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Enregistrement W4400782223 · doi:10.1002/esp.5942

Wildfire, extreme precipitation and debris flows, oh my! Channel response to compounding disturbances in a mountain stream in the Upper Colorado Basin, USA

2024· article· en· W4400782223 sur OpenAlexaff
Paxton Ridgway, Belize Lane, Haley A. Canham, Brendan P. Murphy, Patrick Belmont, Francis K. Rengers

Notice bibliographique

RevueEarth Surface Processes and Landforms · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesUtah Water Research Laboratory, Utah State UniversityColorado Parks and WildlifeUtah State UniversityNational Science FoundationU.S. Department of TransportationColorado Department of Transportation
Mots-clésDebrisDebris flowPrecipitationCompoundingStructural basinGeologyHydrology (agriculture)Channel (broadcasting)Environmental scienceGeomorphologyMeteorologyOceanographyGeographyGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Compounding changes in climate and human activities stand to increase sediment input to rivers in many landscapes, including via discrete perturbations such as post‐fire debris flows. Because sediment supply is a dominant control on river morphology, understanding mountain river responses to sediment regime perturbations is critical to predicting and addressing downstream effects to infrastructure, water security and aquatic habitat. A growing body of literature explores the causes, likelihood, size and composition of post‐fire debris flows, but the channel response to these disturbances remains poorly studied. This study used repeat field surveys, time‐lapse photographs and pre‐ and post‐disturbance remote sensing datasets to document and analyse space‐ and time‐varying channel response to post‐fire debris flows along a steep mountain stream in the Upper Colorado River Basin, USA. Specifically, we evaluated channel morphology and bed composition changes, correlations between channel changes and valley and channel attributes, and the relative importance of spring snowmelt versus summer monsoon events. Several cross‐sectional channel change types were observed from lidar a month after post‐fire debris‐flow events, including channelized and braided incision into deposits, incision into the pre‐fire channel bed, bank erosion and no change. Channel changes were most correlated with pre‐fire channel width, valley width and unit stream power, and these relationships could be tested in other burned locations to evaluate their transferability. Repeat channel surveys before and after snowmelt indicate rapid recovery and channel narrowing following major sediment disturbances, although sediment deposits remained in the channel margins. Together, these results highlight the importance of field and remote sensing‐based channel surveys to improve understanding of, and potential to predict, mountain channel response to compounding climate disturbances.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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