Bed topography and the development of forced bed surface patches
Notice bibliographique
Résumé
Channel topography in gravel‐bedded rivers interacts with the local flow and sediment transport fields to produce “forced patches,” which are temporally stable areas on the bed that display similar grain size and sorting. In an effort to enhance our empirical understanding of the mechanisms responsible for the formation of forced patches, we conducted a near‐field scale flume experiment in which a large (55 m long, 2.74 m wide), straight, sediment recirculating flume was provided a constant water discharge and a unimodal sediment mixture ranging in size from 2 to 45 mm. A sequence of alternate bars developed and became essentially fixed in space, producing quasi‐steady state bed topography over which we made measurements of local near‐bed velocity and sediment transport. The bed developed temporally and spatially persistent forced patches with a general pattern of coarse bar tops and fine pools, which we characterized by visual mapping and with the application of an automated image processing procedure to a high‐resolution (1 × 1 mm) digital elevation model of the bed surface. The boundary shear stress field, calculated from velocity measurements and with a quasi‐three‐dimensional hydraulic model (FaSTMECH), displayed substantial variability across the bar unit. Bed surface grain size did not correlate with local boundary shear stress; instead, topographically forced divergences in the boundary shear stress field were matched by divergences in the sediment transport field. The resultant cross‐stream sediment flux was size‐selective that in turn forced a bed surface textural response leading to coarse bar tops and fine pools. Our observations suggest that size‐selective cross‐stream bed load transport is a mechanism responsible for the development of forced bed surface patches in gravel bed channels that have topographically forced heterogeneous flow fields.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».