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Enregistrement W3026022940 · doi:10.1007/s11069-020-04050-4

Semi-empirical predictive equations for the initial amplitude of submarine landslide-generated waves: applications to 1994 Skagway and 1998 Papua New Guinea tsunamis

2020· article· en· W3026022940 sur OpenAlexfundno aff
Ramtin Sabeti, Mohammad Heidarzadeh

Notice bibliographique

RevueNatural Hazards · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesFisheries and Oceans CanadaRoyal Society
Mots-clésLandslideAlgorithmAmplitudeGeologyComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsPhysicsSeismologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurate predictions of maximum initial wave amplitude are essential for coastal impact assessment of tsunami waves generated by submarine landslides. Here, we analyse the existing predictive equations for the maximum initial amplitude ( $$ \eta_{\text{max} } $$ ηmax ) of submarine landslide-generated waves and study their performance in reproducing real-world landslide incidents. Existing equations include various landslide parameters such as specific gravity (γs), initial submergence (d), slide length (B), width (w), thickness (T) and slope angle (θ). To determine how landslide parameters affect wave amplitude, we conduct a systematic sensitivity analysis. Results indicate that the slide volume (V = B × w × T) anddare among the most sensitive parameters. The data from the 1994 Skagway (observed $$ \eta_{\text{max} } $$ ηmax : 1.0–2.0 m) and 1998 Papua New Guinea (PNG) (observed $$ \eta_{\text{max} } $$ ηmax : 10–16 m) incidents provided valuable benchmarks for evaluating the performance of the existing equations. The predicted maximum initial amplitudes of 0.03–686.5 m and 3.7–6746.0 m were obtained for the 1994 and 1998 events, respectively, indicating a wide range for wave amplitudes. The predicted estimates for the smaller-sized event, i.e. the 1994 Skagway, appear to be more accurate than those made for the larger event, i.e. the 1998 PNG case. We develop a new predictive equation by fitting an equation to actual submarine landslide tsunamis: $$ \eta_{ \text{max} } = 50.67 \left( {\frac{V}{d}} \right)^{0.34} $$ ηmax=50.67Vd0.34 , whereVis the slide volume (km3),dis initial submergence depth (m), and $$ \eta_{\text{max} } $$ ηmax is in metres. Our new equation gives wave amplitudes of 1.6 m and 7.8 m for the 1994 and 1998 landslide tsunamis, respectively, which are fairly consistent with real observations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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