本文要點：傳播鋸試驗（PST）旨在評估積雪層破裂并可能導致的雪崩傾向。PST對積雪結構完整性進行評估，確定了可能在壓力下失效的薄弱層。通過模擬可能導致雪崩的條件，PST有助于理解積雪穩(wěn)定性的復雜動力學。然而，目前對PST的評估在很大程度上依賴于研究人員主觀觀察，鑒于人類感知的局限性，研究人員可能忽略了一些關鍵因素。這些因素可能會進一步幫助研究人員提升對破裂傳播和層識別的理解。本文利用紅外圖像和基于事件的傳感器進行了PST，以捕獲積雪的詳細圖像。這種創(chuàng)新的方法能夠使用SWIR成像儀獲得可見光譜以外的信息，并使用基于事件的傳感器檢測雪中的微移動現象。SWIR成像為分析積雪層提供了一種突破性的方法，揭示了肉眼看不見的關鍵細節(jié)。通過捕捉雪表面反射的陽光，SWIR技術可以區(qū)分不同的層，識別水分含量，并揭示隱藏的結構特征。這種能力增強了積雪的信息，有助于研究者更好地識別薄弱層并了解其行為�；�于事件的傳感器能夠有效地實現每秒10000幀的傳輸速度，這利于PST期間信息的傳播。這些高速傳感器捕捉到裂縫發(fā)展和推進時積雪內的動態(tài)變化，為雪崩引發(fā)前的快速過程和相互作用提供了詳細的見解。本文對SWIR成像和基于事件的傳感器的實驗揭示了新的特征，可以更好地理解破裂傳播。這種創(chuàng)新的方法為積雪和PST分析引入了新的參數。遵循這些新參數可以提高對軟弱層和破裂傳播的認識。

 

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本研究探討了短波紅外（SWIR）成像和基于事件的傳感器在PST和ECT測試中的應用。SWIR成像提供了一種不同的方法來分析積雪層，通過捕捉可見光譜以外的細節(jié)，如水分含量的變化和肉眼不可見的微妙結構特征[Hammonds等人（2023）]。同時，基于事件的傳感器提供了一種動態(tài)方法來監(jiān)測裂縫的快速傳播，以每秒10000幀的速度記錄積雪的高速變化。

圖1：實驗便攜裝置

 

SWIR光譜范圍為0.9至2.5 μm，位于可見光和中波紅外區(qū)域之間。與人眼可見的可見光譜不同，SWIR可以穿透霧、灰塵和其他遮蔽物，同時提供高對比度和清晰度。Reid等人（2014年）使用SWIR波長對冰進行分類（見圖2.a），而C.Schlundt等人（2011年）則使用SWIR確定雪粒徑（見圖2.b）。

圖2. a多光譜冰分類和b反射光譜

 

這些工作表明，在SWIR范圍內，有一些參數可以幫助區(qū)分雪的類型。最近，Horton等人（2017）更關注雪崩風險，使用現場光譜儀研究了表面白霜晶體的光譜反射率（見圖3），Hammonds等人（2023）證明，使用多光譜成像儀，他們可以檢測雪中的液態(tài)水。

圖3. 光譜半球反射率

 

研究者使用900-1375nm的濾光片捕獲了這張SWIR圖像（見圖4），以聚焦光譜響應的最大差異。SWIR成像通過高度揭示不同的層界面來增強雪地層學。為了強調對比，本文使用圖像后處理技術（對比度增強算法）來更好地顯示這些不同的層�？梢钥吹降那�線是由于用于切割雪以隔離雪測試柱的電線造成的。將這些圖像與ROMAN的剖面圖進行比較，明顯突出了相似之處（見圖4）：“經典”分析首先重新引入了一種經過批準的技術。

 

圖4. SWIR圖像和ROMANs的結果（2023）

 

然而，一些細節(jié)是肉眼看不見的，因此SWIR技術可以幫助研究者更好地理解和準確解釋真實的雪剖面。為了證實這一初步觀察結果，研究者在2024年重復了同樣的測試，使用新的方法收集和后處理數據。

圖5. SWIR圖像和ROMANs結果（2024）

 

2024年，積雪情況和上年不同，如ROMANs剖面和SWIR圖像所示（見圖5），表明SWIR數據與ROMANs的結果一致。該積雪的可見圖像顯示了RO MANs結果中指示的砂層。在SWIR圖像中，可以清楚地看到積雪的三個主要層。底部較暗的區(qū)域代表了積雪的深度灰白色區(qū)域，如之前研究所預期的那樣，在ROMAN的結果中用紅色表示。可以看到積雪中較暗的區(qū)域，這可能說明雪的不同物理性質（含水量、顆粒類型、大小等）。復雜性在于它可以是所有這些屬性的混合。借助SWIR圖像，能夠通過可視化雪層來重建積雪的“雪歷史”。

圖6. SWIR 圖片（2024）和輪廓分析

 

通過沿線執(zhí)行概要分析（見圖6），可以看到研究的兩個主要界面。這兩個界面的梯度不同，它們的水平也不同。也許SWIR中的梯度和水平是兩個需要遵循的新參數。

SWIR波長絕對可以提供比人類肉眼更多的信息。然而，應該進行更多的測試來確定應該遵循哪些參數以及可以從中提取哪些信息。

圖7. 根據事件數據重建的圖像，具有不同的移動區(qū)域

 

本文使用了足夠的累積時間來覆蓋裂紋的開始和整個傳播過程，以構建圖像（見圖7）。為了更好地理解本文的其余工作，研究者定義了兩個區(qū)域：“鋸后”，即鋸已經損壞薄弱層的區(qū)域，以及“鋸前”，即鋸子尚未損壞薄弱層。使用之前重建的圖像（見圖7），可以觀察到四個感興趣的區(qū)域。為了分析這些不同區(qū)域隨時間的變化，本文用較小的累積時間重建了圖像，并創(chuàng)建了一個3D表示來整合時間變化（見圖8）。

圖8. 3D時間幀

 

在紅色區(qū)域，可以看到鋸后面的運動。同時，在T0的第二張圖像中，可以看到左上角（黃色區(qū)域）的運動，表明彎曲。最后，在雪剖面右側鋸前的綠色區(qū)域，可以看到裂紋從左向右擴展的運動。

TSOR表示斷裂開始的時間，即上板由于鋸切的應變而彎曲，但此時沒有傳播。這些觀察結果表明，鋸后存在一種機械現象，產生應變和機械故障，這些應變和故障可以通過雪梁的其余部分傳播。

圖9. PST 1

圖10. PST 2的切片

 

在研究者的測試中，使用CT識別出不同深度的兩個薄弱層。在較高的弱層中進行了PST，并觀察到沒有滑動的坍塌和傳播（見圖9）。第二幀中發(fā)現的一些動作可能表明破裂的開始，但左上角是隱藏的，所以它不像第一次測試那么清楚。在執(zhí)行了第一次PST后，研究者決定在積雪內確定的較低薄弱層進行另一次PST（見圖10）

在第二幀上，可以看到左上角的板材彎曲，這可以確定為斷裂的開始。與2023年的首次觀測不同，觀察到雪梁頂部的運動比鋸更遠。在下一幀中，運動較少，這可能表明傳播不完整或存在漂移效應。最后，在第四幀中，研究者觀察到了傳播，其特征是板的坍塌。

圖11. PST 1和2的切片

 

圖11顯示了這兩個連續(xù)PST的完整可視化。有趣的是，觀察到第一和第二PST的每個相似幀之間的時間延遲保持不變，這表明在這兩個不同的弱層中傳播的動力學是相同的。然而，應進行進一步的調查，以完善這些觀察結果，并進行可靠的裂紋速度測量。有趣的是，觀察到第一和第二PST的每個相似幀之間的時間延遲保持不變，這表明在這兩個不同的弱層中傳播的動力學是相同的。然而，應進行進一步的調查，以完善這些觀察結果，并進行可靠的裂紋速度測量。

此外，值得強調的是，在2023年期間進行測試時，在PST期間，發(fā)生了初始傳播，但沒有導致孤立的雪測試柱滑動。然后在同一薄弱層進行第二次PST，在這次測試中，發(fā)生了第二次傳播，導致整個雪測試柱滑動。如下圖所示（見圖17）。

圖12. 表示同一弱層中的兩次傳播（第一次為紅色，第二次為綠色）

 

在2024年的測試中，研究者決定從山腰進行PST，以獲得不同的視角，而不會受到操作員的掩模效應。用足夠的空間隔離了積雪，以便從后面進行PST。在這項測試中，研究者在雪梁完全滑動之前，在同一薄弱層中連續(xù)進行了6次PST。為了直觀地展示這一點，本文在同一張圖片中繪制6種傳播（見圖13）。從下到上的色階顯示了傳播次數，第一次傳播在色階的底部，最后一次傳播在頂部。對于每次傳播，本文使用以傳播事件為中心的1秒時間線。

圖13. 多重傳播展示

 

每個PST結果都是陽性的，即板的彎曲意味著裂紋擴展到薄弱層，隨后是板的坍塌。雪束在每次傳播后都會移動，最終導致板材完全滑動，這可能是因為鋸切導致其整體角度增強（最初測量的坡度角為26°）。

這項研究的目的是使用新的傳感器來克服人類感知的局限性，通過捕獲可見光譜以外的信息，同時做到比人眼更快。研究者在兩個單獨的時間段中進行了測試，以比較不同冬季的數據，從而改進觀測結果。使用SWIR成像儀，研究者可以看到可見光以外的信息，并能夠拍攝到類似于樹木年輪的積雪歷史。通過剖面分析來分析這片積雪，揭示了兩個值得遵循的參數（坡度和水平）。有了事件傳感器，可以用體積較小的相機捕捉到非常高速的現象。這為高速事件的分析開辟了一個領域，例如裂紋擴展和不安全區(qū)域的板坯坍塌。使用這種類型的傳感器，可以在不使用目標或加速計的情況下接近裂紋速度測量值。總之，采用這種創(chuàng)新方法跟蹤CT和PST可以進一步理解，新的參數——高光照——可能是高活性的弱層。

 

參考文獻

GOUJON C, DUCLOS A, PERILLAT C, et al. CAN WE SEE THE UNSEEN? TO BETTER UNDERSTAND CRACK PROPAGATION A THE ORIGIN OF AN AVALANCHE AND RELATED PHYSICAL PRINCIPLES[J].

 

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