A probabilistic model for assessing debris flow propagation at regional scale: a case study in Campania region, Italy
Notice bibliographique
Résumé
Debris flows and debris avalanches are rapid to extremely rapid landslides that tend to travel considerable distances from their source areas. Interaction between debris flows and elements at risk along their travel path may result in potentially significant destructive consequences. One of the critical challenges to overcome with respect to debris flow risk is, therefore, the credible prediction of their size, travel path, runout distance, and depths of erosion and deposition. To these purposes, at slope or catchment scale, sophisticated physically-based models, appropriately considering several factors and phenomena controlling the slope failure mechanisms, may be used. These models, however, are computationally costly and time consuming, and that significantly hinders their applicability at regional scale. Indeed, at regional scale, debris flows hazard assessment is usually carried out by means of qualitative approaches relying on field surveys, geomorphological knowledge, geometric features, and expert judgement. In this study, a quantitative modelling approach based on cellular automata methods, wherein individual cells move across a digital elevation model (DEM) landscape following behavioral rules defined probabilistically, is proposed and tested. The adopted model, called LABS, is able to estimate erosion and deposition soil volumes along a debris flow path by deploying at the source areas autonomous subroutines, called agents, over a 5 m spatial resolution DEM, which provides the basic information to each agent in each time-step. Rules for scour and deposition are based on mass balance considerations and independent probability distributions defined as a function of slope DEM-derived values and a series of model input parameters. The probabilistic rules defined in the model are based on data gathered for debris flows and debris avalanches that mainly occurred in western Canada. This study mainly addresses the applicability and the reliability of this modelling approach to areas in southern Italy, in Campania region, historically affected by debris flows in pyroclastic soils. To this aim, information on inventoried debris flows is used in different study areas to evaluate the effect on the predictions of the model input parameter values, as well as of different native DEM resolutions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».