Quantitative assessment of the erosion and deposition effects of landslide-dam outburst flood, Eastern Himalaya
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both regular flow and infrequent outburst floods shape the mountain landscape, but their relative contributions have been widely debated, in part due to the paucity of quantitative data on historical outburst floods. In June 2000, an outburst flood was triggered by a landslide-dam failure in a rapidly exhumed region of the Eastern Himalaya. To investigate the role of this kind outburst flood on landscape evolution, we employ topographic differencing, satellite imagery, and 2D hydraulic simulations to quantify the equivalent erosion and deposition within ~ 80 km flood route downstream of the breach. The flood lasted for ~ 10 h, with a peak discharge of 10 5 m 3 /s, leading to average erosion of 10 m, and contributed ~ 1–2 × 10 3 times more sediment than over long-term mean fluvial processes. The flood produced extensive lateral erosion, which triggered a threefold widening of the valley floor and abundant subsequent landslides. The ubiquitous boulder bars deposited in the channel inhibited incision, and facilitated lateral erosion after the flood. The resulting channel configuration and extensive bank erosion continue to affect fluvial dynamics until the next catastrophic flood that remobilizes the boulders. Our quantitative findings highlight the profound importance of recurrent outburst floods for gorge development and landscape evolution in Eastern Himalaya.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».