MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3169349685 · doi:10.5194/egusphere-egu21-10795

Controls on the grain size distribution of landslides in Taiwan: the influence of drop height, scar depth and bedrock strength

2021· article· en· W3169349685 sur OpenAlexaboutno aff
Odin Marc, Jens M. Turowski, Patrick Meunier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideGeologyBedrockGrain sizeSedimentary rockErosionDrop (telecommunication)GeomorphologyGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The size of grains delivered to rivers by hillslopes processes is thought to be a key factor to better understand sediment transport, long-term erosion as well as sedimentary archives. Recently, models have been developed for the grain size distribution produced in soils, but they may be irrelevant to active orogens where high erosion rates on hillslopes are driven by landsliding. Still, until now relatively few studies have focused on measuring and explaining the variability of landslide grain size distributions. Here we present grain size distribution obtained by the grid-by-number method on 17 recent landslide deposits in Taiwan, and we compare it to the geometrical and physical properties of the landslides, such as their width, area, rock-type and strength, drop height and estimated depth. All landslides occurred in slightly metamorphosed sedimentary units, except two which occurred in younger unmetamorphosed shales, with rock strength expected to be 3 to 10 times weaker from their metamorphosed counterparts. We found that 4 deposits displayed a strong grain size segregation on their deposit with grains at the toe (downslope) of the deposit 3 to 10 times coarser than the one at the apex. In 3 cases, we could also measure the grain size distribution inside the landslides that presented percentiles 3 to 10 times finer than the surface of their deposits. Both observations could be due to either kinetic sieving or deposit reworking after the landslide failure but we could not explain why only some deposits had a strong segregation. Averaging this spatial variability we found the median grain size (D50) of the deposits to be strongly negatively correlated to drop height, scar width and depth. However, previous work suggests that regolith particlesvand bedrock blocks should become coarser with increasing depth (Cohen et al., 2010; Clarke and Burbank, 2011), opposite to our observation. Accounting for a model of regolith coarsening with depth, we found that the ratio of the original bedrock blocksize and the D50 was proportional to the potential energy of the landslide normalized to its bedrock strength. Thus the studied landslides agree well with the simple fragmentation model from Locat et al. (2006), even if it was calibrated on much larger and much stronger rock avalanches. This scaling may thus serve for future model of grain size transfer from hillslopes to river, trying to better understand landslide sediment evacuation and the coupling between hillslopes and river erosional dynamic. References: Clarke, B. A. and Burbank, D. W.: Quantifying bedrock-fracture patterns within the shallow subsurface: Implications for rock mass strength, bedrock landslides, and erodibility, Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 116(F4), F04009, , 2011. Cohen, S., Willgoose, G. and Hancock, G.: The mARM3D spatially distributed soil evolution model: Three-dimensional model framework and analysis of hillslope and landform responses, Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 115(F4), , 2010. Locat, P., Couture, R., Leroueil, S., Locat, J. and Jaboyedoff, M.: Fragmentation energy in rock avalanches, Canadian Geotechnical Journal, 43(8), 830–851, , 2006.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLandslides and related hazards→Travaux en français237 207→