Experimental Validation of the Near‐Bed Particle‐Borne Stress Profile in Aeolian Transport Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Self‐regulation of sediment transport by wind is widely assumed to derive from the partitioning of momentum from the fluid flow to the particle cloud. Consequently, the fluid stress on the bed surface is suggested by some to drop below that required to entrain particles, while the cloud is sustained by particle ricochet and splash that derive from the impacts of particles moving ballistically along the bed surface. While these theoretical constructs underpin present‐day numerical models of aeolian saltation, the particle‐borne stress has never been measured directly in either a laboratory or field setting. Such measurements are required for model validation and calibration of numerical simulations and were undertaken in vertical profile in the Trent Environmental Wind Tunnel using particle tracking velocimetry. Test sand was normally distributed with a median diameter of 590 μm. Particle momentum was calculated from the diameter and velocity of each image pair captured using high‐speed photography and then summed within each elevation band. The median diameter of the air‐borne particles was found to increase with friction velocity ( u * ), suggestive of sorting of the bed surface, and to decrease with elevation. Within a two‐dimensional framework, the vertical and windward components of the particle velocity were found to increase with elevation, with u * having little to no influence. Confirming the results of previous numerical simulations, these experiments show that the normalized particle‐borne stress increases exponentially toward the bed surface; however, within the lowest few millimeters where particle splash dominates, no consistent change is observed with elevation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».