Notice bibliographique
Résumé
Frequently, an assessment of the mean water velocity in a stream is necessary to estimate the discharge associated with a particular flow depth or, conversely, the mean depth associated with a particular discharge. In the absence of a direct measurement of flow velocity, a flow resistance approach, which establishes the relation between depth and velocity, can be applied. Two approaches have been used in the past: traditional approaches based on the use of a resistance coefficient (e.g., Darcy‐Weisbach) or dimensionless hydraulic geometry approaches. To examine if one approach is more appropriate for steep streams, data from 31 flume experiments conducted to examine flow resistance in self‐formed cascade channels were analyzed. A dimensionless hydraulic geometry approach developed using at‐a‐station data to characterize the q * exponent and between‐site data to characterize the exponent on the channel slope term was more accurate than more traditional approaches. The developed relation was similar to the established rational relation ( v α g 0.2 q 0.6 s −0.4 S 0.2 ), suggesting that the rational relation has merit. The approach does not utilize a flow partitioning approach since, in steep streams with small relative depths, the grains themselves generate form and spill resistance. The observation that a single dimensionless hydraulic geometry flow resistance relation can describe measurements across a range of grain sizes and bed slopes (3–21%) suggests that steep streams may follow a single scaling relation similar to the regime equations associated with lowland rivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».