A probabilistic estimation of hazards based on the response approach requires assessing large amounts of source characteristics, representing an entire storm climate. In addition, the coast is a dynamic environment, and factors such as existing background erosion trends require performing risk analyses under different scenarios. This work applies Bayesian networks (BNs) following the source–pathway–receptor–consequence scheme aiming to perform a probabilistic risk characterisation at the Tordera delta (NE Spain). One of the main differences of the developed BN framework is that it includes the entire storm climate (all recorded storm events, 179 in the study case) to retrieve the integrated and conditioned risk-oriented results at individually identified receptors (about 4000 in the study case). Obtained results highlight the storm characteristics with higher probabilities to induce given risk levels for inundation and erosion, as well as how these are expected to change under given scenarios of shoreline retreat due to background erosion. As an example, storms with smaller waves and from secondary incoming direction will increase erosion and inundation risks at the study area. The BNs also output probabilistic distributions of the different risk levels conditioned to given distances to the beach inner limit, allowing for the definition of probabilistic setbacks. Under current conditions, high and moderate inundation risks, as well as direct exposure to erosion can be reduced with a small coastal setback (∼10 m), which needs to be increased up to 20–55 m to be efficient under future scenarios (+20 years).

中文翻译：

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利用贝叶斯网络对沿海风暴诱发风险的概率表征

基于响应方法的概率概率估计需要评估代表整个风暴气候的大量源特征。此外，海岸是一个动态的环境，诸如现有背景侵蚀趋势之类的因素要求在不同情况下进行风险分析。这项工作遵循了源－路径－受体－后果方案的贝叶斯网络（BNs），旨在对Tordera三角洲（西班牙东北部）进行概率风险表征。已开发的BN框架的主要区别之一是，它包括整个风暴气候（所有记录的风暴事件，在研究案例中为179），以在单独识别的受体（研究中约为4000）中获取综合的，条件化的风险导向结果。案件）。所获得的结果突出了风暴特征，具有较高的概率来诱发给定的淹没和侵蚀风险水平，以及在给定的海岸线撤退情景下，由于背景侵蚀，预计这些风险水平将如何变化。例如，来自次要入射方向的较小波浪的风暴将增加研究区域的侵蚀和淹没风险。BN还会输出不同风险级别的概率分布，条件是到海滩内部极限的给定距离，从而可以定义概率性挫折。在当前情况下，沿海遭受小幅度的挫折可以降低高和中度的淹没风险，以及直接遭受侵蚀的风险（以及在给定的海岸线退缩情况下由于背景侵蚀而预期这些变化。例如，来自次要入射方向的较小波浪的风暴将增加研究区域的侵蚀和淹没风险。BN还会输出不同风险级别的概率分布，条件是到海滩内部极限的给定距离，从而可以定义概率性挫折。在当前情况下，沿海遭受小幅度的挫折可以降低高和中度的淹没风险，以及直接遭受侵蚀的风险（以及在给定的海岸线撤退情况下，由于背景侵蚀而导致这些变化的预期。例如，来自次要入射方向的较小波浪的风暴将增加研究区域的侵蚀和淹没风险。BN还会输出不同风险级别的概率分布，条件是到海滩内部极限的给定距离，从而可以定义概率性挫折。在当前情况下，沿海遭受小幅度的挫折可以降低高和中度的淹没风险，以及直接遭受侵蚀的风险（BN还会输出不同风险级别的概率分布，条件是到海滩内部极限的给定距离，从而可以定义概率性挫折。在当前情况下，沿海遭受小幅度的挫折可以降低高和中度的淹没风险，以及直接遭受侵蚀的风险（BN还会输出不同风险级别的概率分布，条件是到海滩内部极限的给定距离，从而可以定义概率性挫折。在当前情况下，沿海遭受小幅度的挫折可以降低高和中度的淹没风险，以及直接遭受侵蚀的风险（约10  m），需要增加到20–55 m才能在未来情况下（+20年）有效。