Rockfall forecasting models along the roads of northern Gaspésie (Eastern Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Rockfalls are major natural hazard for road users and infrastructures in northern Gaspésie (Eastern Canada) where nearly 25 kilometers of road runs along 10 to 100 m high flysch rockwall. The Ministère des Transports du Québec (MTQ) has recorded more than 17 500 rockfalls that have reached the roadway since 1987, which represents a nearly permanent danger for users. In the late 90s, protective berms were erected to reduce the number of rocks reaching the roadway. Despite the efficiency of these infrastructures, more than a hundred events are still recorded each year. Based on previous studies showing that rock instabilities in this type of geology is strongly correlated with meteorological events, we used different machine learning methods (logistic regression, classification tree, random forest, neural network) to design the best operational rockfall prediction model. Three event variables based on different rockfall frequency and magnitude thresholds were created. 94 weather variables were used to explain and predict events. Results show that 24h to 120h mean daily temperature above 0oC and thawing degree-days are the most effective variables explaining the occurrence of winter and spring rockfall events. In summer, rainfall intensity is the most effective explanatory variable. The performance of the models has been optimized using a testing data set and then tested in an operational context using Environment Canada 24h and 48h HRDPS (high resolution deterministic prediction system) weather forecast model. A rockfall danger scale based on the probability of occurrence of medium and large magnitude rockfalls is proposed. These models can be used operationally as decision support tools to predict days with high event probability.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».