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Enregistrement W4254497823 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-1227

Soil erosion and sediment interception by check dam in watershed under extreme rainstorm on the Loess Plateau, China

2020· preprint· en· W4254497823 sur OpenAlexaff
Leichao Bai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentErosionHydrology (agriculture)InterceptionWatershedLoess plateauEnvironmental scienceSoil waterGeologySoil scienceEcologyBiologyGeotechnical engineeringGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The magnitude of soil erosion and sediment reduction efficiency of check dams under extreme rainstorms are long-standing concerns. This paper aims to use check dams to deduce the amount of soil erosion under extreme rainstorms in watersheds and to identify the difference of sediment intercepting efficiency of different types of check dams. Based on the sediment deposition of 12 check dams with 100% sediment intercepting efficiency and sub-catchment clustering by taking 12 check dams-controlled catchments as standard separately, the amount of soil erosion caused by an extreme rainstorm event on July 26th, 2017 (named “7·26” extreme rainstorm) was deduced in the Chabagou watershed in the hill and gully region of the Loess Plateau. The differences of sediment intercepting efficiency among check dams in the watershed were analysed according to the field observation 17 check dams. The results showed that the average erosion intensity under the ‘7·26’ extreme rainstorm was approximately 2.03×104 t·km-2, which was 5 times that in the second erosive rainfall in 2017 (4.15×103 t·km-2) and 11-384 times that in 2018 (0.53×102 t·km-2 - 1.81×103 t·km-2). Under the ‘7·26’ extreme rainstorm, the amount of soil erosion in the Chabagou watershed above Caoping hydrological station was 4.20×106 tons. The sediment intercepting efficiencies check dams with drainage canals (including the destroyed check dams) and with drainage culverts was 6.48% and 39.49%, respectively. The total actual sediment amount trapped by the check dam was 1.11×106 tons, accounting for 26.36% of the total soil erosion amount. In contrast, 3.09×106 tons of sediment was inputted to the downstream channel, and the sediment deposition in the channel was 2.23×106 tons, accounting for 53.15% of the total amount of soil erosion. The amount of sediment transport at the hydrological station was 8.60×105 tons. The sediment delivery ratio (SDR) under the “7·26” extreme rainstorm was 0.21. The results indicated that the amount of soil erosion was huge, and the sediment intercepting efficiency of check dams was greatly reduced under extreme rainstorms. It is necessary to strengthen the management and construction technology standards of check dams to improve the sediment intercepting efficiency and flood safety in the watershed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,171 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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