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Enregistrement W4281774949 · doi:10.1029/2021wr031527

Aerial Observations and Numerical Simulations Confirm Density‐Driven Streamwise Vortices at a River Confluence

2022· article· en· W4281774949 sur OpenAlexafffund
Jason Duguay, Pascale M. Biron, Jay Lacey

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConfluenceTributaryVortexLagrangian coherent structuresMesoscale meteorologyPointwiseGeologyMixing (physics)MechanicsParticle image velocimetryFlumeDensity contrastGeometryHydrology (agriculture)PhysicsFlow (mathematics)GeomorphologyTurbulenceOceanographyGeographyMathematicsComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When rivers collide, complex three‐dimensional coherent flow structures are generated along the confluence's mixing interface. These structures mix streamborne pollutants and suspended sediment and have considerable bearing on the morphology and habitat quality of the postconfluent reach. A particular structure of interest—streamwise orientated vortices (SOVs)—were first detected in numerical simulations to form in pairs, one on each side of the mixing interface rotating in the opposite sense of the other. Since, it has proven difficult to detect SOVs in situ with conventional pointwise velocimetry instrumentation. Despite the lack of clear evidence to confirm their existence, SOVs are nevertheless considered important drivers of mixing and sediment transport processes at confluences. Additionally, their causal mechanisms are not fully known which hinders a complete conceptual understanding of these processes. To address these gaps, we analyze observations of strongly coherent SOVs filmed in aerial drone video of a mesoscale confluence with a stark turbidity contrast between its tributaries. Eddy‐resolved modeling demonstrates the SOVs' dynamics could only be accurately reproduced when a density difference (Δ ρ ) was imposed between the tributaries (Δ ρ = 0.5 kg/m 3 )—providing compelling evidence the observed SOVs are indeed a novel density‐driven class of SOV. This work confirms that SOVs exist, expands understanding of their generative processes and highlights the important role of small density gradients (e.g., ≤0.5 kg/m 3 ) on river confluence hydrodynamics.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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