Annual and decadal net morphological displacement of a small gravel‐bed channel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sediment supplied to a stream channel impacts the morphological trends experienced by that channel, and the long‐term trends are important to understand for many riverine applications. We introduce the term ‘net morphological displacement’ (NMD) to denote the net channel change revealed by the morphological method over multiple sediment transport events to make the concept more explicit for river management and use it to determine equilibrium or disequilibrium states. This study explores the morphological response of East Creek, a small threshold gravel‐bed channel in the Coast Mountains of British Columbia, Canada, to variations in flow and sediment supply at multiple spatial and temporal scales over 15 years. High‐resolution topographic data (HRTD) of the bed were combined with cross‐sectional surveys of the banks to determine the sediment supply that the channel responded to annually. The level of detection used to remove noise associated with HRTD was calibrated using an independent tracer stone dataset. The net effects from multiple floods caused distributions of bed elevation change to generally follow the log‐normal distribution, and mean depths of erosion and deposition were predominantly similar between morphological units. At the reach scale, the various reaches of East Creek responded differently to the same hydrological events due to the impacts from the varying supply conditions on the NMD. Shorter measurement periods would have resulted in inconclusive information that does not show the long‐term morphological trends of the channel. Determination of these trends can take years or decades, depending on the time and space scales of change, but there is generally a lack of long‐term channel monitoring programmes, notably after river restoration. More long‐term channel monitoring programmes are required to assess restoration projects and ensure their long‐term sustainability.
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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 | 0,000 | 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 ».