MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2040894248 · doi:10.1029/2012jf002385

Modeling wood dynamics, jam formation, and sediment storage in a gravel‐bed stream

2012· article· en· W2040894248 sur OpenAlexaff
Brett Eaton, Marwan A. Hassan, S. L. Davidson

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSTREAMSEnvironmental scienceFlumeRiparian zoneHydrology (agriculture)SedimentSediment transportRange (aeronautics)Stream bedGeologyHabitatEcologyFlow (mathematics)Geotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In small and intermediate sized streams, the interaction between wood and bed material transport often determines the nature of the physical habitat, which in turn influences the health of the stream's ecosystem. We present a stochastic model that can be used to simulate the effects on physical habitat of forest fires, climate change, and other environmental disturbances that alter wood recruitment. The model predicts large wood (LW) loads in a stream as well as the volume of sediment stored by the wood; while it is parameterized to describe gravel bed streams similar to a well‐studied field prototype, Fishtrap Creek, British Columbia, it can be calibrated to other systems as well. In the model, LW pieces are produced and modified over time as a result of random tree‐fall, LW breakage, LW movement, and piece interaction to form LW jams. Each LW piece traps a portion of the annual bed material transport entering the reach and releases the stored sediment when the LW piece is entrained and moved. The equations governing sediment storage are based on a set of flume experiments also scaled to the field prototype. The model predicts wood loads ranging from 70 m 3 /ha to more than 300 m 3 /ha, with a mean value of 178 m 3 /ha: both the range and the mean value are consistent with field data from streams with similar riparian forest types and climate. The model also predicts an LW jam spacing that is consistent with field data. Furthermore, our modeling results demonstrate that the high spatial and temporal variability in sediment storage, sediment transport, and channel morphology associated with LW‐dominated streams occurs only when LW pieces interact and form jams. Model runs that do not include jam formation are much less variable. These results suggest that river restoration efforts using engineered LW pieces that are fixed in place and not permitted to interact will be less successful at restoring the geomorphic processes responsible for producing diverse, productive physical habitats than efforts using LW pieces that are free to move, interact, and form LW jams.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research AtmospheresMême sujetHydrology and Sediment Transport ProcessesTravaux en français237 207