Infrasound detection of avalanches: operational experience from 26 systems in Canada, Switzerland and Norway - individual and multi-array based approaches
Notice bibliographique
Résumé
During the winter seasons 2019-2020 and 2020-2021 as well as during the current season 26 avalanche infrasound detection systems (IDA®) were used by Parks Canada, the Norwegian Road Administration and Swiss cantons as support for operational decision making to minimize avalanche risk. In this period, more than 800 controlled avalanches and 2700 natural avalanches were detected and delivered in near-real-time to avalanche teams. Operational efficiency of the Trans-Canada Highway (BC) in the winter months is highly dependent on effective avalanche control. Here the goal of infrasound technology is to provide the Glacier National Park avalanche control team with information on avalanche activity in specific avalanche sectors and paths to reduce avalanche related road closure times. Infrasound technology has also been successfully applied in sparsely vegetated terrain at high altitudes and latitudes such as in Norway, where the Norwegian Public Roads Administration operates infrasound systems along remote road sections where visual observations are difficult to gather. Experiences from regional avalanche forecasting teams in Switzerland where multiple arrays are distributed over a larger area are also presented. In this work we want to give an overview of results obtained from the use of infrasound technology with particular focus on advantages and limitations encountered in various operational contexts. Recent results of ongoing developments such as multi array processing are also presented.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».