A Field-Based Evaluation of the Reliability of Empirical Formulae for Quantifying the Longitudinal Dispersion Coefficient in Small Channels
Notice bibliographique
Résumé
The majority of formulae for predicting in-channel mixing by longitudinal dispersion are based on empirical evidence from medium to large rivers, whereas small creeks and streams are under-represented despite their hydrological and ecological importance. In this study, twenty-six formulae for predicting the longitudinal dispersion coefficient (Kx) were evaluated for their applicability to small channels using field measurements and hydraulic modeling. Predicted values for Kx, following guidelines recommended in the original publications for the formulae, were compared to measured dispersion coefficients obtained from sodium-chloride plumes injected into two small channels (a concrete-lined, trapezoidal channel and a small, natural stream) based on fitting the Hayami solution to the one-dimensional advection-dispersion equation (ADE) to each plume. The predicted Kx coefficients from the formulae were also utilized to create model-simulated plumes, which were compared to those measured well downstream of the point of injection. The findings demonstrate that the predictive accuracy of the twenty-six formulae was extremely variable; none were able to predict the dispersion process in the small channels with better than ± 50% accuracy. These results show that “universal” formulae are plagued with a large degree of uncertainty and should be used with caution when applied to small channels, although more robust predictions are possible with some formulae if site-specific data are available for calibration.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».