GEOMORPHIC IMPACTS CAUSED BY HISTORIC LANDSLIDE TSUNAMIS IN ALASKA, U.S.A., BRITISH COLUMBIA, CANADA, AND WESTERN GREENLAND
Notice bibliographique
Résumé
In the last century some of the largest historic landslide tsunamis on record have occurred in some of the most remote regions of the world. The remoteness of these kinds of sites has led to a limited understanding of the geomorphic impacts caused by historic landslide tsunamis, stemming from inherent difficulties with conducting field investigations in remote places. In addition to field investigative work, remote sensing techniques have proven to be useful for assessing changes to vegetation and topography caused by landslide tsunamis. The degree to which geomorphic impacts caused by landslide tsunamis are preserved in satellite images over time has not been studied extensively though. To improve our understanding of geomorphic changes caused by historic landslide tsunamis, we used satellite images to develop normalized difference vegetation index images and differenced normalized difference vegetation index images, with the purpose of quantifying vegetation loss and vegetation recovery following historic landslide tsunami events, and for estimating local wave runup. We analyzed geomorphic impacts caused by four historic landslide tsunamis: 1) the 21 November 2000 Paatuut, Greenland event, 2) the 4 December 2007 Chehalis Lake, British Columbia, Canada event, 3) the 17 October 2015 Taan Fjord, Alaska event, and 4) the 17 June 2017 Karrat Fjord, Greenland event. Our results reveal how vegetation indices can be used to quantify geomorphic impacts and vegetation loss from landslide tsunamis and speed of vegetation recovery. We found vegetation recovery to be relatively slow at the four sites, indicating geomorphic impacts of landslide tsunamis can remain relatively well-preserved for more than a decade, but preservation is highly dependent on the overall erosional intensity of the local environment. Further analysis of older historic landslide tsunami events is needed to determine the duration required for impacts to become completely muted in the landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».