Calculation of in situ acoustic sediment attenuation using off‐the‐shelf horizontal <scp>A</scp>DCPs in low concentration settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of “off‐the‐shelf” acoustic Doppler velocity profilers (ADCPs) to estimate suspended sediment concentration and grain‐size in rivers requires robust methods to estimate sound attenuation by suspended sediment. Theoretical estimates of sediment attenuation require a priori knowledge of the concentration and grain‐size distribution (GSD), making the method impractical to apply in routine monitoring programs. In situ methods use acoustic backscatter profile slope to estimate sediment attenuation, and are a more attractive option. However, the performance of in situ sediment attenuation methods has not been extensively compared to theoretical methods. We used three collocated horizontally mounted ADCPs in the Fraser River at Mission, British Columbia and 298 observations of concentration and GSD along the acoustic beams to calculate theoretical and in situ sediment attenuation. Conversion of acoustic intensity from counts to decibels is influenced by the instrument noise floor, which affects the backscatter profile shape and therefore in situ attenuation. We develop a method that converts counts to decibels to maximize profile length, which is useful in rivers where cross‐channel acoustic profile penetration is a fraction of total channel width. Nevertheless, the agreement between theoretical and in situ attenuation is poor at low concentrations because cross‐stream gradients in concentration, sediment size or GSD can develop, which affect the backscatter profiles. We establish threshold concentrations below which in situ attenuation is unreliable in Fraser River. Our results call for careful examination of cross‐stream changes in suspended sediment characteristics and acoustic profiles across a range of flows before in situ attenuation methods are applied in river monitoring programs.
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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) | 0,000 | 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 ».