Projecting Hurricane Risk in Atlantic Canada under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Atlantic Canada faces significant hurricane threats from damaging winds and coastal flooding that are projected to intensify under climate change. This study adopts a two-stage framework. First, the evolution of wind and coastal-flood hazards is quantified from a historical baseline (1979-2014) to two future periods: a near future (2024-2059) and a far future (2060-2095). Hazard fields are constructed from large ensembles of physics-informed synthetic hurricane tracks, and changes are evaluated in return-period wind speeds and in inundation depth and extent, with sea-level rise included for flood projections. The second stage estimates hurricane risk using wind as an operational proxy for total loss, combining the simulated wind fields with exposure data and a vulnerability relationship to compute expected damages. This design clarifies how physical drivers change and how those shifts translate into loss potential without requiring fully coupled compound-loss modeling. Results indicate an intensification of wind extremes and a substantial amplification of coastal inundation, yielding higher wind-proxy risk for many coastal communities. Spatial patterns show a heterogeneous escalation of risk concentrated along exposed shorelines and urban corridors. This comprehensive analysis of both hazard evolution and proxy risk provides decision-ready evidence on where and by how much hurricane losses are likely to grow. The approach clarifies the link between physical drivers and loss potential, ensuring compatibility with standard wind-centric workflows used in engineering and insurance practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».