Regional debris‐flow and debris‐flood frequency–magnitude relationships
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Construction of frequency–magnitude (F–M) relationships of debris floods and debris flows is challenging because of few direct observations, discontinuous event occurrence, loss of field evidence, the difficulty of accessing the sediment archive and the challenge of finding suitable statistical methods to analyse the dataset. Consultants often face budget limitations that prohibit application of the full gamut of absolute dating methods, stratigraphic analysis and analytical tools necessary to fully resolve the F–M legacy. In some cases, F–M curves are needed for watersheds without local information, or where obtaining this information is prohibitively expensive. For such watersheds, the F–M relationship may be estimated where several F–M curves have already been assembled in a specific region. Individual F–M curves are normalized by fan area or fan volume, then stratified by process type and geomorphic activity level. This paper describes the development of regional F–M curves for debris flows in southwestern British Columbia and debris flows and debris floods in the Bow River valley near Canmore, Alberta. We apply the regional relationships to other cases in Canada and the United States and demonstrate that the method can be globalized. The regional approach is compared to cases where detailed F–M relationships have been established by other means. Strong negative deviations from the regional debris‐flow or debris‐flood magnitude trends could signal inherent watershed stability, while strong positive deviations could signal extraordinary landslide processes, or suggest that the fan may be largely of paraglacial origin. We highlight some of these outlying cases and develop a method whereby the regional curves can be meaningfully adjusted, or reliance can be placed on lower or upper confidence bounds of the F–M curves. We caution against the indiscriminate use of the regionally based F–M curves, especially in watersheds where multiple geomorphic processes are active. © 2020 John Wiley & Sons, Ltd.
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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) | 0,001 | 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 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 ».