Predicting turbidity current activity offshore from meltwater-fed river deltas
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of the controls on turbidity current recurrence is required to better constrain land to sea fluxes of sediment, carbon and pollutants, and design resilient infrastructure that is vulnerable to such flows. This is particularly important offshore from river deltas, where sediment supply is high. Numerous mechanisms can trigger turbidity currents, even at a single river mouth. However quantitative analysis of recurrence and triggers has been limited to an individual trigger for each turbidity current due to the low number of precisely timed (via direct monitoring) flows. We are therefore yet to quantify if and how coincident processes combine to generate turbidity currents, and their relative importance. Here, we analyse the timing and causes of 113 turbidity currents directly-monitored from the source of turbidity current initiation to depositional sink in a single submarine channel. This submarine channel is located offshore from glacial-fed river-deltas at Bute Inlet, a fjord in British Columbia, Canada. Using a multivariate statistical approach, we demonstrate the statistical significance of combined river discharge and tidal controls on turbidity current occurrence during 2018, from which we derive a statistical model that calculates turbidity current probability for any given input of river discharge and water level. This new model predicts turbidity current activity with >84% success offshore other river deltas where flow timing is precisely constrained by directly monitoring, including the Squamish and Fraser River-deltas in British Columbia. We suggest that this model will be applicable for turbidity current prediction at glacial meltwater-fed fjords in many other regions worldwide.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».