Road runoff and sediment sampling for determining road sediment yield at the watershed scale
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we demonstrate that watershed-scale estimates of road sediment production are improved if field measurements of road runoff and sediment production are used in the analysis. We used several techniques to spatially extrapolate measurements of road runoff and sampled sediment: comprehensive road runoff measurements, runoff estimates derived from the Distributed Hydrology Soil Vegetation Model (DHSVM), and adjustment of the road erosion models WARSEM and SEDMODL2.The sediment yield for the Oak Creek, Oregon, road network based on measured road runoff and sediment was 6.5 tons/year. When DHSVM was used to simulate road runoff, the estimated sediment from roads was similar, 6.9 tons/years. The road sediment production estimated by SEDMODL2 and WARSEM, adjusted with field-measured road runoff and sediment, was 28% and 34% less, respectively, than using the models with the default parameters. When applied to a road network in commercial forest land with frequent road use, the sediment yield estimated by SEDMODL2 and WARSEM without adjustment from field measurements was 480% and 610% higher, respectively, than with adjustments. We found that measuring runoff and sediment from one large storm event (≥1 year recurrence) provided a statistically significant relationship with the annual sediment yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».