LiDAR assessment of sediment transport in a small, highly erosive alpine catchment
Notice bibliographique
Résumé
With rates locally exceeding one centimeter of denudation per year [1,2], i.e., more than 100 t/ha/year, the Durance basin in the French Alps is one of the world’s most heavily eroding areas [3]. A combination of favorable conditions explains this phenomenon, including a very steep topography, sparse vegetation and a particular susceptibility of the Jurassic black marls, also called Terres Noires, to seasonal climatic forcing [4]. The Draix-Bléone observatory uses hydro-sedimentary stations to instrument several of these small, non-anthropized catchments, where hydrological responses to seasonal storms are rapid and intense [5]. The work presented combines the use of LiDAR time series from airborne, UAV and ground measurements, with sediment flux chronicles recorded at the outlet of the Laval catchment, a small steep watershed (0.86 m2), to address questions of upstream/downstream transport modalities. An assessment of the potential of remote sensing methods for attributing the contributions of each critical zone compartment (channel, gullies, landslides, etc.) to the erosive dynamics of this basin and its connectivity is carried out.References :[1] N. Mathys, S. Brochot, M. Meunier and D. Richard (2003). Erosion quantification in the small marly experimental catchments of Draix (Alpes de Haute Provence, France). Calibration of the ETC rainfall-runoff-erosion model. CATENA. 50(2–4):527–548. DOI : 10.1016/S0341-8162(02)00122-4.[2] A. Carriere, C. Le Bouteiller, G. E. Tucker, S. Klotz, and M. Naaim (2020). Impact of vegetation on erosion: Insights from the calibration and test of a landscape evolution model in alpine badland catchments. Earth Surf. Process. Landf., 45(5):1085–1099. DOI : 10.1002/esp.4741.[3] D. E. Walling (1998). Measuring sediment yield from river basins. in Soil Erosion Research Methods (R. Lal, Ed.). Soil and Water Conservation Society, Iowa, USA, pp 39–73.[4] L. Descroix and N. Mathys (2003). Processes, spatio-temporal factors and measurements of current erosion in the French Southern Alps: A review. Earth Surf. Process. Landf. 28( 9): 993–1011. DOI : 10.1002/esp.514.[5] Draix-Bleone Observatory. (2015). Observatoire hydrosédimentaire de montagne Draix-Bléone [Data set]. Irstea. DOI : 10.17180/obs.draix
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».