GIS-based Modeling of Debris Flow Runout Susceptibility in Kulekhani Watershed, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Rainfall-induced landslide masses often change into disastrous debris flows and damage large areas in Nepal's mountainous region. The area covered by debris flow inundation is a most essential component for landslide hazard assessments leading to development of land use plans for saving lives and property. Because debris flow is a complex natural phenomenon, runout analysis requires very detailed information and rigorous procedures. Various empirical and dynamic models are available for debris flow runout simulation. However, a simple and publicly accessible model that can provide reasonable results is the ideal option for engineers and scientists. The Flow-R model with various algorithms has the capability to analyze debris flow inundation with limited input information, and the model software is readily available in the public domain. In this research, the Flow-R model with user-defined landslidesusceptible areas for a single rainfall event (540 mm in 24 hours) was chosen for debris flow runout analysis in Kulekhani Watershed (Nepal). The results obtained from this modeling for the debris flow inundation area was 2.68% of the watershed. The result is comparable to previously observed debris flow area in the study watershed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».