The effect of roughness elements on wind erosion: The importance of surface shear stress distribution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Representation of surface roughness effects on aeolian sediment transport is a key source of uncertainty in wind erosion models. Drag partitioning schemes are used to account for roughness by scaling the soil entrainment threshold by the ratio of shear stress on roughness elements to that on the vegetated land surface. This approach does not explicitly account for the effects of roughness configuration, which may be important for sediment flux. Here we investigate the significance of roughness configuration for aeolian sediment transport, the ability of drag partitioning approaches to represent roughness configuration effects, and the implications for model accuracy. We use wind tunnel measurements of surface shear stress distributions to calculate sediment flux for a suite of roughness configurations, roughness densities, and wind velocities. Roughness configuration has a significant effect on sediment flux, influencing estimates by more than 1 order of magnitude. Measured and modeled drag partitioning approaches overestimate the predicted flux by 2 to 3 orders of magnitude. The drag partition is sensitive to roughness configuration, but current models cannot effectively represent this sensitivity. The effectiveness of drag partitioning approaches is also affected by estimates of the aerodynamic roughness height used to calculate wind shear velocity. Unless the roughness height is consistent with the drag partition, resulting fluxes can show physically implausible patterns. These results should make us question current assessments of the magnitude of vegetated dryland dust emissions. Representing roughness effects on surface shear stress distributions will reduce uncertainty in quantifying wind erosion, enabling better assessment of its impacts and management solutions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».