An Enhanced Framework to Quantify the Shape of Impulse Waves Using Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The shape of a wave generated by a landslide, snow avalanche, or fluid flow greatly influences its size and speed as it propagates away from the source region, which are critical parameters needed to estimate the impacts of these waves on coastal communities. In this study, laboratory data are produced from waves generated by the impact of water into a wave flume akin to the impact of a fluidized, highly mobile, and neutrally buoyant slide into a reservoir. Water surface observations are made using wave probes that remain at fixed positions, while the water depths and source volumes of slide material are varied. The wave shape is quantified by calculating the asymmetry about the vertical axis at each wave probe. The experimental results indicate that waves with positive or near‐zero asymmetry in the near field have a small influence on the maximum wave amplitude along the flume. However, waves with negative asymmetry in the near field change rapidly in shape and amplitude due to breaking until a stable state with symmetrical shape and wave breaking limit of 0.6 is reached. The length scale at which the breaking waves reach this state is quantified based on the initial asymmetry. An enhanced mathematical framework is developed using horizontal‐scale coefficients to modify the solitary wave equation such that it can be used to generate asymmetrical waves. This new method might be used in combination with predictions of the maximum wave amplitude to create time series needed to account for the shape of the tsunamis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».