Mapping Future Coastal Groundwater Flooding and Impacted Infrastructure Using a Hybrid Analytical–Geospatial Approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Surface flooding from rising sea levels is widely recognised as a coastal threat, but coastal subsurface (groundwater) flooding is often overlooked. Coastal water table rise due to sea‐level rise can accelerate contaminant flow from onsite wastewater treatment systems (OWTS), decrease roadway performance, corrode below‐ground infrastructure, and intensify surface flooding. The few related, existing studies were primarily local, leaving important gaps for regional coastal risk assessments. In this study, we employed analytical solutions for coastal water table rise within a new geospatial framework to facilitate risk assessments at larger scales relevant for governance. An ArcGIS toolbox was developed to classify coastal aquifers as recharge or topography limited and perform the analytical calculations along a regional coastline using publicly available geospatial datasets. The analysis was conducted for Nova Scotia (~10 000 km shoreline), an Atlantic Canadian province characterised by high relative sea‐level rise and reliance on private wells and OWTS. Results highlight coastal regions expected to experience shallow groundwater and possessing potentially vulnerable infrastructure (water table depth < 1.5 m) before and after (year 2099) projected sea‐level rise. The model revealed that the most southwestern county (Yarmouth) will experience the highest percent of coastal land with groundwater flooding before (5.7%) and after (7.1%) sea‐level rise. Because of differences in coastal infrastructure distribution, the Bay of Fundy (Annapolis County) coastline had the highest fraction of potentially compromised OWTS and roadways (up to 12.8%), while the highest relative increase in potentially compromised OWTS by 2099 was in the southeast (+115%, Shelburne County). This novel hybrid analytical–geospatial approach serves as a first‐order assessment and can be used to prioritise localities for further site‐specific research and inform targeted coastal development policies.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».