Seismic and Acoustic Monitoring of Submarine Landslides
Notice bibliographique
Résumé
Submarine landslides pose a hazard to coastal communities and critical seafloor infrastructure, occurring on all of the world's continental margins, from coastal zones to hadal trenches. Offshore monitoring has been limited by the largely unpredictable occurrence of submarine landslides and the need to cover large regions. Recent subsea monitoring has provided new insights into the preconditioning and run-out of submarine landslides using active geophysical techniques. However, these tools measure a small spatial footprint and are power- and memory-intensive, thus limiting long-duration monitoring. Most landslide events remain unrecorded. In this chapter, we first show how passive acoustic and seismologic techniques can record acoustic emissions and ground motions created by terrestrial landslides. This terrestrial-focused research has catalyzed advances in characterizing submarine landslides using onshore and offshore networks of broadband seismometers, hydrophones, and geophones. We discuss new insights into submarine landslide preconditioning, timing, location, velocity, and down-slope evolution arising from these advances. Finally, we outline challenges, emphasizing the need to calibrate seismic and acoustic signals generated by submarine landslides. Passive seismic and acoustic sensing has a strong potential to enable more complete hazard catalogs to be built and open the door to emerging techniques (such as fiber-optic sensing) to fill key knowledge gaps.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».