A study of a flowslide with significant entrainment in loess areas in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flowslides are a frequent type of natural disaster in loess areas and may result in the significant loss of properties and/or casualties. The Dagou flowslide is a typical event in a loess area and is accompanied by significant sediment entrainment. To analyze the mechanisms responsible for flowslides and to obtain the parameters for a runout analysis, a field investigation was conducted. Specimens were sampled on site to carry out laboratory tests, including a triaxial test, sieve analysis, and chemical component analysis. The parameters were used in the runout study employing an energy‐based runout model. An analytical entrainment model was adopted to calculate the entrainment after considering physical properties and the mechanism of the entrainment process of the loess. Finally, the entrainment model was incorporated into the runout model to simulate the post‐failure process of this case. Energy dissipation due to the deformation of slices was considered as it was thought to be important for a slide with a significant deformation. The simulation results were compared with the measurements, including runout distance, total volume, erosion depth, deposition height at different sections, and velocities at specific locations. The results indicate that the energy‐based runout model, together with the entrainment model, can capture the kinematic characteristics of the Dagou flowslide. Therefore, it is feasible to use this model to predict the runout characteristics of flowslides in similar areas. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».