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Enregistrement W7056422919

An Evaluation of Sediment Transport in the Columbia River Basin: Before and After System-Wide Flow Regulation

2024· article· en· W7056422919 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePDXScholar (Portland State University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrology (agriculture)SedimentSediment transportErosionDeposition (geology)STREAMSFlood mythSedimentary budgetStream power
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Erosion and sediment transport are ubiquitous in every riverine ecosystem. Aquatic habitat eroded and sediment removal for infrastructure require deposition of upstream material to maintain morphodynamic equilibrium. A large percentage of total sediment transport occurs during relatively brief high flow events throughout the water-year. Dams are known to modify the ability for streams to freely transport sediment. Depending on the river size and dam type, downstream movement of sediment can be inhibited or completely eliminated. On the Columbia River, 14 dams are situated between the tidal-zone to the headwaters in the Canadian Rocky Mountains. The main uses of the dams are navigation, flood control, and power generation. A majority of the dams are “run-of-the-river” style installations without long-term storage capacity, because of high river flow and reservoir geometry. Run-of-the-river dams generally allow some sediment transport to occur even of the coarser grain sizes. In 1970, the final dams were almost completed on the mainstem Columbia River and lower Snake River, this date also marks the beginning of complete system-wide flow regulation (SWFR). Sediment transport has been reduced by the implementation of SWFR, and not solely because dams are in place along the river. This study estimates sediment transport before and after 1970 to evaluate possible changes after complete SWFR began. Pre-SWFR data from 1962-63 and 1968-69 have been digitized for 4 sites along the mainstem Columbia River and near the confluence of two of its largest tributaries. Post-SWFR sites were selected as close as possible to pre-SWFR data collection areas and were obtained from the US Geological Survey (USGS) and the US Army Corps of Engineers (USACE). Pre- and post-SWFR models were created using water-discharge as an explanatory variable to hindcast and forecast total, fine, and coarse sediment transport for the period of 1887 to 2023 for Warrendale, Willamette and Beaver sites, 1933 to 2023 for the Pasco site, 1958 to 2023 for the Snake River site, and 1960 to 2023 for the Vancouver site. Reconstruction of the entire period of record at each site is used to validate each model. Additional model validation occurred on the Lower Columbia River and the Willamette River with recently installed acoustic-derived sediment gages. Post-SWFR models match well with acoustic sediment predictions, but these modern observing systems have not recorded data during extreme events. Generally, models perform best using coarse sediment loads and show large decreases in sediment transport post-SWFR. Pre-SWFR models have R2 values ranging from 0.60 to 0.99; the best model fits are associated with the coarse sediment transport data. Post-SWFR models have R2 values ranging from 0.48 to 0.98 with coarse sediment transport again having the best fits. Hindcast sediment discharge daily values were summed over each water year and were used to evaluated changes in sediment transport over the entire available water discharge period. Sediment transport at mainstem Columbia River sites has declined 49% to 65% for total sediment transport, 31% to 67% for fine sediment transport, and 72% to 88% for coarse sediment transport.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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