Process feedbacks that control transport capacity at formative flows in laterally-constrained gravel-bed rivers: a laboratory study
Notice bibliographique
Résumé
In gravel-bed rivers, deterministic approaches to predicting bedload transport use the mean bed shear stress (termed one-dimensional or ‘1D’ equations) or integrate across the frequency distribution of shear stress (2D equations). At low flows, incorporating a range of shear stress values increases prediction accuracy, but at relatively high flows the 1D and 2D approaches are similarly accurate. We contribute to an understanding of the stage-dependent relationship between morphology and bedload transport, and specifically why the mean shear stress characterises transport capacity at formative discharges. We performed physical modelling using a generic Froude-scaled model of a steep laterally-constrained gravel-bed river and captured digital elevation models to perform 2D hydraulic modelling. Both 1D and 2D Meyer-Peter Müller equations were highly accurate across two distinct channel morphologies. In alternate bar channels, transport capacity was controlled by negative feedbacks between flow depth and local bed slope that resulted in a relatively homogeneous distribution of bed shear stress. In plane-bed channels, which lacked the degrees-of-freedom available for large-scale morphologic adjustment, transport capacity was controlled by a spatially variable migrating surface texture. The contrasting spatial patterns of morphology, hydraulics, and surface texture between the two channel morphologies highlight the potential for the same correlation between mean shear stress and transport capacity to emerge through different mechanisms. We suggest that nonlinear feedbacks explain why simple bedload transport equations can be highly effective above a certain flow stage across a range of channel morphologies, and further work should examine whether lateral adjustment confounds this result.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».