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Enregistrement W2020780225 · doi:10.1007/s11629-013-2486-y

GIS-based numerical modelling of debris flow motion across three-dimensional terrain

2013· article· en· W2020780225 sur OpenAlexfundno aff
Jian Wu, Guangqi Chen, Lu Zheng, Yingbin Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Mountain Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of British ColumbiaChina Scholarship Council
Mots-clésRaster graphicsDebris flowDigital elevation modelGridTerrainDebrisErosionDeposition (geology)Flow (mathematics)Entrainment (biomusicology)GeologyComputer simulationRaster dataComputer scienceGeotechnical engineeringSimulationRemote sensingGeodesyGeomorphologyGeometryComputer graphics (images)GeographyMathematicsSedimentAcousticsCartography

Résumé

Abstract The objective of this study is to incorporate a numerical model with GIS to simulate the movement, erosion and deposition of debris flow across the three dimensional complex terrain. In light of the importance of erosion and deposition processes during debris flow movement, no entrainment assumption is unreasonable. The numerical model considering these processes is used for simulating debris flow. Raster grid networks of a digital elevation model in GIS provide a uniform grid system to describe complex topography. As the raster grid can be used as the finite difference mesh, the numerical model is solved numerically using the Leap-frog finite difference method. Finally, the simulation results can be displayed by GIS easily and used to debris flow evaluation. To illustrate this approach, the proposed methodology is applied to the Yohutagawa debris flow that occurred on 20th October 2010, in Amami-Oshima area, Japan. The simulation results that reproduced the movement, erosion and deposition are in good agreement with the field investigation. The effectiveness of the dam in this real-case is also verified by this approach. Comparison with the results were simulated by other models, shows that the present coupled model is more rational and effective.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : fund_new · poids de sondage : 1678.90 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

GIS-coupled numerical model of debris flow; a geohazard modeling contribution.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

This study develops and applies a debris-flow simulation model to a geological case.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

GIS numerical modelling of debris-flow motion; geohazard engineering, not research about research.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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