Estimating channel‐forming discharge in urban watercourses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several methods of estimating channel‐forming discharge were conducted on 12 quasi‐stable urban stream channels ranging from 9 to 99% urban land use to test their applicability in the urban condition. Bankfull stage was identified at a series of locations along each study reach and it was found that the most consistent observations of bankfull discharge occurred during flood conditions where bankfull stage was identified at the top of point bars along the convex arc of bends. The largest errors in estimation occurred at gauge stations where cross‐sectional geometry had been altered to conform to bridges or culverts rather than the channel morphology. Independent evaluations of channel forming discharge were conducted by 11 practitioners ranging from 10 years to 43 years of experience with similar findings and errors. Various methods of relating frequency return periods were evaluated using annual peak series discharge observations and continuous 15‐min systematic discharge records using partial duration series analysis. Bankfull discharge was observed to occur more than once a year in all of the urban streams studied and often averaged from 4 to 8 bankfull discharge or larger events per year. In one particular case in a single given year 18 events exceeding bankfull discharge were observed. No specific correlations were identified between frequency return periods and land use change. However, based upon the findings of this study, the applicability of employing annual series peak discharge data to evaluate bankfull frequency return in urban stream channels is highly discouraged. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».