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Record W4392533662

Numerical modeling of sediment transfers on highly erodible catchments

2018· preprint· fr· W4392533662 on OpenAlexaboutno aff
Florent Taccone

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2018
Typepreprint
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicSoil erosion and sediment transport
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSedimentGeologyHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringGeomorphologyNumerical modelingGeophysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans certains petits bassins versants de montagne, des évènements de pluie extrême peuvent engendrer de forts exports sédimentaires. Ce volume important de sédiment peut avoir un impact sur la gestion des ouvrages hydrauliques à l’aval de ces bassins. Aujourd’hui, pour représenter les processus d’érosion à l’échelle du bassin versant, des modèles conceptuels distribués sont majoritairement utilisés (CASC2D, SHETRAN, DWSM). Ces modèles sont basés sur des formules d’érosion globales et sont validés pour des maillages grossiers (> 30 m). D’un autre côté, il existe des modèles capables de représenter finement des processus d’érosion gravitaire, par des écoulements multiphasiques, principalement utilisés sur des cas à petite échelle. Ce travail de thèse propose le développement d’un modèle à base physique capable de représenter à la fois les transferts hydrauliques et l’hydrologie des bassins versants, les processus d’érosion gravitaire et de reprise/dépôt des sédiments dans le réseau hydraulique. Cela permettra de quantifier l’export sédimentaire à l’exutoire d’un bassin pour des tempêtes extrêmes, d’identifier des zones de fortes productions sédimentaires et des dynamiques de stockage des sédiments dans le réseau hydraulique afin d’aider à la gestion des bassins versants. Il s’agit dans un premier temps d’évaluer la résolution des équations de Saint-Venant pour du ruissellement avec des faibles hauteurs d’eau sur des fortes pentes. Pour diagnostiquer les différents schémas numériques que l’on peut trouver dans la littérature, un cas test, disposant d’une solution analytique des équations de Saint-Venant, représentant, un canal rectiligne sur lequel tombe une pluie constante est utilisé. Ce cas test comporte une zone sèche à l’amont et permet d’évaluer les propriétés clés qu’un schéma doit comporter pour représenter le ruissellement sur un bassin versant, à savoir la positivité des hauteurs d’eau, la transition entre zones sèches et mouillées, l’équilibre du lac au repos et la non limitation de la pente. Le schéma de Chen et Noelle (2017) est finalement choisi. Ensuite, avec l’ajout d’une loi d’infiltration de type Green-Ampt (1911), le modèle sera évalué dans sa capacité à représenter les hydrogrammes en sortie, mais surtout les vitesses locales d’écoulement sur des bassins versants réels. Pour cela, on évalue la part d’erreur provenant de la résolution numérique et de la modélisation physique du frottement de l’eau sur le fond au travers de quatre cas expérimentaux de l’échelle du laboratoire à un bassin de 1 km².Un modèle d’érosion gravitaire, basé sur les critères de détachement et de dépôt de Takahashi (2009), est couplé au modèle d’hydraulique global par une équation d’évolution du fond. L’évolution du stock de sédiment dans le réseau hydraulique est modélisée à l’aide d’une équation d’advection représentant les sédiments en suspension dans l’écoulement. Les lois classiques de dépôts de d’érosion de Krone et Parthéniades sont utilisées pour la reprise dépôt des sédiments dans le réseau.Le modèle d’érosion est ensuite validé sur le bassin versant du Laval (86 ha), instrumenté et surveillé par l’ORE Draix-Bléone, sur plusieurs évènements très érosifs. Le modèle est enfin appliqué à deux bassins non instrumentés mais à enjeu pour EDF, pour une étude de dimensionnement d’ovoïdes dans la vallée de la Durance

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.222
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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