TanDEM‐X Time Series Analysis Reveals Lava Flow Volume and Effusion Rates of the 2012–2013 Tolbachik, Kamchatka Fissure Eruption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing eruption volumes is one of the major challenges in volcano research but provides valuable insights into the dynamics of an eruption and the associated hazard. One way to estimate this important parameter is the generation and differencing of digital elevation models (DEMs) acquired before, during, and after an eruption. The satellite mission TanDEM‐X enables generation of time series of DEMs using synthetic aperture radar satellite imagery. We use these data to study the 2012–2013 eruption of Tolbachik in Kamchatka. We developed a processing scheme for generation of 18 DEMs from TanDEM‐X imagery that relies on the generation of a preeruption DEM which is used to process the syneruption and posteruption data pairs. Differencing each DEM with the preeruption DEM enables mapping the lava flows and measuring lava flow volume over time and to estimate lava extrusion rates. We find a final lava flow volume of 0.53 km3 covering an area of 36 km2 by the end of the eruption. An uncertainty analysis is performed while analyzing the DEM differences in areas where no topographic change is expected, leading to an error of ±0.01 km3 for the final lava flow volume. The lava effusion was with 247.92 m3/s very high in the first days of the eruption and rapidly decayed toward its end. While many basaltic eruptions follow an exponentially decaying flow model, the extrusion rates at Tolbachik are more compatible with a 1/t model. This special characteristic might be useful to gain further insight into the eruption process at Tolbachik.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».