Small‐Scale Riverbank Erosion Experiments in Freezing and Thawing Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climatic warming is projected to change the duration and intensity of frozen periods in polar regions, impacting hydrology and riverbank erosion. Herein we present a series of 125 laboratory flume experiments conducted in a novel cryolab morphology facility using a small‐scale Friedkin channel. We assess the influence of discharge (flow velocity), water temperature, riverbank moisture content and temperature on riverbank erosion for varying air temperatures. The riverbank topography was quantified before and after each experiment and volumetric changes were calculated, using an array of images collected via a semi‐automatic camera and structure from motion method. Videos were used to determine bank edge retreat during the experiments. Surface flow velocities were measured using particle tracking velocimetry method. An infrared thermal camera aided understanding the temperature variations across the riverbank. A non‐linear relationship has been identified between volumetric erosion rate and air temperature, with the highest rates (at maximum up to 1.03 cm3/s) occurring at −5.2°C overnight air temperatures during highest tested discharge conditions. Erosion rates decrease when temperatures fall below or rise above −5.2°C, but increase again (at maximum up to 0.51 cm3/s) at +4.5°C. High moisture content slowed temperature propagation, caused by flowing water, through the riverbank. Erosion occurred as blocks in freezing conditions when the moisture content exceeded 18.9%, which further promoted thermo‐erosional niche development, a phenomenon observed also in polar/arctic river systems. The non‐linear dependency on air temperature highlights the importance of air temperature on erosion, with further implications for erosion with climate warming.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».