Short communication: Multiscalar roughness length decomposition in fluvial systems using a transform-roughness correlation (TRC) approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In natural open-channel flows over complex surfaces, a wide range of superimposed roughness elements may contribute to flow resistance. Gravel-bed rivers present a particularly interesting example of this kind of multiscalar flow resistance problem, as both individual grains and bedforms may contribute to the roughness length. In this paper, we propose a novel method of estimating the relative contribution of different physical scales of in-channel topography to the total roughness length, using a transform-roughness correlation (TRC) approach. The technique, which uses a longitudinal profile, consists of (1) a wavelet transform which decomposes the surface into roughness elements occurring at different wavelengths and (2) a “roughness correlation” that estimates the roughness length (ks) associated with each wavelength based on its geometry alone. When applied to original and published laboratory experiments with a range of channel morphologies, the roughness correlation estimates the total ks to approximately a factor of 2 of measured values but may perform poorly in very steep channels with low relative submergence. The TRC approach provides novel and detailed information regarding the interaction between surface topography and fluid dynamics that may contribute to advances in hydraulics, bedload transport, and channel morphodynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle