Glacial Effects on Discharge and Sediment Load in the Subarctic Tanana River Basin, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
About 5.6% of the drainage area of the Tanana River, Alaska, is covered by mountainous glacierized regions, and most of the other area by forests (51%) and wetlands (9%) with discontinuous permafrost. The water discharge and sediment load from glacierized and non-glacierized regions within the drainage area were represented by observed data of the proglacial Phelan Creek and the non-glacial Chena River, respectively, which are both the tributaries of the Tanana River and ultimately drain to the Yukon river basin. In the glacier-melt periods of 2007 and 2008, the runoff rate and suspended sediment concentration in Phelan Creek was 15 times and 36 times as high as those in the non-glacial Chena River, respectively. As a result, the mean sediment yield in the glacier-melt periods of 2007 and 2008 for Phelan Creek (24.8 t km−2 day−1) was estimated to be 640 times as high as that in the Chena River (0.039 t km−2 day−1). Hence, the glacierized regions were considered to be a major source of the fluvial sediment. In order to quantify the contribution of water discharge and sediment load from the glacierized regions to those of the Tanana River, the time series of water discharge, Q, and sediment load, L, in the glacier-melt periods were simulated by a tank model coupled with the L-Q equations (Nash-Sutcliffe efficiency coefficients, 0.41 to 0.82). The model indicates that the glacier-melt discharge accounted for 26–57% of the Tanana discharge, while the sediment load from the glacierized regions solely accounted for 76–94% of the Tanana sediment load. The remaining contribution (6–24%) of the sediment load was probably due to the fluvial resuspension of glacial sediment deposited previously in the river channels.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».