Spatial assessment of erosive processes in a badland catchment using diachronic LiDAR, Draix, Alpes de Haute-Provence, France
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. With denudation rates locally exceeding one centimetre of fresh marl per year, i.e., more than 250 T.ha−1.yr−1, the badlands of the Durance basin in the French Alps makes it one of the world’s most heavily eroding areas. Since 1983, the Draix-Bléone Observatory has been using hydro-sedimentary stations to instrument several of these small, unmanaged badland catchments, where the hydrological response to seasonal storms is rapid and intense. We combine such chronicles at the outlet of the Laval basin (86 ha) with a six-year diachronic analysis of airborne and UAV LiDAR data and a bulk density modelling to map mass movements and constrain a catchment-scale mass balance. We find out that landslides and crests failures represents very active areas, accounting for at least 15 % of the sediment budget of the watershed, while affecting only 1 % of the bare surfaces. They contribute to making the low drainage areas the places with highest erosion rates, reaching as much as two centimetres of fresh marl per year, 3.5 times more than the average value on denuded slopes. Despite some methodological constraints, our approach seams very promising at quantifying and localising the erosion hotspots as well as assessing sediment transport through critical zone compartments, and could be adapted to time series for monitoring the dynamics of badland catchments in a changing climate.
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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 | 0,002 | 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 ».