Simulation of proglacial forefield morphodynamics and their implications for the filtering of subglacial sediment export following glacier retreat
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proglacial forefields are geomorphologically active zones with rivers that may buffer sediment connectivity between glaciers and downstream regions. To date, there are few studies of the magnitude of this process and the role of system‐internal perturbations, such as meltwater discharge rates, subglacial sediment supply and changing valley topography (e.g. valley slope, lateral accommodation space) following glacier retreat. Here, we use a physically‐based morphodynamic model, calibrated using continuous field‐collected data, to investigate the geomorphic response of these fluvial systems to varying topographical, sedimentological and hydrological boundary conditions. Results confirm the central role of the supply to transport capacity ratio in determining both proglacial stream geomorphic response and downstream sediment delivery rates, particularly for bedload particles; while suspended sediment transport is less affected by morphodynamic processes. Simulations also showed that the filtering effect is influenced by the lateral accommodation space and valley bottom slope. These observations not only suggest that the filtering varies between geomorphological settings, but also that the form of a valley (width, slope), as it is revealed following glacier retreat, will also impact filtering. These findings are important for understanding the future evolution of the longitudinal sediment connectivity in deglaciating catchments, in light of likely peak water and peak sediment. In the near‐future, the evolution of the proglacial margin filtering will have repercussion for the supply of sediment towards downstream regions, for the management of hydropower plants and for aquatic ecosystems.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».