On How Episodic Sediment Supply Influences the Evolution of Channel Morphology, Bedload Transport and Channel Stability in an Experimental Step‐Pool Channel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present results from flume experiments in which an 8% steep channel with longitudinal width variations and step‐pool morphology was subjected to sediment feed pulses of different magnitude and frequency under constant water discharge. The channel response to these pulses included (a) large bedload transport rates, (b) bed aggradation, (c) fining of the bed surface, and (d) continuous formation and collapse of steps. In between pulses, the bed surface coarsened, and bedload transport rates dropped by several orders of magnitude. Steps continuously formed and collapsed during and shortly after the pulses, but their stability increased when the sediment feed was turned off. High pulse magnitude enhanced step formation, while low pulse frequency (i.e., long interpulse period) enhanced step stability. We back‐calculated the threshold for motion based on measured bedload transport rates and bed shear stress. Changes in the threshold for motion were much larger than changes in bed surface slope. By accounting for energy dissipation through the effective slope based on flow resistance partitioning, a better prediction was obtained. The threshold for motion decreased following sediment pulses then increased immediately after and fluctuated until the next sediment pulse. Our results indicate that longitudinal width variations and episodic sediment supply are primary controls on the evolution of step‐pool channels. Sediment feed magnitude affects mostly morphological changes, while sediment feed frequency controls channel stability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».