Degradation of a Foreland River After the Wenchuan Earthquake, China: A Combined Effect of Weirs, Sediment Supply, and Sediment Mining
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the 2008 Wenchuan (Ms. 8.0) Earthquake, the foreland rivers of the Longmen Mountains have suffered from significant bed degradation, among which the Shi‐ting River has experienced the largest local degradation of more than 20 m in 7 years. Potential reasons of the dramatic degradation include: (a) sediment disconnectivity due to in‐channel weirs; (b) the mobilization effect on gravel of an increased sand supply as a result of earthquake‐induced landslides; and (c) sediment extraction due to intensive mining. In this paper, we study the complex interaction among the above‐mentioned factors in the Shi‐ting River, using a one‐dimensional river morphodynamic model. Simulation results show that in‐channel weirs can reduce bedload transport and lead to bed degradation that is proportional to weir height. When coupled with additional sand supply, the weirs preferentially trap gravel and deliver sand, augmenting the downstream mobility of gravel and thus the degradation. For the Shi‐ting River, the simulated bed degradation agrees well with the observation when an annual sediment mining of 16 million tons is implemented in the simulation, along with the effects of in‐channel weirs and sand supply. The contribution of sediment mining is one order of magnitude larger than the coupling effect of weirs and sand supply. Both the simulation and observation show that the largest bed degradation occurs downstream of the Renmin Weir, due to the large spatial interval between the Renmin Weir and the next grade control structure.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».