Numerical modelling of catastrophic events produced by mud or debris flows
Notice bibliographique
Résumé
Mud and debris fl ows are natural phenomena representing serious hazard for population and structures in mountain zones, because of their rapid occurrence and the diffi culty in forecasting the phenomena initiation. Numerical models can however be useful in predicting the peak discharge and the strength of fl owing mass, helping administrations in preparing risk mitigation measures. In this work, a numerical model for hyperconcentrated fl ows is presented. It is based on shallow water equations, with a particu-lar source terms treatment which translates into an increased numerical stability and makes the model highly versatile. The test case applications focus on some fundamental characteristics necessary for debris- and mud-fl ow representation. In particular, classic dam-break problems have been used to test wave celerity and wet-dry fronts propagation, while a mud-fl ow dam-break problem has been chosen to investigate model sensibility to different rheological schemes. Then, the model has been applied to two real events that occurred in Northern Italy. The fi rst one is a debris fl ow which took place at Acquabona, near Cortina d’Ampezzo. This event is extensively documented, since it has been observed by a monitoring station prepared by the University of Padua. The second one is a tragic event, during which the little town of Stava has been stricken by a destructive mud fl ow caused by the collapse of two earth dams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».