Seismic localization and dynamical characterization of snow avalanches and slush flows of Mt. Fuji, Japan
Notice bibliographique
Résumé
Snow avalanches and slush flows are often released at the stratovolcano of Mt. Fuji, which is the highest mountain of Japan (3776 m a.s.l.). These flows represent a major natural hazard as they may attain run-out distances up to 4 km, destroy parts of the forest, and sometimes damage infrastructure. We detected large dimension flows released in the winter seasons of 2014, 2016 and 2018 using the local seismic network installed to monitor the volcanic activity of Mt. Fuji. The maximum detection distance of the seismic network is approximately 15 km for the largest avalanche size class 4–5 (Canadian avalanche classification). Using data from several seismic sensors, we applied the automated approach of amplitude source location (ASL) based on the decay of the seismic amplitudes with distance to localize and track the avalanche flow paths. We also conducted numerical simulations with Titan2D to reconstruct the avalanche trajectories and thus to assess the precision of the seismic tracking as a function of time, showing mean location errors ranging between 85 and 271 m. The average front speeds estimated from the seismic tracking, which ranged from 27 to 51 m s−1, are consistent with the numerically predicted speeds. In addition, we correlated the source amplitudes and the estimated seismic energies with the approximate run-out distances of the avalanches deduced from the ASL method. The obtained scaling relationships can be useful to empirically classify the flow size. An important task in the near future will be to develop highly effective methods for automatically detecting and tracking avalanche events in the seismic data in near-real time. One approach for the automatization of avalanche detection is the discrimination of seismic sources in the continuous recordings by applying machine learning classification methods. We expect that the precision of the flow tracking could be improved through adaptive weighting of the signals from different stations according to the source–receiver distances and angles.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».