Improved projections of sea-level change and nuisance flooding in Atlantic Canada: The importance of GIA-induced land motion
Notice bibliographique
Résumé
The socio-economic impacts of sea-level rise are significant, especially in coastal regions with dense populations and costly infrastructure. Accurate projections of sea-level changes at regional scales are essential for risk assessment but are challenging due to the interplay of processes affecting the height of both the land and sea surface (and, therefore, relative sea level). Rising sea levels from ice melting and ocean expansion exacerbate flooding risks, with nuisance flooding serving as an early warning for vulnerable regions such as Atlantic Canada, which is experiencing GIA-induced land subsidence. The compounded effects of GIA and contemporary sea-level rise escalate regional vulnerability to flooding. This study improves projections of mean sea-level changes and nuisance flooding in Atlantic Canada by integrating the sea-level signal from optimal regional GIA models into the framework adopted in the 6th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Projections under SSP1-1.9, SSP3-7.0, and SSP5-8.5 scenarios for 2050, 2100, and 2150 CE are used to assess nuisance flooding frequency at 40 tide gauge stations. Our results demonstrate that the GIA signal contributes significantly to flooding frequency estimates and that these estimates can depart considerably from those estimated using the IPCC (AR6) mean sea level projections. For example, nuisance flooding at Halifax becomes chronic (>50 days annually) by 2050 CE under SSP3-7.0 using our GIA model results. This level of chronic flooding occurs in Halifax at 2050 CE only for the most extreme scenario (SSP5-8.5) when using the IPCC mean sea level projections.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».