Scale-dependent interactions between wood and channel dynamics: Modeling jam formation and sediment storage in gravel-bed streams
Notice bibliographique
Résumé
[1] A stochastic model is used to investigate how the geomorphic function of wood changes with watershed scale, assuming wood recruitment occurs due to the mortality of individual trees, not to mass recruitment events such as landslides or episodic bank erosion. The model replicates the downstream decline in total wood load observed in the field, but predicts that the functional wood load peaks in channels having bankfull widths about 33% of the characteristic riparian tree height. The model also predicts that the greatest potential impact of jams on channel pattern—both in terms of sediment stored behind individual jams and the potential for jams to trigger avulsions—will typically be associated with channel widths between 25% and 67% of the riparian tree height. The simulation results are used to refine the categories that describe wood in alluvial channels, and the equivalent terms that describe the size of streams with forested riparian areas: small channels (or channels with large wood) are associated with widths less than 25% of the tree height; large channels (or channels with small wood) are associated with widths greater than 67% of tree height; and medium channels (or channels with intermediate wood) have widths between 25% and 67% of the tree height. We surmise that large wood acts primarily to store bed material (in small channels); intermediate wood tends to form channel-spanning jams, which can induce channel avulsions and create anabranched channel patterns (in medium channels); and small wood may increase the morphologic diversity, but does not store significant quantities of bed material or form channel-spanning jams capable of inducing stream avulsions (in large 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».