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沿海灾害和气候变化指导
NZ SeaRise 方法是目前唯一可用于在一系列可能的未来气候变化情景下估计整个新西兰海岸 RSLR 的方法。使用环境模型或方法（如 NZ SeaRise，它们是新兴科学或包含不确定性）被认为适合在它们代表唯一可用信息时提供对复杂系统的洞察（MfE，2023b）。然而，由于这些类型的模型存在不确定性，建议将它们与多种信息源一起使用（MfE，2023b）。由于 NZ SeaRise 方法存在不确定性，特别是卫星得出的 VLM 速率，本指南建议采用多证据方法来评估 RSLR。本指南建议将它们作为预防方法的一部分，与动态自适应路径规划 (DAPP) 方法一起使用，该方法允许在出现新信息时调整路径。
在自适应决定中进行指导 - 用于地址 -
不同类型的基础设施以不同的方式和不同的危害暴露。废水处理系统通常是重力喂养的，并且在风暴潮和RSLR占主导地位的海岸附近的资产。电气，通信和三个水系统（雨水，供水和废水）位于地下地下水水平可以渗入管道并使维修困难的地下。道路和铁路网络容易受到RSLR，风暴潮以及河流和陆上流的影响，这些流程可能使网络暂时无法使用。在不同的基础设施系统之间也存在相互依存关系，从而产生级联影响（Lawrence等，2020）。例如，如果削减电力，泵站将无法通过网络移动水，并且溢出会影响人类健康和生态系统。改变对服务和社区对环境影响和服务水平的期望的需求不断变化，这意味着基础设施提供商必须在达到协议的服务水平和绩效标准之间找到平衡，同时将成本保持在预算范围内，避免资产和系统不适合和升级基础设施系统。地方政府机构必须制定一项计划，以管理其基础设施资产，包括维护，更新，替换，服务水平的变化和对危害的弹性（内政部，2002年）。
修订了全球对潮汐沼泽海平面上升的韧性的估计
地球系统模型被广泛用于估计湿地范围的未来变化，但不会将表面高度变化（SEC）纳入预测湿地对海平面上升的真实反应（SLR）。使用机器学习模型（MLM）来研究多个驱动因素对潮汐沼泽中SEC和沉积物积聚率（SAR）和地球系统模型的影响（即综合气候和湿地迁移模型）的开发是为了预测潮汐沼泽对SLR的反应。地球系统模型结合了MLM发现的影响SEC的因素。首先，合成了有关潮汐沼泽的SAR和SEC的全球数据，并使用MLM检查SEC和SAR的驱动因素，包括潮汐范围和频率，沉积物载荷，降水量，高度，纬度，海冰和/或相对SLR（RSLR）。人类干扰导致沉积物的积聚减少，现有的保护活动在促进沉积物积聚方面不可能。其次，开发了一个综合的气候和湿地迁移模型，以评估通过将SEC，RSLR，气候区域，潮汐淹没，海拔和纬度纳入MATLAB中未来SLR的全球潮汐沼泽的弹性。该模型是在代表性浓度途径（RCP）2.6、4.5和8.5以及基于自然的人类适应方案下实施的。在RCP和基于自然的人类适应情景下，潮汐沼泽将在当前全球面积的53％-58％的占2100时，如果有能力的沉积物负载和住宿空间允许陆路迁移。如果维持当前的住宿空间，则可能可能存在23％ - 30％的全球净损失。未来沼泽损失的热点主要在北美，澳大利亚和中国。对大多数SLR场景的预测可见沼泽地区在21世纪中期而不是中期的峰值。生态形态反馈会影响沉积物积累的效果，但不能纳入地球系统模型中。在增强潮汐沼泽对未来SLR的弹性方面强调了基于自然的适应性的重要性。