Spatiotemporal Patterns of Fractional Suspended Sediment Dynamics in Small Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding suspended sediment dynamics and their driving factors is essential for effective watershed management. In this study, the spatiotemporal patterns of suspended sediment were identified for 11 sub‐watersheds of the Goodwin Creek, Mississippi, USA, for the period 1982–2002 using wavelet transforms. The continuous wavelet transform (CWT) results of streamflow time series showed that a near‐continuous annual periodicity influenced all stations over the study period, yet an overall decline occurred in wavelet spectral power of sediment load during the 1990s. This decline in sediment load is a result of the indirect effect of decreased cultivation on reducing the rate of peak flow and thus fluvial erosion processes. The CWTs of fine sediment (clays and silts) concentration (FSC) time series showed that factors other than land‐use (e.g., ponds, ephemeral gullies, and bed composition) better explain the variations in FSC. A comparison of CWTs of FSC at two stations with different bed composition in their channels showed that sandy channels are less responsive to erosion control measures compared to gravely channels indicating that they are major sources of sediment. A change in phase relationship between flow and FSC for the gravel‐dominated channel was associated with the transition in upland land‐use indicating a change in sediment supply mechanisms. The CWTs of sand concentrations reflected the spatiotemporal impact of bank materials, the growth cycle of riparian vegetation, and in‐channel sand availability on sand dynamics. While CWT‐based analysis is sensitive to input conditions, the method is able to provide valuable outcomes for distinguishing patterns in complex temporal datasets.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».