeMathematicsOceanographyGeographyGeologyPhysicsMechanicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal lowlands in the world increasingly face accelerating rates of relative sea-level rise, as global sea level rises and coastal land subsidence increases. Originating from both natural and anthropogenic processes, land subsidence (i.e. downward vertical land motion) is particularly prominent in densely populated coastal-deltaic settings where human activities can accelerate subsidence rates to several centimetres or even decimetres per year, thereby dominating local, contemporary relative sea-level rise. Proper inclusion of vertical land motion dynamics into sea-level change projects, combined with high-accurate and correctly referenced coastal elevation data, is crucial to accurately project relative sea-level change in these critical, densely populated coastal areas.Recent advancements in satellite-based InSAR data acquisition and processing capacity provide insights into contemporary vertical land motion dynamics at unprecedented spatial scale, complementary to traditional measurements of vertical land motion by e.g. tide gauges and GNSS stations. However, it requires a robust InSAR-data processing framework that ensures internal consistency of SAR data and rigorously assesses output accuracy. In addition, correct interpretation of InSAR results is important as observations provide reflector movements which may not align with land surface movements, particularly in urban areas. This poses the risks of oversimplification and misinterpretation when linking InSAR results to sea-level change.In addition, coastal subsidence is the result of various subsurface processes at different depths and can be highly non-linear over time, unlike sea-level change, resulting in complex spatio-temporal patterns and dynamics. This makes projection of non-linear vertical land motions and relative coastal elevation change not straightforward and robust strategies have yet to be developed. We advocate the development of standardized InSAR (post-)processing workflows and interdisciplinary collaboration to improve the observation and proper interpretation of vertical land movement, particularly in coastal cities and river deltas. We also discuss how to move from contemporary observations of coastal vertical land motion towards disentangling drivers and processes, move to process-based projections of coastal subsidence and integrate them in robust projections of future relative sea-level changes and coastal exposure assessments.  

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,074 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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