Impacts of the December 2022 Heavy Snowfall on Tree Fall and Power Outages in Sado City, Japan
Notice bibliographique
Résumé
On December 18, 2022, heavy snowfall in Sado City, Niigata Prefecture, caused widespread tree fall and bamboo collapse, and subsequent power outages. The total number of households affected by the outage reached 17,510 during the event, and restoration of the power supply required approximately 11 days. We conducted field surveys to investigate the characteristics of damage to trees and bamboo, as well as the associated power outages. This survey was conducted using both visual inspections and a vehicle equipped with an artificial intelligence-based road surface assessment system that employed a smartphone camera to document the damage to trees and bamboo and condition of road surface. Additionally, meteorological data and power outage records were analyzed to clarify the detailed weather conditions during the outage events and consider their relationship with the field survey. The results revealed that stem breakage of trees predominantly occurred in mountainous areas at relatively high elevation, whereas bamboo collapse was primarily observed in lowland areas. Analyzing meteorological data and outage records indicated that persistent strong northwesterly winds and intermittent snowfall contributed to snow accretion on trees, leading to uneven snow loading and increased susceptibility to wind damage. These conditions likely triggered widespread damage to trees and bamboo and ultimately resulted in power outages. Furthermore, the presence of dense bamboo stands and dead bamboo adjacent to power lines, which are particularly vulnerable to snow and wind damage, was considered to have contributed to the extensive power outages observed in the area.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».