Evolution, Causes and Influence Factors of Taal Volcanic Activities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Volcanoes are a kind of geological feature which can bring both destruction and wealth to human beings. This study takes the eruption of Taal Volcano on January 12, 2020 as an example to analyze its eruption evolution, causes and influence factors via QGIS software. Taal Volcano lies at the southwestern end of a convergent boundary between the Eurasian and Philippine Sea tectonic plates where volcanic activities are frequent. Results show that the evolution of the eruption consists of increased CO2 flux, seismic swarms, phreatic explosion chronically. The origin of the volcano is the subduction of the oceanic plate and terrestrial plate. Volcanic eruptions are mostly due to pressurization by active convergent plates activities. The eruption emitted tephra and gas, which exerted impacts on the atmosphere, the nearby vegetation and the water body, and was predicted to result in an El Nino. High concentration of particles, dispersed tephra output, a sharp increase in SO2 and CO content, variation in atmospheric ozone, and rise in humidity were observed in the atmosphere following the eruption. The volcanic output wiped out the plant cover on the volcano island, and covered the vegetation outside of the volcano island, as shown in the RGB band composite and land cover change monitoring images generated using QGIS from Sentinel-2 data. The volcanic output’s influences on nearby water bodies were shown through drops in ocean salinity and Taal lake’s PH, variation in ocean temperature, and increased ocean’s surface latent heat flux.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».