Sediment Source Partitioning and Budgeting Over Historical Timescales in a Glacierized, Mountain Catchment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Managing and living with geohazards is especially challenging in mountain landscapes and requires an understanding of catchment‐scale sediment dynamics and internal system functioning. While sediment budgeting is a valuable framework, challenges remain including partitioning sediment yield by source and grain size and addressing scale issues. This study advances our understanding of bed material dynamics in glacierized mountain catchments by applying a range of complementary techniques to measure sediment transfers in the Fitzsimmons Creek watershed. First, we measured the historical bed material yield using field surveys and historical air photo analysis, revealing an average specific sediment yield of 210 Mg km −2 yr −1 , that varied by a factor of 17 over the 76‐year record. Hydro‐meteorological and historical analyses suggest that gravel extraction had the largest impact over the past three decades, while an extreme landslide and flood event produced the highest recorded sediment yield. Second, we constructed a detailed sediment budget along the river system using high‐resolution, multi‐temporal lidar and geomorphic mapping data. Sediment source partitioning indicates that landslide, active channel, and floodplain sources each contributed about one‐third of the total sediment supply. Net degradation occurred along the valley bottom upstream of the fan‐delta, resulting in steadily increasing downstream sediment yield. This trend is punctuated by chronic landsliding near the outlet, driven by postglacial incision through glaciogenic sediments at a hanging valley step. Contemporary glacial and proglacial sources were not measured directly but surprisingly contributed minimally. These findings provide insight into the sediment dynamics of glacierized mountain catchments and their potential controls.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».