Multiplicative noise and intermittency in bedload sediment transport
Notice bibliographique
Résumé
Sediment transport in rivers near the threshold of grain motion is characterized by rare but large transport events. This intermittency makes it difficult to relate average sediment flux to average flow conditions, or to define an unambiguous threshold for grain entrainment. Although intermittent sediment transport can be observed and characterized, its origins are unclear. In this study we investigate bedload sediment transport near the threshold of grain motion in an experimental flume to examine the origins of intermittency. We apply image-processing techniques to high-speed video of grains in a narrow flume, which allows us to track individual particles and measure statistics of particle motion. Bedload sediment transport near the threshold of grain motion is very low, allowing us to approximate the time evolution of the sediment flux via a polynomial expansion, including a linear growth rate and a nonlinear term which saturates the growth. We introduce a noisy coefficient to the linear growth rate term (“multiplicative noise”), rather than adding the noise to the equation, to model the inherent fluctuations in the system. We demonstrate that multiplicative noise near the threshold of grain motion can account for the observed intermittency. We use analytical results from bifurcation theory in the presence of multiplicative noise to analyze our experimental results, quantifying the noise responsible for the intermittency and calculating the critical shear stress for grain entrainment in a novel way that is consistent with the physics of grain motion at low transport stages.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».