Aeolian particle flux profiles and transport unsteadiness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vertical profiles of aeolian sediment flux are commonly modeled as an exponential decay of particle (mass) transport with height above the surface. Data from field and wind‐tunnel studies provide empirical support for this parameterization, although a large degree of variation in the precise shape of the vertical flux profile has been reported. This paper explores the potential influence of wind unsteadiness and time‐varying intensity of transport on the geometry (slope, curvature) of aeolian particle flux profiles. Field evidence from a complex foredune environment demonstrates that (i) the time series of wind and sediment particle flux are often extremely variable with periods of intense transport (referred to herein as sediment “flurries”) separated by periods of weak or no transport; (ii) sediment flurries contribute the majority of transport in a minority of the time; (iii) the structure of a flurry includes a “ramp‐up” phase lasting a few seconds, a “core” phase lasting a few seconds to many tens of seconds, and a “ramp‐down” phase lasting a few seconds during which the system relaxes to a background, low‐intensity transport state; and (iv) conditional averaging of flux profiles for flurry and nonflurry periods reveals differences between the geometry of the mean profiles and hence the transport states that produce them. These results caution against the indiscriminate reliance on regression statistics derived from time‐averaged sediment flux profiles, especially those with significant flurry and nonflurry periods, when calibrating or assessing the validity of steady state models of aeolian saltation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».