Exploring multi-scale spatial patterns in historical avalanche data, Jackson Hole Mountain Resort, Wyoming

McCollister, Christopher M.; Birkeland, Karl W.; Hansen, Kathy; Aspinall, Richard; Comey, Robert H.

doi:10.1016/s0165-232x(03)00072-7

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“…4), we find that these periods are in rather good agreement with higher avalanche activity from a tree-ring-based calendar probably due to their proximity. Avalanches occur at a local scale (McCollister et al, 2003), but similarity between records was reported at distances as far as 50 km (Butler and Malanson, 1985). In the meantime, the comparison with the EPA record seems more ambiguous.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 96%

A new CT scan methodology to characterize a small aggregation gravel clast contained in a soft sediment matrix

et al. 2017

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Abstract. Over the past decades, X-ray computed tomography (CT) has been increasingly applied in the geosciences community. CT scanning is a rapid, non-destructive method allowing the assessment of relative density of clasts in natural archives samples. This study focuses on the use of this method to explore instantaneous deposits as major contributors to sedimentation of high-elevation lakes in the Alps, such as the Lake Lauvitel system (western French Alps). This lake is located within a very steep valley prone to episodic flooding and features gullies ending in the lake. This variety of erosion processes leads to deposition of sedimentary layers with distinct clastic properties. We identified 18 turbidites and 15 layers of poorly sorted fine sediment associated with the presence of gravels since AD 1880. These deposits are respectively interpreted as being induced by flood and wet avalanche. This constitutes a valuable record from a region where few historical records exist. This CT scan approach is suitable for instantaneous deposit identification to reconstruct past evolution and may be applicable to a wider variety of sedimentary archives alongside existing approaches.

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Section: Discussionmentioning

confidence: 96%

A new CT scan methodology to characterize a small aggregation gravel clast contained in a soft sediment matrix

et al. 2017

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“…A few examples of more localised forecasting methodologies have been produced, typically with the aim of forecasting for individual avalanche paths (McCollister et al, 2003;Bolognesi, 1993).…”

Section: A Pozdnoukhov Et Al: Spatio-temporal Avalanche Forecastingmentioning

confidence: 99%

“…Theoretical difficulties faced by conventional nearest neighbours approaches when applied to high-dimensional datasets (Beyer et al, 1999) have been previously observed in avalanche forecasting applications (McCollister et al, 2003).…”

Section: Support Vector Machinementioning

confidence: 99%

Spatio-temporal avalanche forecasting with Support Vector Machines

Pozdnoukhov

Matasci

Kanevski

et al. 2011

Nat. Hazards Earth Syst. Sci.

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Abstract. This paper explores the use of the Support Vector Machine (SVM) as a data exploration tool and a predictive engine for spatio-temporal forecasting of snow avalanches. Based on the historical observations of avalanche activity, meteorological conditions and snowpack observations in the field, an SVM is used to build a data-driven spatio-temporal forecast for the local mountain region. It incorporates the outputs of simple physics-based and statistical approaches used to interpolate meteorological and snowpack-related data over a digital elevation model of the region. The interpretation of the produced forecast is discussed, and the quality of the model is validated using observations and avalanche bulletins of the recent years. The insight into the model behaviour is presented to highlight the interpretability of the model, its abilities to produce reliable forecasts for individual avalanche paths and sensitivity to input data. Estimates of prediction uncertainty are obtained with ensemble forecasting. The case study was carried out using data from the avalanche forecasting service in the Locaber region of Scotland, where avalanches are forecast on a daily basis during the winter months.

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“…En Amérique du Nord, des bases de données avalancheuses existent également (McClung et al, 1989), mais elles sont essentiellement utilisées pour la prévision et la sécurisation des routes et des domaines skiables car les besoins en matière de prédétermination sont moins aigus du fait d'une pression démographique moindre. McCollister et al (2003) mentionnent par exemple une base de données de 10 000 événements utilisée pour la mise en oeuvre d'une méthode de prédiction de type « plus proches voisins » à Jackson Hole, Wyoming. Quelques bases de données avalancheuses ont été entièrement publiées, en particulier dans les pays du nord de l'Europe (Bakkehoi et al 1983 en Norvège; Johanesson 1998 en Islande), mais le plus souvent chaque pays garde jalousement les informations à sa disposition.…”

Section: Les Données Historiquesunclassified

“…Ce type d'approche inspiré de l'hydrologie stochastique « traditionnelle » (Lang, 2000) vise à quantifier le volume de neige disponible au moment du déclenchement des avalanches les plus importantes. -En prévision, l'emploi de modèles probabilistes de déclenchement est également assez courant (Gassner et Brabec, 2002;Ghinoi et Chang, 2005), notamment en Amérique du nord où, comme signalé précédemment, des modèles de type plus proches voisins sont souvent utilisés pour définir le risque d'occurrence des avalanches à partir d'analogues nivo météorologiques (McCollister et al, 2003). -En prédétermination, des modèles statistiques simples de type binomiaux sont parfois utilisés à l'échelle du couloir pour estimer une probabilité de déclenchement moyenne sur une longue période à partir de chroniques historiques (Harbitz et al, 2001).…”

Section: Peu D'applications Au Domaine Des Avalanchesunclassified

Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienne

Eckert¹

2009

La Houille Blanche

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RemerciementsJusqu'à il y a peu, je me disais chaque fois que je voyais la page « remerciements » d'une thèse que c'était juste un élément du plan type au même titre que le sommaire ou le résumé. Mais maintenant que j'ai moi-même « souffert » pour produire quelque chose de personnel, je me rends compte que les remerciements à la fin d'une thèse, c'est beaucoup plus qu'un passage obligé. C'est une façon de rendre un peu aux autres ce qu'ils vous ont donné au cours de trois ans de travail, voire d'un cheminement encore plus long. J'ai donc moi aussi envie de dire ma gratitude sincère à tous ceux qui ont permis à ce travail d'aboutir, et tant pis si celui qui ouvrira ce manuscrit passe directement à la suite! Mes remerciements vont en premier lieu à Eric Parent qui a été successivement mon tuteur à l'ENGREF, puis celui qui m'a fait découvrir que la statistique, c'est autre chose que calculer des moyennes et des barres d'erreur, puis enfin un directeur de thèse lointain (près de 600 km) mais en même temps toujours proche. Merci Eric d'avoir pris le temps de donner à un ingénieur les clés pour comprendre la modélisation. Merci aussi de m'avoir fait rencontrer dans des endroits agréables (Londres, Megève, Niolon, etc.) toute une communauté de chercheurs compétents et sympathiques. Mes remerciements vont également à Mohamed Naaim et Didier Richard qui m'ont encadré tout au long de ce travail au sein de l'équipe ETNA du Cemagref. Ils m'ont fait découvrir les risques en montagne et les avalanches, m'ont intégré dans une équipe dynamique et m'ont considéré dès le départ comme un collaborateur sur lequel on pouvait compter, y compris pour une expertise. La transition est toute trouvée vers l'ensemble des équipes ETNA et MORSE. J'en remercie tous les membres pour ces années agréables, et en particulier pour l'ensemble des discussions enrichissantes que l'on a pu avoir ensemble ainsi que pour les moments de convivialité que l'on a partagé. Je pense en particulier aux personnels administratifs qui ont su me guider dans l'univers terrifiant pour le non initié des ordres de missions, états

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Exploring multi-scale spatial patterns in historical avalanche data, Jackson Hole Mountain Resort, Wyoming

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A new CT scan methodology to characterize a small aggregation gravel clast contained in a soft sediment matrix

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Spatio-temporal avalanche forecasting with Support Vector Machines

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