Hydro‐sedimentary Dynamics of a Drained Agricultural Headwater Catchment: A Nested Monitoring Approach
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Discharge and sediment concentrations were measured in a drained catchment. The impact of tile drainage at the catchment scale was analyzed with a nested approach. The major part of sediment fluxes occurred during winter floods. Sediment transfer in the tile drain was episodic although significant. Soil erosion and sediment transfer are extensive in lowland agricultural catchments. In these environments, high‐frequency datasets of both water discharge and suspended sediment concentrations are often lacking. In particular, the impact of tile drainage networks on sediment fluxes in these catchments is poorly understood. Our research quantified sediment fluxes between 2013 and 2016 at five nested stations including a tile drain outlet across a small (25‐km 2 ) agricultural catchment (located in the Loire River basin, France) representative of lowland cultivated environments of the middle part of this basin. Sediment fluxes varied from 1 to 38 t km −2 yr −1 across the monitored subcatchments. Most of sediment fluxes (79 ± 9%) were measured during flood events ( n = 44), mostly occurring in winter (75%) and spring (20%). Seasonality controlled most of the variations of sediment fluxes. Sediment transfers in tile drains occurred episodically. Flows were measured during 11.4% of the monitoring time. A mean time lag of 80 min was recorded between the peak discharge at the drain outlet and the downstream river station. At the event scale, sediment fluxes exported from the tile drain varied between 1.1 × 10 −4 and 2.5 t km −2 and remained of the same order of magnitude as those measured at the downstream river station, although the latter were on average 53% lower. Results suggest significant storage of sediment material in the river channel and its export during the most intense flood events. Our research emphasizes the need for continuous monitoring of water and sediment transfers in agricultural catchments equipped with tile drains.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».