Flow Strength and Bedload Sediment Travel Distance in Gravel Bed Rivers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The quantification of bedload sediment transport in rivers is possible from statistics of individual particle displacements. However, there is a lack of empirical basis for a universal relation between particle displacement distance and hydraulic drivers. Previous work suggests that a simple linear relation exists between the energy of a flood and the mean travel distance of bedload particles. Such a relation would be advantageous, but a consistent model able to collapse the data from different rivers has not been developed. Here, we develop a predictive relation from a unique data set collected in three watersheds from a single region but contrasting hydrologic regimes due to urbanization and storm water management. Additional data from two rivers from outside the region are used to validate the model. We show that the mean of an exponential distribution of surface particle travel displacements can be reliably predicted from either the cumulative discharge or stream power exceeding the mobilization threshold, which is calibrated using field data. The strength of the relation decreases after large flood events that appear to cause tracer burial due to vertical mixing. This result indicates that the relation is most applicable for the entrainment phase of transport in which tracers are dispersing over the bed surface. Tracer movements become more challenging to predict over a long series of events due to burial and eventual tracer slowdown, but the relation remains valid for the particles located on the bed surface, making it suitable for analyzing the impact of climate and landscape changes over time.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».