A Critical Analysis of the Adjustment of River Channel Geometry in Southern Ontario and the Role of Land Use, Climate Variability, and Boundary Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Self-shaping alluvial river channels attempt to adjust their geometry to allow just enough flow velocity to transport sediment, without aggradation or degradation. However, hydrological settings influence river responsiveness. This study investigates the morphodynamic response of semi-alluvial rivers to land use modification in southern Ontario to better understand the relationships between streamflow and channel self-adjustment in deglaciated regions. Analysis considers hydrologic controls on flood frequency, a determination of “effective” flow, and inadvertent experimentation examining the morphological responses of three semi-alluvial rivers distinguished by the degree of urbanization. Identifying a formative channel discharge is paramount. There is no single “best fit” statistical distribution type to model annual maximum gauge data in southern Ontario due to hydrologic variability. Precipitation is a greater predictor of more frequent, low-magnitude floods whereas surficial geology has more predictive value for less frequent, high-magnitude events. Over a broad range of flood recurrence intervals, a zonal two-variable model accounting for drainage area and the percentage of naturalized land use that accounts for surface water storage, significantly improves flood prediction. Moderate- to high-levels of land use disturbance produce disproportionately low channel width-to-depth ratios, likely due to human intervention. Tilled cropping leads to enlargement of headwater channels resulting from flashy overland flow. Low disturbance headwater channels widen in response to higher stream energy when descending from glacial moraine deposits that are more susceptible to erosion from wet/dry cycles. In southern Ontario, continued shifts in seasonal flood occurrence due to climate warming will increase midwinter freeze/thaw cycles on till beds/banks, furthering channel instability. In urbanizing rivers with erodible till banks, engineering/intervention that produces straighter, steeper channels with limited sediment supply generates channel widening (where possible) in response to increased stream energy. Self-adjusting channels increase their sinuosity and replenish bedload, producing less widening. Where channel restoration is necessary, channels lined by deep-rooted trees better resist migration than those lined by shallow-rooted pioneer species. Assessment of land use disturbance leading to channel enlargement can be accomplished using LiDAR data coupled with an applied river channel regime model. Model results efficiently predict channel geometry in the absence of urbanization to characterise “natural” stream channels.
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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 | 0,000 | 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 ».