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Enregistrement W1536095956 · doi:10.1002/2014jd021491

The effect of roughness elements on wind erosion: The importance of surface shear stress distribution

2014· article· en· W1536095956 sur OpenAlexaff
Nicholas P. Webb, Gregory S. Okin, S. M. Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoughness lengthDragSurface finishHydraulic roughnessAeolian processesSurface roughnessShear stressSediment transportDrag coefficientWind tunnelMechanicsShear velocityWind speedGeologyGeotechnical engineeringSedimentMeteorologyMaterials scienceWind profile power lawGeomorphologyTurbulencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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