Predicting hydraulic conductivity changes from aggregate mean weight diameter
Notice bibliographique
Résumé
Rapid wetting of structurally unstable soils results in aggregate disintegration, soil densification, reduced porosity, and changes in the pore‐size distribution and intake hydraulic properties. Knowledge of changes in these properties is critical for use in hydrological, solute transport, or erosion models. Multiple determinations of these parameters as they evolve over time are needed for short time step models. Routine measurement of all these properties is time‐consuming, and it would therefore be practical if some of them could be used to predict others. A model is proposed to predict hydraulic conductivity changes based on aggregate size distribution, stability, and wetting rate information in order to determine the stability of the pore network during wetting. Two independent experiments were conducted in the laboratory on two different soil types to evaluate the proposed model. The decrease in mean weight diameter of aggregates exposed to different rates of wetting was used to predict the mean weight diameter after wetting, which was then used in a model to predict changes in hydraulic conductivity. The results show that the changes in predicted and measured hydraulic conductivities between the potentials of −0.5 and −4 kPa were significantly correlated for both soils, despite an overestimation of the measured changes. The close correlation suggests that this bias could be empirically estimated from measurements of aggregate size and that information on aggregate size and stability would be useful for predicting changes in hydraulic conductivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».