Coastal erosion and flooding risk assessment based on grid scale: A case study of six coastal metropolitan areas

沿海洪水 脆弱性(计算) 洪水(心理学) 大都市区 危害 加权 环境资源管理 层次分析法 风险评估 海岸侵蚀 海岸管理 比例(比率) 地理 环境规划 风险管理 环境科学 土木工程 计算机科学 业务 腐蚀 运筹学 地图学 工程类 气候变化 海洋学 地质学 生态学 财务 医学 放射科 古生物学 生物 心理学 考古 心理治疗师 计算机安全 海平面上升
作者
Xuyue Cao,Yonghua Sun,Yanzhao Wang,Yihan Wang,Xinglu Cheng,Wangkuan Zhang,Jinkun Zong,Ruozeng Wang
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:946: 174393-174393 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.174393
摘要

Coastal areas, situated at the critical juncture of sea-land interaction, are confronted with significant challenges from coastal erosion and flooding. It is imperative to evaluate these risks and offer scientific guidance to foster regional sustainable development. This article developed a coastal risk assessment model based on grid scale, integrating both coastal exposure and socio-ecological environment. Fourteen indicators were selected, aiming to offer a systematic approach for estimating and comparing disaster risks in coastal areas. This risk assessment model was applied to Shanghai, New York, Sydney, San Francisco, Randstad, and Tokyo metropolitan areas. The results indicate: (1) Accounting for the protective role of habitat types like mangroves and the distance attenuation effect offered a more precise representation of hazard situation; (2) The integration of the Game Theory weighting method with both subjective Analytic Hierarchy Process and objective CRITIC weighting enhanced the scientific validity and rationality of the results by minimizing deviations between subjective and objective weights; (3) Shanghai exhibited the highest average hazard and vulnerability, San Francisco had the lowest average hazard and Sydney had the lowest average vulnerability; In terms of comprehensive risk, Shanghai possessed the highest average risk, while Sydney presented the lowest. The proposed model framework is designed to swiftly identify high-risk zones, providing detailed information references for local governments to devise efficacious risk management and prevention strategies.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
TTUTT完成签到,获得积分10
1秒前
gulugulu发布了新的文献求助10
1秒前
夜雨完成签到,获得积分10
1秒前
0.0.123完成签到,获得积分10
1秒前
phy完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
科研通AI6.4应助哎呀呀呀采纳,获得30
2秒前
简单567完成签到 ,获得积分0
2秒前
牛牛完成签到,获得积分10
3秒前
遇遇遇完成签到 ,获得积分10
3秒前
cc哈库纳玛塔塔完成签到,获得积分10
4秒前
111完成签到,获得积分10
4秒前
fairy发布了新的文献求助10
4秒前
pawn完成签到,获得积分10
4秒前
1111完成签到 ,获得积分10
5秒前
Cyrus2022完成签到,获得积分10
6秒前
小风完成签到,获得积分10
6秒前
hy完成签到,获得积分10
6秒前
Bit完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
dandan完成签到,获得积分10
8秒前
爱笑千萍完成签到,获得积分10
8秒前
季然完成签到,获得积分10
8秒前
情怀应助gulugulu采纳,获得10
8秒前
feilong完成签到,获得积分10
9秒前
burn完成签到,获得积分10
9秒前
辛勤的机器猫完成签到,获得积分10
11秒前
ecc13866完成签到,获得积分10
11秒前
宝石山完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
俏皮冰岚完成签到,获得积分10
11秒前
jiaojaioo完成签到,获得积分10
12秒前
NexusExplorer应助哈哈哈哈采纳,获得10
12秒前
zhangyuting完成签到 ,获得积分10
12秒前
肖肖发布了新的文献求助10
13秒前
火离完成签到 ,获得积分10
13秒前
吴旭完成签到,获得积分10
16秒前
tianyy发布了新的文献求助10
17秒前
Jako完成签到 ,获得积分10
17秒前
大个应助科研通管家采纳,获得30
19秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 1500
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7506403
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9095584
关于积分的说明 19406549
捐赠科研通 7113795
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3251814
关于科研通互助平台的介绍 2421122
邀请新用户注册赠送积分活动 2237850