A network model for prediction and diagnosis of sediment dynamics at the watershed scale
Notice bibliographique
Résumé
We present a semi‐distributed model that simulates suspended sediment export from a watershed in two stages: (1) delivery of sediments from hillslope and bank erosion into the river channel, and (2) propagation of the channel sediments through the river network toward the watershed outlet. The model conceptualizes a watershed as the collection of reaches, or representative elementary watersheds (REW), that are connected to each other through the river network, and each REW comprises a lumped representation of a hillslope and channel component. The flow of water along the stream network is modeled through coupled mass and momentum balance equations applied in all REWs and sediment transport within each REW is simulated through the sediment balance equations. Every reach receives sediment inputs from upstream REWs (if present) and from the erosion of adjacent hillslopes, banks and channel bed. We tested this model using 12 years (1982–1993) of high temporal resolution data from Goodwin Creek, a 21.3 km2 watershed in Mississippi, USA. The model yields good estimates of sediment export patterns at the watershed outlet, with Pearson correlation coefficient (R value) of 0.85, 0.87, and 0.95 at daily, monthly, and annual resolution, respectively. Furthermore, the model shows that the dynamics of sediment transport are controlled to a large extent by the differences in the behavior of coarse and fine sediment particles, temporary channel storage, and the spatial variability in climatic forcing. These processes have a bearing on the patterns of sediment delivery with increasing scale.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».