Properly integrating vertical land motion with sea-level change – towards robust projections of relative sea-level rise 
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».