Intraseasonal‐to‐Interannual Analysis of Discharge and Suspended Sediment Concentration Time‐Series of the Upper Changjiang (Yangtze River)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sediment transport is the main driver of the channel morphology and landscape evolution, with implications for chemical and biological river processes, and human‐related activities. Understanding the processes governing the relations between discharge and suspended sediments is essential for the management of river catchments and river networks. Here, we use the method of wavelet transformation to identify the time‐scale dependency of suspended sediment patterns concerning the temporally and spatially uneven transient processes of sediment production, accumulation, and transport. We analyze the temporal variation of concurrent discharge and suspended sediment fluxes for the Upper Changjiang (Yangtze River, China) at Pingshan station by using a long‐term database collected for over 50 years. Furthermore, we bridge the limitations of pure predictive models to learn from temporal data structures with the main purpose of identifying the mechanisms underpinning the suspended sediment patterns (e.g., climatic forces). Intraseasonal‐to‐seasonal, annual, and inter‐annual dominant time‐scales are thus identified. The short time‐scales are driven by the bi‐modal seasonal precipitation pattern specific to the climate of the region and provide a continuous supply of sediments to the river. The large time‐scales, controlled by high magnitude flow events and within‐reach sediment storage, display alternating periods of increasing and decreasing sediment fluxes; ultimately, they maintain the river channel within balance or within a moderate positive sediment accumulation process. This analysis and methodology help to understand temporal sediment dynamics, and ultimately to manage river catchments.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».