Experimental study of sediment supply control on step formation, evolution, and stability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present results from an experimental campaign conducted in a steep flume subject to longitudinal width variations and different sediment feed rates. The experiments were designed to study how sediment supply influences step formation, step location, and step stability. Our results show that steps are more likely to form in segments of the channel where the width narrows because of particle jamming, and these steps are also more stable. Sediment feed increases particle activity which generates a dynamic channel morphology with steps forming and collapsing. A comparison with experiments without sediment feed shows that sediment supply does not inhibit step formation. Time series of step formation, evolution, and destruction show that the maximum number of steps is achieved when the sediment feed is larger than zero but smaller than the transport capacity. We summarize this outcome in a conceptual model where the dependence of step frequency on sediment supply is expressed by a bell curve. Sediment yield measured at the channel outlet followed the sediment feed at the inlet closely, even when we fed 50 % more and 50 % less than the calculated transport capacity. This outcome challenges the applicability of the concept of transport capacity to steep channels and highlights the key role played by sediment feed in dictating sediment yield and channel response. Finally, we detected a positive correlation between sediment concentration and step destruction, which stresses the importance of particle interactions for step formation and stability.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».