Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một quy trình thu nhận dữ liệu mới để phát triển mô hình lan truyền lũ bùn
Tóm tắt
Việc hiệu chỉnh các tham số là một trong những giai đoạn khó khăn nhất của mô hình hóa số, bởi vì sự lựa chọn các tham số ảnh hưởng đến độ tin cậy của mô hình liên quan đến các vấn đề vật lý đang được nghiên cứu. Trong một số trường hợp, không thể hoàn thành các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm hoặc các mô hình vật lý để đánh giá các tham số mô hình và phải áp dụng các chiến lược khác; các mô hình số mô phỏng sự lan truyền của lũ bùn là một trong số đó. Vì các vấn đề về tỷ lệ tác động đến việc tái tạo các dòng chảy lũ bùn thực tế trong phòng thí nghiệm hoặc các thử nghiệm cụ thể dùng để xác định các tham số nhờ độ nhớt, việc hiệu chỉnh thường được thực hiện bằng cách so sánh chủ quan chỉ một vài tham số, chẳng hạn như chiều cao của các lớp đất được tính toán cho một số đoạn của dòng chảy lũ bùn hoặc khoảng cách mà dòng chảy lũ bùn đã di chuyển, sử dụng các giá trị được phát hiện tại chỗ sau khi một sự kiện xảy ra. Do chưa có quy trình tự động hoặc khách quan nào được sản xuất cho đến nay, bài báo này trình bày một quy trình số dựa trên việc áp dụng một thuật toán thống kê, cho phép xác định, không có sự mơ hồ, bộ tham số tốt nhất. Quy trình đã được áp dụng cho một trường hợp nghiên cứu mà có cả mô hình cao độ số trước và sau một sự kiện quan trọng, điều này đồng nghĩa với việc đã có một cơ sở dữ liệu tốt để áp dụng phương pháp. Việc áp dụng nó đã phát hiện ra những hiểu biết mới để hiểu rõ hơn về các dòng chảy lũ bùn và các hiện tượng liên quan.
Từ khóa
#hiệu chỉnh tham số #lũ bùn #mô hình số #thuật toán thống kê #mô hình cao độ sốTài liệu tham khảo
Barbieri, G. et al (1980). Carta geologica dell’area di Recoaro. Padova, 1980. Mem. Sc. Geol. XXXIV. [in Italian]
Baù D et al (2015) Ensemble smoothing of land subsidence measurements for reservoir geomechanical characterization. Int J Numer Anal Methods Geomech 39:207–228. doi:10.1002/nag.2309
Bertolo P, Wieczorek F (2005) Calibration of numerical models for small debris flows in Yosemite Valley, California, USA. Nat Hazard Earth Syst Sci 5:993–1001. doi:10.5194/nhess-5-993-2005
Bossi G et al (2015a) Multi-temporal LiDAR-DTMs as a tool for modelling a complex landslide: a case study in the Rotolon catchment (eastern Italian Alps). Nat Hazards Earth Syst Sci 15:715–722. doi:10.5194/nhess-15-715-2015
Bossi G et al (2015b) The Rotolon catchment early-warning system. Eng Geol Soc Territory 3:91–95. doi:10.1007/978-3-319-09054-2
Capparelli G, Versace P (2011) FLaIR and SUSHI: two mathematical models for early warning of landslides induced by rainfal. Landslides 8:67–79. doi:10.1007/s10346-010-0228-6
Cavalli M, Tarolli P (2011) Application of LiDAR technology for rivers analysis. Ital J Eng Geol and Environ, Special Issue(1), pp.33-44. DOI: 10.4408/IJEGE.2011-01.S-03
Cleary PW, Prakash M (2004) Discrete-element modelling and smoothed particle hydrodynamics: potential in the environmental sciences. Philos Trans R Soc A-Math Phys Eng Sci 362(1822):2003–2030. doi:10.1098/rsta.2004.1428
Cola S, Bossi G, Munari S, Brezzi L, Marcato G (2014) Applicability of two propagation models to simulate the Rotolon earth-flow occurred in November 2010. XII International IAEG Congress 2:1683–1687. doi:10.1007/978-3-319-09057-3_299
Cola S, Calabrò N, Simonini P, Pastor M (2013) Effects of grain-size composition examined in laboratory and numerical tests on artificial mud-flows. Landsl Sci Pract 3(2):319–325. doi:10.1007/978-3-642-31310-3_43
De Zanche V, Mietto, P (1981) Review of the Triassic sequence of Recoaro (Italy) and related problems. Padova, 1981. Rend. Soc. Geol. It
Eckhardt K, Arnold JG (2001) Automatic calibration of a distributed catchment model. J Hydrol 251(1-2):103–109. doi:10.1016/S0022-1694(01)00429-2
Evensen G (2003) The ensemble Kalman filter: theoretical formulation and practical implementation. Ocean Dyn 53(4):343–367. doi:10.1007/s10236-003-0036-9
Frigerio S et al (2014) A web-based platform for automatic and continuous landslide monitoring: the Rotolon (Eastern Italian Alps) case study. Comput Geosci 63:96–105. doi:10.1016/j.cageo.2013.10.015
Guzzetti F, Peruccacci S, Rossi M, Stark CP (2008) The rainfall intensity-duration control of shallow landslides and debris-flow: an update. Landslides 5(1):3–17. doi:10.1007/s10346-007-0112-1
Hungr O (1995) A model for the runout analysis of rapid flow slides, debris flows, and avalanches. Can Geotech J 32(4):610–623. doi:10.1139/t95-063
Hürlimann M, Rickenmann D, Medina V, Bateman A (2008) Evaluation of approaches to calculate debris-flow parameters for hazard assessment. Eng Geol 102(3-4):152–163. doi:10.1016/j.enggeo.2008.03.012
Iverson RM (1997) The physics of debris flows. Rev Geophys 35(3):245. doi:10.1029/97RG00426
Lacasse S, Nadim F (2009) Landslide risk assessment and mitigation strategy. Landslides - Disaster Risk Reduction, pp.31-62. DOI: 10.1007/978-3-540-69970-5_3.
Liu GR, Liu, MB (2003) Smoothed particle hydrodynamics: a meshfree particle method. World Scientific. ISBN: 9812564403, 9789812564405.
Liu MB, Liu GR (2010) Smoothed particle hydrodynamics (SPH): an overview and recent developments. Arch Comput Meth Eng 17(1):25–76. doi:10.1007/s11831-010-9040-7
McDougall S, Hungr O (2004) A model for the analysis of rapid landslide motion across three-dimensional terrain. Can Geotech J 41(6):1084–1097. doi:10.1139/t04-052
McDougall S, Hungr O (2005) Dynamic modelling of entrainment in rapid landslides. Can Geotech J 42(5):1437–1448. doi:10.1139/t05-064
Monaghan JJ (1992) Smoothed particle hydrodynamics. Annu Rev Astron Astrophys 30:543–574. doi:10.1146/annurev.aa.30.090192.002551
Pastor M et al (2014) Application of a SPH depth-integrated model to landslide run-out analysis. Landslides 11:793–812. doi:10.1007/s10346-014-0484-y
Pastor M et al (2008) A depth-integrated, coupled SPH model for flow-like landslides and related phenomena. Int J Numer Anal Methods Geomech 33(2):143–172. doi:10.1002/nag.705
Pirulli M, (2005) Numerical modelling of landslide runout, a continuum mechanics approach. Ph.D. Degree in Geotechnical Engineering, Politecnico di Torino (Italy)
Pirulli M, Pastor M (2012) Numerical study on the entrainment of bed material into rapid landslides. Geotechnique 62(11):959–972. doi:10.1680/geot.10.P.074
Pirulli M, Sorbino G (2008) Assessing potential debris flow runout: a comparison of two simulation models. Nat Hazard Earth Syst Sci 8(4):961–971. doi:10.5194/nhess-8-961-2008
Pudasaini SP, Wang Y, Hutter K (2005) Modelling debris flows down general channels. Nat Hazards Earth Syst Sci 5(6):799–819. doi:10.5194/nhess-5-799-2005
Quan Luna B et al (2011) The application of numerical debris flow modelling for the generation of physical vulnerability curves. Nat Hazard Earth Syst Sci 11:2047–2060. doi:10.5194/nhess-11-2047-2011
Revellino P, Hungr O, Guadagno FM, Evans SG (2004) Velocity and runout simulation of destructive debris flows and debris avalanches in pyroclastic deposits, Campania region, Italy. Environ Geol 45:295–311. doi:10.1007/s00254-003-0885-z
Robinson AR, Wastald LJ (1987) The Harvard open ocean model: calibration and application to dynamical process, forecasting, and data assimilation studies. Appl Numer Math 3(1-2):89–131. doi:10.1016/0168-9274(87)90008-0
Schädler W, Borgatti L, Corsini A, Meier J, Ronchetti F, Schanz T (2015) Geomechanical assessment of the Corvara earthflow through numerical modelling and inverse analysis. Landslides 12(3):495–510. doi:10.1007/s10346-014-0498-5
Sosio R, Crosta G, Hungr O (2008) Complete dynamic modeling calibration for the Thurwieser rock avalanche (Italian Central Alps). Eng Geol 100(1-2):11–26. doi:10.1016/j.enggeo.2008.02.012
Takahashi, T (2014) Debris flow: mechanics, prediction and countermeasures. 2nd ed. ISBN: 1138000078, 9781138000070
Trivelli G (1991) Storia del territorio e delle genti di Recoaro. Istituto Geografico De Agostini, Novara [in Italian]
Voellmy A (1955) Über die Zerstörungskraft von Lawinen. Schweiz Bauzeitung 73:159–285
Wu Y-H, Liu K-F, Chen Y-C (2013) Comparison between FLO-2D and Debris-2D on the application of assessment of granular debris flow hazards with case study. J Mt Sci 10(2):293–304. doi:10.1007/s11629-013-2511-1