Empirical observations and numerical modelling of tides, channel morphology, and vegetative effects on accretion in a restored tidal marsh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tidal marshes form at the confluence between estuarine and marine environments where tidal movement regulates their developmental processes. Here, we investigate how the interplay between tides, channel morphology, and vegetation affect sediment dynamics in a low energy tidal marsh at the Paul S. Sarbanes Ecosystem Restoration Project at Poplar Island. Poplar Island is an active restoration site where fine‐grained material dredged from navigation channels in the upper Chesapeake Bay are being used to restore remote tidal marsh habitat toward the middle bay (Maryland, USA). Tidal currents were measured over multiple tidal cycles in the inlets and tidal creeks of one marsh at Poplar Island, Cell 1B, using Acoustic Doppler Current Profilers (ADCP) to estimate water fluxes throughout the marsh complex. Sediment fluxes were estimated using acoustic backscatter recorded by ADCPs and validated against total suspended solid measurements taken on site. A high‐resolution geomorphic survey was conducted to capture channel cross sections and tidal marsh morphology. We integrated simple numerical models built in Delft3d with empirical observations to identify which eco‐geomorphological factors influence sediment distribution in various channel configurations with differing vegetative characteristics. Channel morphology influences flood‐ebb dominance in marshes, where deep, narrow channels promote high tidal velocities and incision, increasing sediment suspension and reducing resilience in marshes at Poplar Island. Our numerical models suggest that accurately modelling plant phenology is vital for estimating sediment accretion rates. In‐situ observations indicate that Poplar Island marshes are experiencing erosion typical for many Chesapeake Bay islands. Peak periods of sediment suspension frequently coincide with the largest outflows of water during ebb tides resulting in large sediment deficits. Ebb dominance (net sediment export) in tidal marshes is likely amplified by sea‐level rise and may lower marsh resilience. We couple field observations with numerical models to understand how tidal marsh morphodynamics contribute to marsh resilience. © 2019 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».