Multi-sensor approach towards understanding debris-flow activity in the Lattenbach catchment, Austria
Notice bibliographique
Résumé
Debris flows (DFs) pose a severe risk to Alpine communities and infrastructure. The Lattenbach catchment (basin area 5,3 km², relief 2134 m) in Tyrol, Austria, is an example for an active DF-site with several DFs occurring per year. To improve our understanding of the DF-process cascade in this catchment, we raise the questions: where does the sediment originate, are hillslope processes the drivers for DF-activity, and how is the relationship of rainfall amount and DF-magnitude? We employ an approach that makes use of the data richness of this study site: High resolution ALS and TLS terrain models and aerial photographs are considered to locate significant elevation differences. Furthermore, we performed an in-detail UAV-based surveying campaign of the active channel reaches for the 2019 and 2020 DF-season. Additionally, we use datasets captured by a DF monitoring station (discharge, volume, timing, precipitation) at the catchment outlet to assess triggering rainfall as well as DF-frequency and magnitudes. We find that in the last fifteen years up to three events occurred annually. A single location, where all DFs originate from, is not detectable, indicating a variety of sediment sources is relevant for DF-initiation, including bank failures and channel incision, partly driven by deep-seated landslides that continuously feed the channel with sediment. Between the years 2005 and 2018 the DF-volumes recorded at the catchment outlet varied between about 5.000 m³ (small) and 46.000 m³ (large). A first analysis suggests that there is a prevailing “background noise“ pattern of relatively small DF-events that happen regularly during every DF-season. We hypothesize that rare, very large events represent a tipping point in the catchment system, which leads to a period of increased large-scale DF-activity over following seasons.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».