Evaluation of reduced computational approaches to assessment of tsunami hazard and loss using stochastic source models: Case study for Tofino, British Columbia, Canada, subjected to Cascadia megathrust earthquakes
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic tsunami hazard and risk analyses are important decision support tools in developing tsunami risk reduction strategies and actions for coastal communities. A stochastic source modeling method facilitates the consideration of uncertainties associated with earthquake rupture processes. However, the computational costs are high when inland tsunami inundation and building damage need to be evaluated accurately. To develop a practical solution by keeping the computational requirements at a manageable level, probabilistic tsunami hazard analysis based on low‐resolution tsunami simulations but considering a wide range of possible earthquake ruptures can be used to identify smaller sets of stochastic rupture models for target probability levels. These identified stochastic rupture models can be used to obtain the estimates of tsunami building loss by running high‐resolution tsunami inundation simulations. A case study is set up for Tofino, British Columbia, Canada, under the potential tsunami threat from the Cascadia megathrust earthquakes to investigate the correlation between the maximum modeled tsunami wave amplitudes at offshore locations and the tsunami building loss. A practical solution is proposed to obtain the tsunami risk estimates based on a limited number of high‐resolution tsunami inundation simulations, thus reducing the computational costs for the probabilistic tsunami risk analysis. The effectiveness of the approach is demonstrated by comparing the median value of the tsunami risk estimates from 20 stochastic rupture model simulations that are selected based on probabilistic tsunami hazard analysis for a representative offshore location using the low‐resolution tsunami simulations (i.e. 270 m grids) with the full probabilistic tsunami risk analysis of the target building portfolio based on the 1200 high‐resolution tsunami simulations (i.e. 5 m grids).
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».