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Enregistrement W4392583755 · doi:10.5194/egusphere-egu24-7378

Critical channel runoff as direct trigger of debris flows in mountainous terrain.

2024· preprint· en· W4392583755 sur OpenAlexaff
Markus Hrachowitz, L. S. Sklar, Roland Kaitna

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebris flowSurface runoffDebrisTerrainChannel (broadcasting)Environmental scienceHydrology (agriculture)GeologyGeographyComputer scienceGeotechnical engineeringCartographyOceanographyTelecommunicationsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a natural hazard in mountainous terrain, debris flows cause considerable disruptions, human casualties and economic damage in many regions world-wide. However, the spatially localized nature of debris flows together with the lack of data at sufficient temporal and spatial resolutions make the triggering processes difficult to describe. As a result, debris flows are problematic to predict. Effective regional and local early warning systems, built on both process-based or statistical models, have therefore so far remained elusive. Even more, common statistical models, such as precipitation-intensity threshold models, rely on precipitation. As debris flows are essentially in-channel processes, precipitation is an indirect predictor and proxy for in-channel processes. As such it is not surprising that precipitation has limited predictive power. In spite of recent progress, general and detailed descriptions of in-channel processes that control debris flow triggering only start to emerge. Most generally, sediment supply and channel flow magnitudes can be considered major direct controls on debris flow occurence. As both are difficult to observe, they have so far not been systematically exploited and quantitatively described for their role as debris flow triggers. Based on 20-year records of hydro-climatic data, several dozens of well documented debris flow events in three contrasting head-water catchments in the Central Alps and a semi-distributed, process-based hydrological model, the objectives of our analysis are to (1) quantify the critical channel runoff magnitudes that have triggered past debris flows and to establish whether characteristic magnitudes can be found as a function of topography, soils, geology and other factors, (2) identify the relevance of snow melt vs. rainfall for the generation of debris flow triggering critical channel runoff, and (3) to test whether modelled critical channel runoff has higher power to predict debris flows than standard precipitation-intensity models.Overall, we have found that indeed, relatively well-defined minimum critical channel flows as lower limits above which debris flows occur feature each of the three study catchments. It was also found that the general magnitudes are highly site specific. In spite of that, no obvious relation between the average critical flow magnitudes and landscape characteristics, such as local terrain or channel slopes, vegetation cover, soil type or geology at the three sites could be identified. In general, it was found that flow peaks, generated by short-duration, high-intensity rainfall events, mostly during summer, dominated the debris flow trigger dynamics at the study sites. In addition, several instances when debris flows were triggered by flow peaks of similar magnitudes but generated by high-intensity snow melt in combination with rain-on-snow were observed, highlighting the importance of quantifying liquid water input dynamics instead of bulk precipitation as system input that causally leads to the occurrence of debris flows. Intrinsically accounting not only for this distinction but also additional effects by evaporation, modelled channel flow magnitudes were found to be better predictors of debris flows, with respect to both, higher rates of true positives (correctly predicted debris flows) and lower rates of false positives (predicted but not occurred in reality), than traditional precipitation thresholds.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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