A simplified Python-based kinematic model of particle transport in rivers
Notice bibliographique
Résumé
We present results from a particle-scale numerical model inspired by the idea that a majority of the time during transport capable floods, bedload transport in rivers is rarefied, and a stochastic process. Physical experiments conducted by others to explore this idea suggest that the time varying particle activity N measured within a control area A above the bed surface is described by a Poisson probability mass function (pmf), assuming an absence of collective entrainment. This implies that particles are sporadically entrained from the bed surface at rate λ with no “memory” of prior entrainment events, when and where local flow conditions favor particle lift or dislodgement. In this context we developed a new open source kinematic particle-scale model written in Python (Zwiep and Chartrand, 2022). Notably, the model includes no information related to the bed surface shear stress or Shields conditions, and no sediment transport functions are used to drive the model.The model domain measures a use specified length nD of the particle diameter D, with a width of 1D. At present we have tested the model with 30 simulations using a uniform particle diameter. Each simulation was run for 1 million iterations to explore the governing model parameters: SRe is the number of subregions within the domain length nD; En is the particle entrainment rate per iteration, which we randomly sample from a Poisson pmf for a specified value of λ; lt is the particle travel distance which we randomly sample from either a lognormal distribution or a truncated normal distribution for specified values of the distribution expected value and standard deviation; and Sh is the vertical particle stacking height ranging from 1-3D. The model produces a time varying signal of particle flux counted at downstream points of internal subregion domains, and at the downstream end of the model domain. The simplified particle bed changes “relative” elevation distributions through particle stacking and downstream motions of travel distance. An implication of particle stacking within the context of a stochastic model framework is a time varying signal of the average “particle age” defined as the number of iterations since last entrainment, as well as the average “particle age range” defined as the difference of the maximum and minimum particle ages, both metrics calculated at each iteration and across all subregions. The age dynamics correlate with the magnitude of N following an initial period of particle bed organization. Our initial tests suggest that the relatively simple model logic captures the essence of rarefied particle transport. We believe the model can be used to ask basic science questions, and as a classroom tool to introduce students to bedload transport in a straightforward and illustrative manner.References:Zwiep, S., & Chartrand, S. M. (2022). pySBeLT: A Python software package for stochastic sediment transport under rarefied conditions. Journal of Open Source Software, 7(74), 4282. https://doi.org/10.21105/joss.04282.
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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 ».