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Enregistrement W4225078855 · doi:10.5194/nhess-2022-31

Characterizing the evolution of mass flow properties and dynamics through analysis of seismic signals: Insights from the 18 March 2007 Mt. Ruapehu lake-breakout lahar

2022· preprint· en· W4225078855 sur OpenAlexaff
Braden Walsh, Charline Lormand, Jonathan Procter, Glyn Williams‐Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaharGeologyBreakoutSeismometerSeismologyVolcanoChannel (broadcasting)Crater lakeStrombolian eruptionHazard analysisFlow (mathematics)GeomorphologyPyroclastic rockTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Monitoring for lahars on volcanoes can be challenging due to the ever-changing landscape which can drastically transform the properties and dynamics of the flow. These changes to the flows require the need for detection strategies and risk assessment that are tailored not only between different volcanoes, but at different distances along flow paths as well. Being able to understand how a flow event may transform in time and space along the channel is of utmost importance for hazard management. While visual observations and simple measuring devices in the past have shown how lahars transform along the flow path, these same features for the most part have not been described using seismological methods. On 18 March 2007 Mt. Ruapehu produced the biggest lahar in New Zealand in over 100 years. At 23:18 UTC the tephra dam holding the Crater Lake water back collapsed causing 1.3 x 106 m3 of water to flow out and rush down the Whangaehu channel. We describe here the seismic signature of a lake-breakout lahar over the course of 85 km along the Whangaehu river system using three 3-component broadband seismometers installed < 10 m from the channel at 7.4, 28, and 83 km from the crater lake source. Examination of 3-componennt seismic amplitudes, peak frequency content, and directionality combined with video imagery and sediment concentration data were used. The seismic data shows the evolution of the lahar as it transformed from a highly turbulent out-burst flood (high peak frequency throughout), to a fully bulked up multi-phase hyperconcentrated flow (varying frequency patterns depending on the lahar phase) to a slurry flow (bedload dominant). Estimated directionality ratios show the elongation of the lahar with distance down channel, where each recording station shows a similar pattern, but for differing lengths of time. Furthermore, using directionality ratios shows extraordinary promise for lahar monitoring and detection systems where streamflow is present in the channel.

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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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