Fine particles or sediments have various effects on water quality and aquatic ecosystems. Thus, understandingthe dynamics of these fine particles between water body and stream bed is an important issue in sediment research.Previous studies and analysis of empirical data suggest that fine particles are stored in the sedimentbed in the low flow regime, where flow rate is smaller than the critical flow rate that mobilizes the sedimentbed. These fine particles are re-suspended during flood eventswhen the flowrate becomes larger than the criticalflow rate that mobilizes bed material. The transition frompattern recognition to process analysis required incorporationof the dominant processes controlling fine particle dynamics within gravel-bedded streams into amodel. The process analysis was performed using continuous flow and turbidity data at two locations on theRussian River in California to test process descriptions and then calibrate a quantitative model to representthose processes. The resulting process model coupled fine particle retentionwithin the sediment bed by filtrationand sedimentation with the release of accumulated fine particles in response to flood events.Model parameters,such as the critical flow rate required for initiating sediment bed fluidization, the maximumfine particle storagecapacity within the sediment bed, and background particle concentration for the watershed, were estimatedfrom the monitoring data. Model calibration optimized the filtration and the sediment bed fluidization parametersover two or three years of data. Overall, the difference betweenmodeled and observed fine particle mass releasedfrom the sediment bed was within 20% of the measured mass.