Cristin-resultat-ID: 2146676
Sist endret: 13. februar 2024, 17:12
NVI-rapporteringsår: 2023
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2023

Can big data and random forests improve avalanche runout estimation compared to simple linear regression?

Bidragsytere:
  • Håvard B Toft
  • Karsten Müller
  • Jordy Hendrikx
  • Christian Jaedicke og
  • Yves Bühler

Tidsskrift

Cold Regions Science and Technology
ISSN 0165-232X
e-ISSN 1872-7441
NVI-nivå 2

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2023
Volum: 211
Artikkelnummer: 103844
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85152486898

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Can big data and random forests improve avalanche runout estimation compared to simple linear regression?

Sammendrag

Accurate prediction of snow avalanche runout-distances in a deterministic sense remains a challenge due to the complexity of all the physical properties involved. Therefore, in many locations including Norway, it has been common practice to define the runout distance using the angle from the starting point to the end of the runout zone (α-angle). We use a large dataset of avalanche events from Switzerland (N = 18,737) acquired using optical satellites to calculate the α-angle for each avalanche. The α-angles in our dataset are normally distributed with a mean of 33° and a standard deviation of 6.1°, which provides additional understanding and insights into α-angle distribution. Using a feature importance module in the Random Forest framework, we found the most important topographic parameter for predicting α-angles to be the average gradient from the release area to the β-point. Despite the large dataset and a modern machine learning (ML) method, we found the simple linear regression model to yield a higher performance than our ML attempts. This means that it is better to use a simple linear regression in an operational context

Bidragsytere

Håvard B Toft

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geofag ved Universitetet i Oslo
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Norges vassdrags- og energidirektorat

Karsten Müller

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Norges vassdrags- og energidirektorat
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geofag ved Universitetet i Oslo

Jordy Hendrikx

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved New Zealand
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geovitenskap ved UiT Norges arktiske universitet

Christian Jaedicke

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Institutt for geovitenskap ved UiT Norges arktiske universitet
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Snø- og steinskred ved Norges Geotekniske Institutt

Yves Bühler

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Sveits
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Eidg. Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft Observation WSL
1 - 5 av 5