Bed load bias: Comparison of measurements obtained using two (76 and 152 mm) Helley‐Smith samplers in a gravel bed river
Notice bibliographique
Résumé
We assess how the size of the Helley‐Smith (HS) bed load sampler nozzle affects the accuracy of bed load sampling. Semitheoretical considerations show that the larger grains resident on the streambed can influence the sample either by blocking the sampler entrance or by causing the sampler to rest in a “perched” position. Probabilities for interference can be derived from the distribution of grain sizes but they do not capture the actual complexity of the influence of the bed on sampler performance. We therefore make an empirical comparison of sediment trapped by HS samplers with 76‐ and 152‐mm intakes during floods in the gravel bed lower Ebro River. Most bed load rates appeared higher when sampled with the HS152. The largest clasts collected by the HS76 also tend to be smaller than those obtained with the HS152 at the same flow. Analyzing paired bed load samples, we find the probability of a bed load sample collected with the HS152 to be biased is around 43% in the conditions of the present study, whereas 65% of samples were biased when obtained with the HS76. The analysis emphasizes the influence of bed material texture over sampler performance and demonstrates that the use of samplers with intake size much larger than bed grain size (i.e., ∼5 D ) will increase the accuracy of bed load grain size distributions and the precision of annual load estimates in gravel bed rivers.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».