Weather Preceding Persistent Deep Slab Avalanches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Deep slab avalanches release on persistent weak layers of facets, surface hoar, depth hoar, or poorly bonded crusts and are generally hard to forecast. They are triggered either naturally from weather or are artificially triggered from localized dynamic loads such as skiers, snowmobilers, and explosives. For natural deep slab avalanches, weather preceding the release plays a key role in formation. For deep slab avalanches that are artificially triggered, preceding weather can also have a strong role. For this research, 51 deep slab avalanches were accessed in western Canada between 1993 and 2013 to obtain information on the persistent weak layer and overlying slab. Weather parameters such as precipitation amount, daily minimum and maximum temperature, and wind speed and direction were obtained from the nearest weather station for the two weeks prior to release of the accessed avalanches. Results indicate that the accessed natural deep slab avalanches typically occurred from either rapid mass loading via precipitation or wind transported snow or from snowpack warming by air temperature or incoming short wave radiation. Higher cumulative precipitation and wind loading potential amounts were observed for the avalanches that likely released from rapid mass loading. The natural releases that likely occurred from solar warming did not have high amounts of precipitation, wind loading, or warming and experienced clear skies during the day of release. The most amount of warming was observed for the avalanche that likely released from temperature warming. Similar weather trends for both natural and artificially triggered avalanches indicate the importance of analyzing the snowpack along with preceding weather.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».