Drag Coefficient of Submerged Flexible Vegetation Patches in Gravel Bed Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation patches and strips either along riverbanks or in channel beds are essential for the protection of erosion and sedimentation processes. In the present study, the drag coefficient Cdv of submerged flexible vegetation patches in gravel bed rivers was investigated. A total of 13 vegetation patches with different densities were studied in disparate reaches of the Padena Marbor and Beheshtabad gravel bed rivers in Iran. Water depths, flow velocities, and particle grain sizes around these vegetation patches were collected. The Saint-Venant equation and various empirical equations for estimating the drag coefficient were applied to study hydrodynamics in the presence of vegetation patches under nonuniform flow conditions. Furthermore, the drag coefficient factor of flexible vegetation was used to represent the flexibility of vegetation patches and drag characteristics, which were explored from the perspective of material mechanics. The results showed that the calculated values of Cdv exhibited nonuniform variations with the increase in the Reynolds number along the streamwise direction due to flow nonuniformity. Two effects caused by flexible vegetation patches were observed, namely, the sheltering effect (for Red>580) and blockage effect (for Red<450). In most of the vegetated patches, the sheltering effect was dominant, which reduced the drag coefficient. Finally, a fitting formula was proposed based on the drag coefficient factor and Cauchy number.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».