Improved Recharge Estimation from Portable, Low‐Cost Weather Stations
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater recharge estimation is a critical quantity for sustainable groundwater management. The feasibility and robustness of recharge estimation was evaluated using physical-based modeling procedures, and data from a low-cost weather station with remote sensor techniques in Southern Abbotsford, British Columbia, Canada. Recharge was determined using the Richards-based vadose zone hydrological model, HYDRUS-1D. The required meteorological data were recorded with a HOBO(TM) weather station for a short observation period (about 1 year) and an existing weather station (Abbotsford A) for long-term study purpose (27 years). Undisturbed soil cores were taken at two locations in the vicinity of the HOBO(TM) weather station. The derived soil hydraulic parameters were used to characterize the soil in the numerical model. Model performance was evaluated using observed soil moisture and soil temperature data obtained from subsurface remote sensors. A rigorous sensitivity analysis was used to test the robustness of the model. Recharge during the short observation period was estimated at 863 and 816 mm. The mean annual recharge was estimated at 848 and 859 mm/year based on a time series of 27 years. The relative ratio of annual recharge-precipitation varied from 43% to 69%. From a monthly recharge perspective, the majority (80%) of recharge due to precipitation occurred during the hydrologic winter period. The comparison of the recharge estimates with other studies indicates a good agreement. Furthermore, this method is able to predict transient recharge estimates, and can provide a reasonable tool for estimates on nutrient leaching that is often controlled by strong precipitation events and rapid infiltration of water and nitrate into the soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».