Use of morphometric variables and self-organizing maps to identify clusters of alluvial fans and catchments in the north Peloponnese, Greece
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We applied a computational method to aid in clustering 41 alluvial fans along the southern coast of the Gulf of Corinth, Greece. The morphology of the fans and their catchments was quantitatively expressed through 12 morphometric parameters estimated using geographical information system techniques and the relationships among the geomorphometric features of the fans and their catchments were examined. Self-organizing maps were used to investigate the clustering tendency of fans based on morphometric variables describing both the fans and their corresponding catchments. The results of unsupervised classification through the self-organizing maps method revealed correlations among the morphometric parameters and five groups of alluvial fans were identified. These groups had a clear physical explanation, showed a preferred geographical distribution and reflected the processes related to the development of the fans. The geographical distribution of the fan catchment groups was partially controlled by variations in the relative tectonic uplift rate, which was the main control on the accommodation space for the development and accretion of the fans. The smaller fans were located in the central part of the study area, where the uplift rates were higher, whereas larger fluvial-dominated fan deltas formed to the east and west of the central group, where the uplift rates were lower.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».