Stage discharge estimation using a 1d river hydraulic model and spatially-variable roughness
Notice bibliographique
Résumé
Stage-discharge relations (rating curves) are integral to stream gauging, yet the existing empirical calibration methods are expensive, particularly in remote areas, and are limited to low flows. Numerical modelling can provide stage-discharge relations from a single site survey, reducing the overall cost, and can be fit to changing surface conditions. This study explores a one-dimensional model to calculate theoretical stage-discharge relations for four field sites in British Columbia that range in bed stability, bed structure, hydrology and sediment supply. However, due to the non-linear relation between flow and roughness we do not assume the conventional reach-averaged roughness and instead employ a spatially-distributed roughness model. Furthermore, based on local grain size distribution and refined field survey technique, new formulae for wetted perimeter, flow area, and flow depth were developed that eliminate commonly held modelling assumptions and reduce topographic error. The results show (1) good agreement with Water Survey of Canada measurements, (2) distributed roughness provided an improvement over spatially-averaged roughness, (3) spatial variability of the geomorphology within the channel reach leads to shifts in the stage-discharge relations and high sediment amplifies those shifts, and (4) the relations must be re-evaluated following events that mobilize the bed. The method can be used to estimate high flows and flows in remote locations and it does not require calibration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».