Joint influences of topographical and flow conditions on debris-flow erosion and deposition: insights from the 2020 Heixiluo event in the Dadu River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Debris flows have a high capacity for transporting sediments from hillslopes or steep channels into rivers via erosion and deposition. However, the lack of well-defined critical conditions for the two processes hampers the development of a fully physical model incorporating them. In this paper, we explore the topographical and flow conditions of erosion and deposition through a case study of the Heixiluo catchment in southwestern China, where a high-magnitude debris flow has deeply incised three consolidated landslide dams. The highest erosion rate was up to 1.3 m/min, or 568 m 3 per unit channel length. The channel topographical conditions controlled the local maximal erosion and the transition from erosion to deposition. We examine the relationship of erosion depth with unit discharge, channel slope, and channel bankfull width, and identify the critical values below which the deposition occurred. The channel slope and unit discharge have a higher correlation with the erosion depth than with the bankfull width. An outburst-flood erosion equation incorporating flow discharge, channel slope, and erodibility is integrated to compute the progressive channel erosion at two cross-sections. The back-calculated erodibility is two orders of magnitude higher than in other cases of water floods. This study provides new insights into the role and scale of channel topography and flow discharge on debris-flow erosion and deposition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».