ON RATIONALIZATION OF THE SNOW CHARACTERISTIC MEASUREMENTS FOR THE ASSESSMENT OF SNOWPACK STABILITY ON A SLOPE
Bibliographic record
Abstract
Прогнозирование возникновения лавин в отдельно взятом лавинном очаге, как правило, основывается на интерпретации физикомеханических характеристик снежного покрова. Обычно это достаточно грубые измерения, выполненные в отдельных точках склона. Пространственная изменчивость измеряемых характеристик и ошибки измерений могут существенно влиять на качество исходных данных для оценки устойчивости снега на склоне и на результаты такой оценки. Используемые в настоящее время системы пространственного мониторинга характеристик снега, определяющих его устойчивость на склоне, не имеют под собой рациональной основы. В работе рассмотрены принципы рационализации измерений характеристик снежного покрова, определяющих его устойчивость на склоне. При этом поля этих характеристик и ошибки методов их измерений рассматривались, как случайные. Определены критерии качества сети измерений характеристик снега на склоне. Даны оценки параметров пространственной статистической структуры (дисперсий и автокорреляционных функций) для полей толщины, плотности, температуры и сцепления снежного покрова на склонах в различных горных районах. Оценены ошибки методов измерений характеристик снега, в том числе с помощью экстраполяции эмпирической автокорреляционной функции в ноль. Показано, что в различных ландшафтах пространственные схемы измерений должны быть различными. Проанализировано влияние различных схем измерений на качество интерпретации получаемых с их помощью данных с целью оценки возможности возникновения лавин. Использование существующих детерминированных методов интерпретации точечных измерений характеристик снега, выполненных традиционными методами для оценки его устойчивости на склоне, приводит к неправильным заключениям о лавинной опасности. Для оценки устойчивости снега на склоне предлагается использование методов статистического моделирования, основанных на детерминированных моделях механической устойчивости снега, входные данные для которых генерируются на основе точечных измерений характеристик снега и ранее полученных параметрах их пространственной статистической структуры. Вероятностные оценки, полученные с помощью статистического моделирования, отражают неопределенность входной информации в вероятностном заключении об устойчивости снега. Алексеев Г.А. Методы оценки слу-чайных погрешностей гидроме-теорологической информации. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 96 с. Божинский А.Н., Черноус П.А. Ве-роятностная модель устойчивости снега на склонах гор // Материалы гляциологических исследований. 1986. Вып. 55. С. 53-60. Бойко Е.С., Погорелов А.В. Приме-нение лазерного сканирования в исследованиях рельефа и снежного покрова. Морфометрический ас-пект. Новосибирск: Академиче-ское изд-во «Гео», 2012. 147 с. Войтковский К.Ф., Голубев В.Н. Войтковский В.К. Пространствен-ная изменчивость строения и свойств снежного покрова на склонах гор // Вестник МГУ. Серия V. География. 1986. № 1. С. 80-86. Дроздов О.А., Шепелевский А.А. Теория интерполяции в стохасти-ческом поле метеорологических элементов и ее применение к во-просам метеорологических карт и рационализации сети // Труды НИУГУГМС. 1946. Вып. 13. Се-рия 1. С. 65-115. Жуковский Е.Б., Киселева Е.Л., Мандельштам С.М. Статистиче-ский анализ случайных процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1978. 408 с. Казакевич Д.И. Основы теории случайных функций и ее примене-ние в гидрометеорологии. Л.: Гид-рометеоиздат, 1977. 320 с. Канаев Л.А. Об изменчивости свойств снега // Тр. САРНИГМИ. 1969. Вып. 44 (59). С. 25–42. Москалев Ю.Д., Канаев Л.А. Прак-тическое пособие по прогнозиро-ванию лавинной опасности. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. 200 с. Соловьев В.А., Яхонтова В.Е. Эле-ментарные методы обработки ре-зультатов измерений. Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1977. 73 с. Черноус П.А., Барашев Н.В., Федо-ренко Ю.В. Изменчивость характе-ристик снега и образование лавин // Лёд и снег. 2010. № 3 (111). С. 27-36 Черноус П.А., Осокин Н.И., Чер-нов Р.А. Пространственная измен-чивость толщины снежного по-крова на горном склоне (архипелаг Шпицберген) // Лёд и Снег. 2018. №58(3). С. 353-358. DOI: 10.15356/2076-6734-2018-3-353-358 Черноус П.А., Селиверстов Ю.Г., Сучков В.Е. Влияние характери-стик снега на лавинообразование // Лёд и Снег. 2015. № 55 (2). С. 53–59. DOI: 10.15356/2076-6734-2015-2-53-59 Черноус П.А., Христоев Ю.В. Оценка точности данных о тол-щине снега в лавиносборах // Ма-териалы гляциологических иссле-дований. 1986. Вып. 55. С. 201–206. Чиркова А.А. Особенности струк-турных функций глубины снежно-го покрова в зависимости от ха-рактера рельефа лавинных очагов // Труды САРНИГМИ, 1977a, вып. 37 (118). С. 43-50. Чиркова А.А. Статистический ана-лиз распределения глубины снеж-ного покрова на малых площадях в горах // Тр. САРНИГМИ. 1977b. Вып. 32 (113). С. 40-54. Chernouss P.A., Fedorenko Yu.V. Probabilistic evaluation of snow-slab stability on mountain slopes // Annals Glaciology. 1998. Vol. 26. P. 303-306. DOI: 10.3189/1998aog26-1-303-306 Chernous P., Barashev N., Fedoren-ko Yu. Spatial variability of snow characteristics and snow stability // Proceedings of “International Snow Science Workshop 2008” (September 21st – September 27th, 2008, Whis-tler, British Columbia, Canada). Whistler. 2008. P. 948-949 Chernous P., Fedorenko Yu., Ba-rashev N. Spatial variability of some snow characteristics on a slope and interpretation of measurements for snow stability assessment // Proceed-ings of “International Snow Science Workshop 2006” (October 1 - 6, 2006, Telluride, CO). Telluride. 2006. P. 339-348 Interpretation of the physical and mechanical characteristic measurements of the snowpack is a base for avalanche release prediction. The spatial variability of the measured characteristics and measurement errors can affect the quality of the initial data for assessing the snowpack stability on a slope and results of this assessment. The work describes principles of rationalization for the measurements of the characteristics that influence on snow stability on a slope. The fields of these characteristics and errors of their measurements were considered as random. A few quality criteria for networks measuring snow characteristics on a slope are used. The study includes estimates of the parameters of the spatial statistical structure (variances and autocorrelation functions) for the fields of thickness, density, shear strength and temperature of snowpack on slopes in various mountain regions. Errors of methods for measuring snow characteristics were estimated. It is shown that in different landscapes, spatial patterns of the point measurements should be different. The influence of spatial measurement schemes on the quality of snowpack stability interpretation is analyzed for different parameters of spatial statistical structure of the snow characteristics and accuracy their measurements. The use of conventional deterministic methods for interpretation of point measurements of snowpack characteristics to assess its stability on the slope can and does lead to incorrect conclusions. The way out of this situation can be the use of statistical simulation based on deterministic models of mechanical stability of snowpack, the input data for which are generated on the basis of point measurements of snow characteristics and previously obtained parameters of their spatial statistical structure. Probabilistic estimates obtained with statistical simulation reflect the uncertainty of the input information in the probabilistic conclusion about the snowpack stability. Alekseev G.A. Metody otsenki sluchainykh pogreshnostei gidrometeorologicheskoi informatsii. [Methods of as-sessment of random errors of hydrometeorological in-formation]. Leningrad, Publ. Gidrometeoizdat, 1975. 96 p. (In Russian) Boiko E.S., Pogorelov A.V. Primenenie lazernogo ska-nirovaniya v issledovaniyakh rel'efa i snezhnogo pokrova. Morfometricheskii aspect [The use of laser scanning in studies of topography and snow cover. Morphometric aspect]. Novosibirsk, Publ. Geo, 2012. 147 p. (In Rus-sian) Bozhinskii A.N. Chernous P.A. Veroyatnostnaya model' ustoichivosti snega na sklonakh gor [A probabilistic model of snow stability on mountain slopes]. Materialy glyatsiologicheskikh issledovanii [Materials of glaciolog-ical studies], 1986, iss. 55, pp. 53-60. (In Russian; ab-stract in English). Chernous P.A., Barashev N.V., Fedorenko Yu.V. Iz-menchivost' kharakteristik snega i obrazovanie lavin [Variability of snow characteristics and the formation of avalanches]. Led i sneg [Ice and snow], 2010, no 3 (111), pp. 27-36 (In Russian) Chernous P., Barashev N., Fedorenko Yu. Spatial varia-bility of snow characteristics and snow stability. Pro-ceedings of “International Snow Science Workshop 2008” (September 21st - September 27th 2008, Whistler, British Columbia, Canada). Whistler, 2008, pp. 948-949 Chernouss P.A., Fedorenko Yu.V. Probabilistic evalua-tion of snow-slab stability on mountain slopes. Annals Glaciology, 1998, vol. 26, pp. 303-306. DOI: 10.3189/1998aog26-1-303-306 Chernous P., Fedorenko Yu., Barashev N. Spatial varia-bility of some snow characteristics on a slope and inter-pretation of measurements for snow stability assessment. Proceedings of “International Snow Science Workshop 2006” (October 1 - 6, 2006, Telluride, CO). Telluride, 2006, pp. 339-348 Chernous P.A., Khristoev Yu.V. Otsenka tochnosti dannykh o tolshchine snega v lavinosborakh [Evaluation of the accuracy of data on the snow thickness in ava-lanche sites]. Materialy glyatsiologicheskikh issledovanii [Materials of glaciological studies], 1986, publ. 55, pp. 201–206. (In Russian) Chernous P.A., Osokin N.I., Chernov R.A. Pros-transtvennaya izmenchivost' tolshchiny snezhnogo pokrova na gornom sklone (arkhipelag Shpitsbergen) [Spatial variability of the snow depth on mountain slope in Svalbard]. Led i sneg [Ice and snow], 2018, vol 58, no 3, pp. 353-358. DOI: 10.15356/2076-6734-2018-3-353-358
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".