Problems of Hydraulic Conductivity Estimation in Clayey Karst Soils
Notice bibliographique
Résumé
Even in karst areas, considerably thick soils can be found in accumulationzones. Here, the degree of groundwater vulnerability dependsnot only on the thickness, but also on the hydraulic conductivity andretention properties of the soil cover. The hydraulic conductivity offine-grained karst soils from Slovakia, Croatia and Austria was studiedwithin several international research projects, by the applicationof four different test methods. Results are discussed from differentpoints of view. Triaxial tests yielded a very broad interval between themaximum and minimum hydraulic conductivity (from 5.83x10-7 m.s-1to 3.50x10-11 m.s-1), therefore the mean value cannot be used in anycalculations. The consolidometer method gave lower values in general,between 9.40x10-10 m.s-1 to 3.59x10-8 m.s-1. However, this methodoverestimates the soil “impermeability”. Estimates based on grainsize are unsuitable, as fine-grained soils did not fulfil the random conditions of known formula. Finally, the “in situ” hydraulic conductivitywas measured using a Guelph permeameter. As expected, “in situ”tests showed 100 to 1000-times higher kf than the laboratory tests.This method best reflects the real conditions. Therefore, only thistype of data should be considered in any environmental modelling.In a soil profile, hydraulic conductivity depends on the mineral composition, depth, secondary compaction, etc. The degree and durationof saturation with water is very important for young soils containingsmectite. Their hydraulic conductivity might be very low when saturatedfor long time, but also very high, when open desiccation cracksoccur. A very slight trend was found, but only in Slovak soils, showinga decrease in the hydraulic conductivity with increasing contentof the clay fraction <0.002 mm. These results should contribute to abetter estimate of the protective role of soils in groundwater vulnerabilitymaps.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».