Kinematics of post-wildfire debris flow initiation mechanism: impact of hydrophobic layer spatial variability and particle size
Notice bibliographique
Résumé
Post-wildfire debris flow events have been more frequent due to climate change and increased wildfire adversity. Changes in noncohesive soil hydrophobicity, burn, and vegetation removal during wildfires dramatically enhance slopes’ vulnerability to rainfall-induced failure in the arid Southwest USA and similar areas worldwide. This paper contributes to a better understanding the hydrophobic sand slope failure mechanism using experiments and theory. In total, 36 indoor raining experiments use different configurations of fine, medium, and coarse hydrophobic sands subjected to various rain intensities on different slope inclinations. Specific findings contribute to understanding how the spatial variability of the post-wildfire hydrophobic layer, concerning depth and the sand grain size variations, affects the slope failure mechanisms. Clarifying slope failure mechanisms in different layouts is crucial for understanding the initiation and further spatiotemporal debris flow evolution. Results indicate that the surficial hydrophobic layer fails because erosion develops simultaneously from many small failure patches. Erosion pattern, time to failure, water, and sediment overflow temporal dynamics correlate to the dominant sand grain size. Furthermore, seepage-induced shallow infinite slope occurs when the hydrophobic sand layer develops below the surface. Finally, this study identifies the fine sand as the most vulnerable to failure in both configurations.
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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 ».