Ground–atmosphere interaction modelling for long-term prediction of soil moisture and temperature
Notice bibliographique
Résumé
Land surface and subsurface variables, such as soil moisture–suction and temperature, are among the most important components to study the behaviour of expansive soil, geothermal energy, and climate change. A more accurate and long-term series of soil moisture and temperature prediction, due to ground–atmosphere interaction, is very important for real-time drought monitoring for understanding and improving the behaviour of soil, buried structures, and climate prediction. In this study, ground–atmosphere interaction is numerically modelled using Vadose/W software for two instrumented sites in Melbourne, Australia. Soil moisture and temperature down to 2 m depth were monitored over 2 years at discrete locations and the meteorological variables including air temperature, air humidity, wind speed, precipitation, and solar radiation were measured from a weather station installed at the sites. Further, laboratory and field tests were performed to establish initial conditions and soil characteristics such as the soil-water characteristic curve (SWCC ), hydraulic conductivity, and thermal conductivity functions. The numerical model results were calibrated with the field data, indicating good agreement between numerical and field results. The calibrated numerical model was used to compute the long-term moisture and temperature variations into the immediate future using the past 20 years of weather data in Melbourne.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».