A mechanistic model for lateral erosion of bedrock channel banks by bedload particle impacts
Notice bibliographique
Résumé
Bedrock rivers get wider by lateral erosion. Lateral erosion is widely thought to occur when the bed is covered by alluvium, which deflects the downstream transport of bedload particles into channel walls. Here we develop a model for lateral bedrock erosion by bedload particle impacts. The lateral erosion rate is the product of the volume eroded per particle impact and the impact rate on the wall. The volume eroded per particle impact is modelled by tracking the motion of bedload particles from collision with roughness elements to impacts on the wall. The impact rate on the wall is zero if the bedload particle deflected by roughness elements cannot reach the wall. Otherwise, the impact rate on the wall is the same with that on roughness elements. The model further incorporates the co-evolution of wall morphology, shear stress and erosion rate. The model predicts the undercut wall shape observed in physical experiments. The non-dimensional lateral erosion rate is used to explore how lateral erosion varies under different relative sediment supply (ratio of supply to transport capacity) and transport stage conditions. Maximum lateral erosion rates occur at high relative sediment supply rates (~ 0.7) and moderate transport stages (~10). The competition between lateral and vertical erosion is investigated by coupling the saltation-abrasion vertical erosion model with our lateral erosion model. The results suggest that vertical erosion dominates under near 75% of supply and transport stage conditions, but is outpaced by lateral erosion near the threshold for full bed coverage.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».