Geometry and grain‐size sorting of ripples on low‐energy sandy beaches: field observations and model predictions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT There are very few field measurements of nearshore bedforms and grain‐size distribution on low‐energy microtidal beaches that experience low‐amplitude, long‐period waves. Field observations are needed to determine grain‐size distribution over nearshore bedforms, which may be important for understanding the mechanisms responsible for ripple development and migration. Additional nearshore field observations of ripple geometry are needed to test predictive models of ripple geometry. Ripple height, length and sediment composition were measured in the nearshore of several low‐energy beaches with concurrent measurements of incident waves. The distribution of sediment sizes over individual ripples was investigated, and the performance of several models of ripple geometry prediction was tested both spatially and temporally. Sediment samples were collected from the crest and trough of 164 ripples. The sand‐sized sediment was separated from the small amount (generally <3%) of coarser material (>2 mm) that was present. Within the sand‐sized fraction, the ripple crests were found to be significantly coarser, better sorted and more positively skewed than the troughs. Overall, the troughs were finer than the crests but contained a greater proportion of the small fraction of sediment larger than 2 mm. The field model of Nielsen (1981 ) and the model of Wiberg & Harris (1994 ) were found to be the most accurate models for predicting the wavelength of parallel ripples in the nearshore of the low‐energy microtidal environments surveyed. The Wiberg & Harris (1994 ) model was also the most accurate model for predicting ripple height. Temporal changes in ripple wavelength appear to be dependent on the morphological history of the bed.
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 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 ».