Exploring the flow evolution of the Chamoli event (Uttarakhand, India) of 7 February 2021: From geomorphological mapping to multi-model computer simulations
Notice bibliographique
Résumé
On 7 February 2021, a 25 million m³ rock/ice avalanche in Uttarakhand, northern India, developed into a far-reaching and devastating debris flow/debris flood, which we refer to as the ‘Chamoli event’. Based on an extensive remote sensing-based geomorphological mapping campaign, the key mechanisms and characteristics of this process chain are largely, but not yet fully understood. Numerical mass flow simulations can help confirm or reject hypotheses regarding spatiotemporal aspects of flow evolution, its magnitude and dynamics, and therefore contribute to a better process understanding. More broadly, geomorphological mapping and numerical modelling of the Chamoli event help us to gain insights of the extent to which we are able to accurately simulate complex high-mountain geohazard process cascades. Such an understanding is invaluable for predictive modelling efforts targeted at informing disaster risk reduction strategies. In the present work, we back-calculate the flow dynamics of the Chamoli event with three state-of-the-art simulation models operating at different levels of complexity: (i) the one-phase mixture model RAMMS; (ii) the two-phase model GeoClaw, and (iii) the three-phase model r.avaflow. Input parameter sets are optimized against detailed reference data such as mapped trimlines and boulder locations, flow velocities and discharges obtained from video recordings, and erosion/deposition patterns derived by differencing pre- and post-event digital terrain models. The main aims of the study are to: (i) better understand the mechanisms of flow evolution of the Chamoli event; (ii) evaluate the level of model complexity that is necessary for accurating reproducing specific known characteristics of the process chain; and (iii) learn more about the sensitivity of model outputs to differences in initial conditions and model parameters, where these remain uncertain. The findings will facilitate the design of predictive modelling campaigns for hazard mapping purposes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».