Predicting gravel bed river response to environmental change: the strengths and limitations of a regime‐based approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rivers respond to environmental changes such as climate shifts, land use changes and the construction of hydro‐power dams in a variety of ways. Often there are multiple potential responses to any given change. Traditionally, potential stream channel response has been assessed using simple, qualitative frameworks based largely on professional judgement and field experience, or using some form of regime theory. Regime theory represents an attempt to use a physically based approach to predict the configuration of stable channels that can transport the imposed sediment supply with the available discharge. We review the development of regime theory, and then present a specific regime model that we have created as a stand‐alone computer program, called the UBC Regime Model (UBCRM). UBCRM differs from other regime models in that it constrains its predictions using a bank stability criterion, as well as a pattern stability criterion; it predicts both the stable channel cross‐sectional dimensions as well as the number of anabranches that the stream must have in order to establish a stable channel pattern. UBCRM also differs from other models in that it can be used in a stochastic modelling mode that translates uncertainty in the input variables into uncertainty in the predicted channel characteristics. However, since regime models are fundamentally based on the concept of grade, there are circumstances in which the model does not perform well. We explore the strengths and weaknesses of the UBCRM in this paper, and we attempt to illustrate how the UBCRM can be used to augment the existing qualitative frameworks, and to help guide professionals in their assessments. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».