Poyang and Dongting Lakes, Yangtze River: tributary lakes blocked by main-stem aggradation
Notice bibliographique
Résumé
During its 6,300-km course from the Tibetan Plateau to the ocean, the Yangtze River is joined by two large lakes: Dongting Lake and Poyang Lake. We explain why these lakes exist. Deglaciation forced the ocean adjacent to the Yangtze mouth to rise ∼120 m. This forced a wave of rising water surface elevation and concomitant bed aggradation upstream. While aggradation attenuated upstream, the low bed slope of the Middle-Lower Yangtze River (∼2 × 10 −5 near Wuhan) made it susceptible to sea level rise. The main stem, sourced at 5,054 m above sea level, had a substantial sediment load to “fight” against water surface level rise by means of bed aggradation. The tributaries of the Middle-Lower Yangtze have reliefs of approximately hundreds of meters, and did not have enough sediment supply to fill the tributary accommodation space created by main-stem aggradation. We show that the resulting tributary blockage likely gave rise to the lakes. We justify this using field data and numerical modeling, and derive a dimensionless number capturing the critical rate of water surface rise for blockage versus nonblockage.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».