A New Framework for Modelling Fine Sediment Transport in Rivers Includes Flocculation to Inform Reservoir Management in Wildfire Impacted Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Fine-grained cohesive sediment is the primary vector for nutrient and contaminant redistribution through aquatic systems and is a critical indicator of land disturbance. A critical limitation of most existing sediment transport models is that they assume that the transport characteristics of fine sediment can be described using the same approaches that are used for coarse-grained non-cohesive sediment, thereby ignoring the tendency of fine sediment to flocculate. Here, a modelling framework to simulate flow and fine sediment transport in the Crowsnest River, the Castle River, the Oldman River and the Oldman Reservoir after the 2003 Lost Creek wildfire in Alberta, Canada was developed and validated. It is the first to include explicit description of fine sediment deposition/erosion processes as a function of bed shear stress and the flocculation process. This framework integrates four existing numerical models: MOBED, RIVFLOC, RMA2 and RMA4 using river geometry, flow, fine suspended sediment characteristics and bathymetry data. Sediment concentration and particle size distributions computed by RIVFLOC were used as the upstream boundary condition for the reservoir dispersion model RMA4. The predicted particle size distributions and mass of fine river sediment deposited within various sections of the reservoir indicate that most of the fine sediment generated by the upstream disturbance deposits in the reservoir. Deposition patterns of sediment from wildfire-impacted landscapes were different than those from unburned landscapes because of differences in settling behaviour. These differences may lead to zones of relatively increased internal loading of phosphorus to reservoir water columns, thereby increasing the potential for algae proliferation. In light of the growing threats to water resources globally from wildfire, the generic framework described herein can be used to model propagation of fine river sediment and associated nutrients or contaminants to reservoirs under different flow conditions and land use scenarios. The framework is thereby a valuable tool to support decision making for water resources management and catchment planning.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».