Extreme river flood exposes latent erosion risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change is expected to increase the frequency and magnitude of river floods 1 . Floods not only cause damage by inundation and loss of life 2,3 but also jeopardize infrastructure because of bank failure and riverbed erosion processes that are poorly understood. Common flood safety programmes include dyke reinforcement and river widening 4–9 . The 2021 flood in the Meuse Basin caused 43 fatalities and billions of dollars of damage to infrastructure 10 . Here, on the basis of analysis of the Meuse flood, we show how uneven widening of the river and heterogeneity of sediment deposits under the river can cause massive erosion. A recent flood safety programme widened the river 11 , but created bottlenecks where widening was either prevented by infrastructure or not yet implemented. Riverbed erosion was exacerbated by tectonic uplift that had produced a thin top gravel layer above fine-grained sediment. Greatly enhanced flow velocities produced underwater dunes with troughs that broke through the gravel armour in the bottlenecks, exposing easily erodible sands, resulting in extreme scour holes, one more than 15 m deep. Our investigation highlights the challenges of re-engineering rivers in the face of climate change, increased flood risks and competition for river widening space, and calls for a better understanding of the subsurface.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».