Dendrogeomorphic reconstruction of snow avalanche regime and triggering weather conditions
Notice bibliographique
Résumé
While dendrogeomorphology has been recognized as a useful tool to identify past avalanche activity, there is only a handful of papers that focus on the assessment of weather or climatic triggers of tree-ring reconstructed avalanche events. This paper compares the potential of logistic regression and classification tree algorithms to highlight weather scenarios responsible for the occurrence of high-magnitude avalanche activity in the Presidential Range of the White Mountains, New Hampshire (USA). Our tree-ring procedure improves the modern GD- I t threshold with the implementation of a second criteria based on the Moran index. 450 trees sampled in seven different avalanche paths allowed us to reconstruct 45 avalanches that occurred during 19 different years for the period 1936–2012. The results show that while statistically significant, the logistic regression models are less accurate than classification trees to assess avalanche activity based on annual and monthly weather variables. Moreover, even if snow related covariates are located at the root node of every classification tree model, the addition of temperature and wind predictors increases their robustness. This suggests that high-magnitude avalanches in the Presidential Range not only respond to snow, but also to atmospheric conditions responsible for the creation of weak layers within the snowpack.
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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 | 0,001 |
| 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 ».