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Enregistrement W4408445376 · doi:10.5194/egusphere-egu25-2183

Relating regional acceleration events to hydroclimatic inputs for slow-moving deep-seated landslides in Western Canada

2025· preprint· en· W4408445376 sur OpenAlexaffabout
Corey Froese, Michael J. Porter, Zac Sala, Evelyn Moorhouse, Vincenzo Coia, Patrick Grover

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensBGC Engineering (Canada)North American Construction Group (Canada)Wave Control Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandslideGeologyAccelerationClimatologyPhysical geographySeismologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep-seated landslides in colluvium derived from glacial sediments and shales blanket river valley slopes in the Western Canada Sedimentary Basin (WCSB) and are traversed by linear infrastructure and urban development. Porter et al (2019) estimated that the infrastructure maintenance and damage costs are in the order of $ 400 million (CDN) annually. In the spring of 2020, widespread accelerations of landslides in the northern portions of the WCSB led to the initiation of a multi-year study to better understand the relationships between short and longer-term hydroclimatic trends in relation to historical landslide activity. Data from over 550 subsurface monitoring points (slope inclinometers and shape accelerometer arrays) were collected for over 100 slopes between the early 1980’s to present. A multi-stage cleaning process was necessary to minimize errors (installation, human, sensor) so that readings represent measurements of deep-seated landslide movement and reliably constrain discrete acceleration events. The concept of a “landslide year” was developed to delineate the annual movement cycle for landslides in the region and was defined as the period that starts in the spring when snowmelt infiltrates into the ground and finishes which the ground freezes in the autumn. Only displacement values that reliably constrained the landslide year were maintained in the database and, for sites with at least three years of readings, these values at each monitoring location were normalized against all of the readings for that site. This allowed for a more consistent comparison of the magnitude of displacements across sites and the region.In parallel, historical hydroclimatic variables obtained from the ECWMF ERA5-Land reanalysis dataset (Muñoz-Sabater et al., 2021) were accessed, analyzed and reviewed. As with the displacement data, different approaches were assessed to provide normalized values that could represent “extreme” events and trends in the hydroclimate that could be compared across the region. The variables assessed focused on the antecedent soil moisture and the total water introduced during the landslide year from both snow melt and precipitation. These values, both absolute and normalized, allowed for both spatial and temporal analyses and data visualizations.Random forest models were used to establish the relative importance of different hydroclimatic inputs in predicting normalized annual landslide displacements. The hydroclimatic variables seen as the most important and most useful for application in an early warning system were then evaluated in terms of their site-level “predictive power” when compared against the normalized displacement data. The test variables utilized were normalized Layer 4 soil moisture at the start of the landslide year, normalized Layer 4 soil moisture trend at the start of the landslide year and maximum normalized 60-day total water inputs within the landslide year. These tests yielded positive results in terms of correlation between combinations of the chosen hydroclimatic inputs and landslide displacement trends. Further development and testing of hydroclimate thresholds as a basis for a regional landslide awareness and early warning system is in progress.

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,238 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
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