Debris-flow susceptibility analysis using fluvio-morphological parameters and data mining: application to the Central-Eastern Pyrenees
Visualitza/Obre
Article principal (868,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/20431
Tipus de documentArticle
Data publicació2013-06
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Based on debris-flow inventories and using a geographical information system, the susceptibility models presented here take into account fluvio-morphologic parameters,
gathered for every first-order catchment. Data mining techniques on the morphometric
parameters are used, to work out and test three different models. The first model is a
logistic regression analysis based on weighting the parameters. The other two are classification trees, which are rather novel susceptibility models. These techniques enable gathering the necessary data to evaluate the performance of the models tested, with and without optimization. The analysis was performed in the Catalan Pyrenees and covered an area of more than 4,000 km2. Results related to the training dataset show that the optimized models performance lie within former reported range, in terms of AUC, although closer to
the lowest end (near 70 %). When the models are applied to the test set, the quality of most results decreases. However, out of the three different models, logistic regression seems to offer the best prediction, as training and test sets results are very similar, in terms of performance. Trees are better at extracting laws from a training set, but validation through a test set gives results unacceptable for a prediction at regional scale. Although omitting
parameters in geology or vegetation, fluvio-morphologic models based on data mining, can
be used in the framework of a regional debris-flow susceptibility assessment in areas where only a digital elevation model is available.
CitacióChevalier, G. [et al.]. Debris-flow susceptibility analysis using fluvio-morphological parameters and data mining: application to the Central-Eastern Pyrenees. "Natural hazards", Juny 2013, vol. 67, núm. 2, p. 213-238.
ISSN0921-030X
Col·leccions
- Departament d'Enginyeria del Terreny, Cartogràfica i Geofísica (fins octubre 2015) - Articles de revista [239]
- GITS - Modelització Integral de Conques i Transport de Sediments - Articles de revista [10]
- MSR - Mecànica del Sòls i de les Roques - Articles de revista [280]
- Departament d'Enginyeria Hidràulica, Marítima i Ambiental (fins octubre 2015) - Articles de revista [96]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Debris-flow susceptibility.pdf | Article principal | 868,6Kb | Accés restringit |