The effect of ice cover on velocity and shear stress in a riffle‐pool sequence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Discharge and channel geometry control velocity and bed shear stress within a reach. Channel roughness (e.g., riffles, pools) and ice cover in winter moderates velocity and shear stress at the bed. This study evaluated velocity profiles across a channel segment with variable bed roughness (e.g., riffles, pools) to determine changes in the position of maximum velocity, maximum velocity magnitude, and resulting bed shear stress estimates when ice cover was present. Using acoustic doppler velocimeter (ADV) and acoustic doppler current profiler (ADCP) high resolution velocity profiles were collected during ice cover, open water, and open water with significant increases in vegetation cover through a riffle‐pool sequence in a low‐order channel in southern Ontario Canada in the first half of 2021. Key findings were that in five of the seven cross‐sections, flow direction was significantly different when ice was present. Additionally, maximum velocities were closer to the bed during ice cover, a common finding in modelling and experimental work, and is confirmed in this field setting. Although maximum velocity magnitudes were not significantly different, derived bed shear stress values under ice were larger. Specifically, under ice conditions, riffle bed shear stress ranged 0–16 N/m 2 compared to 0–9 N/m 2 in ice free conditions. In the pool, bed shear stress ranged 0–6 N/m 2 under ice cover, and 0–5 N/m 2 in ice free conditions. Further, as flow levels increased through the spring and summer, this coincided with increased in‐stream vegetation cover, which decreased flow velocities near the bed, and thus decreased bed shear stresses to less than 1 N/m 2 in both the riffle and pool sections. The findings indicate that channel evolution processes may be more intense during lower‐stage winter flows when ice is present and has significant implications for channel design, restoration and management strategies used in small channels impacted by ice cover.
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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 | 0,000 | 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 ».