River morphodynamic response in a watershed affected by megafires (Deadman River, British Columbia, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires can have profound impacts on the movement of water and sediment along watersheds due primarily to changes in the mechanical and hydrologic properties of vegetation and soil. Previous studies have documented the damaging dynamics of local post-wildfire landslides, debris floods and flows, though little attention has been paid to the large watershed-scale fluvial responses. To address this knowledge gap, this study focuses on the Deadman River watershed, which was severely affected by the Elephant Hill and Sparks Lake fires of, respectively, 2017 and 2021 in the southern interior of British Columbia, Canada. We included results from field-data collection, multispectral remote sensing, and timelapse photogrammetry, to examine how fire-related changes in hydrology and sediment flux have influenced channel morphology and meander migration. The timelapse imagery analysis indicates a broad, watershed-wide increase in channel width and meander migration rate over the observed timespan (2002–2023), with a sharp increase in these metrics (up to 100% and 540%, respectively) in the aftermath of the 2021 fire. Integration of sub-catchment-scale burn severity analysis reveals that regions that burned more severely drained into reaches that migrated laterally at faster rates. We observed a dependency of channel migration rate on integration timescale that was primarily attributed to channel-migration reversals and chute cutoffs. We finally conducted a normalization of migration rate to demonstrate that the observed post-fire morphodynamic changes are not an artifact of integration timescale – a conclusion corroborated by the relationships with channel width, which is not sensitive to integration timescale. These results provide a quantification of the degree to which wildfires can alter the morphodynamics of meandering rivers and their catchments. We anticipate our study to inform natural hazard mitigation efforts as well as longer-term ecosystem restoration and recovery efforts in area affected by megafires.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».