Forecasting landslide sediment supply to streams using material point method
Notice bibliographique
Résumé
In mountain drainage basins, channel morphology and river dynamics are heavily controlled by sediment budgets resulting from landslide activity (Schumm 1977, Church 1992, Montgomery and Buffington 1997). Depending on the type and volume of landslide sediments, river velocity, fluvial channel geometry, and the magnitude-frequency of hydro-meteorological events, downstream effects can be dangerous, particularly when the safety of lives and urban areas is threatened. A quantitative estimate of landslide sediment supplies and their influence on the morphology of fluvial systems are crucial information for predicting subsequent sediment transport dynamics, and, therefore, ensuring effective sediment management strategies.The objective of this study is to provide quantitative estimates of landslide sediment supply to the fluvial drainage network using the Material Point Method (MPM). MPM is a mesh-free physically-based numerical approach where the domain is discretized into material points that can move across a stationary Finite Element (FE) mesh (Sulsky et al. 1994, 1995, Abe et al. 2014, Yerro et al. 2019). The governing equations are solved at the nodes of the fixed computational grid for each new configuration of the material points. This feature makes the MPM more suitable than FE methods for studying large deformation phenomena, such as the propagation of landslide masses.The numerical method has been applied to study an earthflow event in the Northern Apennines (Italy) validated using multi-temporal DTM reconstructed from drone-based LiDAR surveys. Preliminary results are presented in terms of sediment budget quantification and variations in river cross-section. The comparison between predictions and observations provides valuable insights into the hillslope-channel coupling phenomenon and demonstrates the forecasting potential of the MPM. This preliminary study is a crucial step toward advancing sediment supply forecasting under changing climate scenarios. AKNOWLEDGEMENTSThis study has been carried out within the Project LASST “evaluating LAndslide Sediment Supply to sTreams and connectivity for sustainable, basin-wide sediment management” 20225S3Y7N_PE10_PRIN2022 - PNR M4.C2.1.1 – Funded by European Union – Next Generation EU - CUP: B53D23006810006 REFERENCESAbe, K., Soga, K., & Bandara, S. (2014). Material point method for coupled hydromechanical problems. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 140(3), 04013033.Church, M. (1992). Channel morphology and typology. The river handbook, 1, 126-143.Montgomery, D.R., & Buffington, J.M. (1997). Channel-reach morphology in mountain drainage basins. Geological Society of America Bulletin, 109(5), 596-611.Schumm, S.A. (1977). The fluvial system. New York u.a: WileySulsky, D., Chen, Z., & Schreyer, H. L. (1994). A particle method for history-dependent materials. Computer methods in applied mechanics and engineering, 118(1-2), 179-196.Sulsky, D., Zhou, S. J., & Schreyer, H. L. (1995). Application of a particle-in-cell method to solid mechanics. Computer physics communications, 87(1-2), 236-252.Yerro, A., Soga, K., & Bray, J. (2019). Runout evaluation of Oso landslide with the material point method. Canadian Geotechnical Journal, 56(9), 1304-1317.
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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) | 0,001 | 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 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 ».