Tools for Predicting Long Runout Landslides
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important issues in landslide hazard management is predicting the runout of a landslide event. Current technology and modeling help to analyze landslides in terms of overall stability, triggers, and sensitivity to environmental changes, but the length of the runout remains a difficult variable to predict. In this study, we review how runout is measured and conclude that the landslide length divided by the square root of the landslide area is a value that scales well and also is not biased by the overall topographic slope. The more common measurement of runout, i.e., landslide height divided by length, is biased by topography, yet correlates well to specific predictive parameters. Next, we explore tools to predict landslide runout. Regional inventories of landslides can establish typical runout ranges as a function of the landslide area. The soil density can be used predict contractive behavior and flow-like responses in long runout landslides. Topographic curvature also correlates to runout, with concave slopes that accumulate moisture being more likely to generate long runout events. Sites with previous landslide movement are likely to travel farther upon reactivation, as are landslide sites close to water sources and those with larger upslope contributing areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».