Investigation of Post-Fire Debris Flows in Montecito
Notice bibliographique
Résumé
Debris flows in a burned area, post-fire debris flows, are considered as one of the most dangerous geo-hazards due to their high velocity, long run-out distance, and huge destruction to infrastructures. The rainfall threshold to trigger such hazards is often reduced compared with normal debris flow because ashes generated by mountain fires reduce the permeability of the top soil layer, thus increasing surface runoff. At the same time, burnt material and residual debris have very poor geo-mechanical characteristics, e.g., their internal friction angle and cohesion are typically low, and thus an intense rainfall can easily trigger some debris flows. Studying post-fire debris flow enables us to get a deeper understanding of disaster management. In this paper, the debris flow that occurred in Montecito, California, USA, and was affected by the Thomas Fire was used as a case study. Five major watersheds were extracted based on the digital elevation model (DEM). Remote sensing images were used to analyze the wildfire process, the extent of the burned areas, and the burn severity. The hypsometric integral (HI) and short-duration rainfall records of the watersheds around Montecito when the post-fire debris flows occurred were analyzed. Steep terrain, loose and abundant deposits, and sufficient water supply are the important conditions affecting the formation of debris flows. Taking watersheds as the research objects, HI was used to describe the geomorphic and topographic features, open-access rainfall data was used to represent the water supply, and burn severity represented the abundance of material sources. An occurrence probability model of post-fire debris flow based on HI, short-duration heavy rainfall, and burn severity was developed by using a logistic regression model in post-fire areas. By using this model, the occurrence probability of the post-fire debris flow in different watersheds around Montecito was analyzed based on the precipitation with time. Especially, the change characteristics of occurrence probability of debris flows over time based on the model bring a new perspective to observe the obvious change of the danger of post-fire debris flows and it is very useful for early warning of post-fire debris flows.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».