Surface storage dynamics in large rivers: Comparing three‐dimensional particle transport, one‐dimensional fractional derivative, and multirate transient storage models
Notice bibliographique
Résumé
Large rivers are major conduits for sediment and nutrient transport and play an important role in global biogeochemical cycles. While smaller rivers received attention in recent decades for hyporheic exchange and nutrient uptake, fewer studies have focused on the dynamics of surface storage zones in large rivers. We investigate transport dynamics in the St. Clair River, an international river straddling the U.S.–Canadian border, using a combination of modeling and dye tracer studies. We describe a calibrated three‐dimensional hydrodynamic model to generate (synthetic) breakthrough data to evaluate several classes of 1‐D solute transport models for their ability to describe surface storage dynamics. Breakthrough data from the 3‐D particle transport model exhibited multimodal behavior and complex dynamics that could not be described using a single first‐order exchange coefficient—an approach often used to describe surface storage in transient storage models for small rivers. The 1‐D models examined include multirate transient storage (MRTS) models in which storage zones were arranged either in series or parallel as well as 1‐D models based on fractional derivatives. Results indicate that for 1‐D models to describe data adequately, the timing of solute pulses that correspond to various in‐channel features such as sandbars, islands or meander bends should be taken into account. As a result, the MRTS model with storage zones arranged in series (i.e., exchange rates triggered sequentially) provided the best description of the data. In contrast, fractional derivative models that assume storage zones were arranged in parallel failed to capture the multimodal nature of the breakthrough curves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».