Right for the wrong reasons? On hillslope sediment and the streampower model
Notice bibliographique
Résumé
The streampower law is widely used to model the detachment-limited endmember of bedrock channel evolution, in which rivers set their slope mainly to abrade or pluck material from the channel bed. The model suggests a strong sensitivity of river long profiles to tectonic forcing, local bedrock strength, and climate. This has made it a tool of choice for interpreting these signatures in landscapes, regardless of the applicability of detachment limited erosion. For instance, sediment flux can be a major control on channel slope, as channels steepen to evacuate sediment and maintain their bed elevation, which is neglected by the streampower law.While this is a well understood limitation, the implications become slightly murkier when the streampower law is used in 2D landscape evolution models that add a diffusion law to capture hillslope processes. We find that channel steepness increases with hillslope length, as channels have to steepen in order to erode the hillslope material added to the valley floor by diffusion processes. We show that this approximates some aspects of a transport-limited fluvial erosion model, but neglects others. Importantly, here channel steepening scales exactly with local hillslope properties, rather than those of the entire upstream watershed that would theoretically supply sediment. This has implications for interpretations of river profiles using chi-analysis and model inversion that rely on a version of the streampower law, especially when working between one-dimensional and two-dimensional approaches. We conclude with some extension of the physical significance of our findings, specifically related to constraints on the relationships between streampower erosivity, hillslope diffusivity, and grainsize.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».