SPLASH: semi-empirical prediction of landslide-generated displacement wave run-up heights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Displacement waves (or tsunamis) generated by sub-aerial landslides cause damage along shorelines over long distances, making run-up assessment a crucial component of landslide risk analysis. Although site-specific modelling provides important insight into the behaviour of potential waves, more general approaches using limited input parameters are necessary for preliminary assessments. We use a catalogue of landslide-generated displacement waves to develop semi-empirical relationships linking displacement wave run-up ( R in metres) to distance from landslide impact ( x in kilometres) and to landslide volume ( V in millions of cubic metres). For individual events, run-up decreases with distance according to power laws. Consideration of ten events demonstrates that run-up increases with landslide volume, also according to a power law. Combining these relationships gives the SPLASH equation: R = a V b x c , with best-fitted parameters a = 18.093, b = 0.57110 and c = −0.74189. The 95% prediction interval between the calculated and measured run-up values is 2.58, meaning that 5% of the measured run-up heights exceed the predicted value by a factor of 2.58 or more. This relatively large error is explained by local amplifications of wave height and run-up. Comparisons with other displacement wave models show that the SPLASH equation is a valuable tool for the first-stage preliminary hazard and risk assessment for unstable rock slopes above water bodies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».