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A scalable data driven geospatial framework for climate risk assessment
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AI
DOI：10.1038/s41598-025-32370-7.png)
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摘要
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传统洪水风险管理方法通常依赖历史数据，限制了其应对气候诱发灾害日益加剧的严重性和频率的能力。本研究提出了一种可扩展的数据驱动框架，该框架整合了地理空间分析和机器学习，以动态评估气候风险。该框架使决策者能够识别脆弱性，在演变的气候情景下量化洪水风险，并制定有根据的适应策略。以偏差校正的CMIP5气候预测作为应用案例，该框架通过德克萨斯州的案例研究进行演示，在该研究中，社区洪水风险预测在多种排放情景下进行。结果表明，在RCP 8.5情景下，社区脆弱性预计将增加14%，导致经济损害估计上升28%（到2050年每十年180亿美元），并加剧社会经济影响，包括人口迁移和基础设施失效。通过识别影响社区韧性的最重要气候因素，我们的方法强调了全球应对极端气候情景的紧迫需求。它展示了该框架的可扩展性和灵活性，强调了其作为决策支持工具的潜力，并是迈向气候风险评估和适应规划数字孪生系统的一步。
Keyword:
Interpretability
Climate impact
Flood hazard
Climate risk
Machine learning
Resilience
Climate Adaptation
Digital twin
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.9
论文数:
27.9W
被引数:
83.5W
机构
引用论文
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