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Enregistrement W3203479568 · doi:10.31223/x5703q

Seismic and Acoustic Monitoring of Submarine Landslides: Ongoing Challenges, Recent Successes and Future Opportunities

2021· preprint· en· W3203479568 sur OpenAlexaff
Michael Clare, Gwyn Lintern, Ed Pope, Meg Baker, Sean Ruffell, Mohammad Zulkifli, Morelia Urlaub, Mohammad Belal, Peter J. Talling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKLeverhulme Trust
Mots-clésSubmarine landslideLandslideGeologySeismometerSeismologySubmarineSubmarine pipelineHazardGeophoneSeafloor spreadingOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Submarine landslides pose a hazard to coastal communities due to the tsunamis they can generate, and can damage critical seafloor infrastructure, such as the network of cables that underpin global data transfer and communications. These mass movements can be orders of magnitude larger than their onshore equivalents and are found on all of the world’s continental margins; from coastal zones to hadal trenches. Despite their prevalence, and importance to society, offshore monitoring studies have been limited by the largely unpredictable occurrence of submarine landslide and the need to cover large regions of extensive continental margins. Recent subsea monitoring has provided new insights into the preconditioning and run-out of submarine landslides using active geophysical techniques, but these tools only measure a very small spatial footprint, and are power and memory intensive, thus limiting long duration monitoring campaigns. Most landslide events therefore remain entirely unrecorded. Here we first show how passive acoustic and seismologic techniques can record acoustic emissions and ground motions created by terrestrial landslides. We then show how this terrestrial-focused research has catalysed advances in the detection and characterisation of submarine landslides, using both onshore and offshore networks of broadband seismometers, hydrophones and geophones. We then discuss some of the new insights into submarine landslide preconditioning, timing, location, velocity and their down-slope evolution that is arising from these advances. We finally outline some of the outstanding challenges, in particular emphasising the need for calibration of seismic and acoustic signals generated by submarine landslides and their run-out. Once confidence can be enhanced in submarine landslide signal detection and interpretation, passive seismic and acoustic sensing has strong potential to enable more complete hazard catalogues to be built, and opens the door to emerging techniques (such as fibre-optic sensing), to fill key, but outstanding, knowledge gaps concerning these important underwater phenomena.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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