Impacts of the Real and Imaginary Components of Relative Permittivity on Time Domain Reflectometry Measurements in Soils
Notice bibliographique
Résumé
Time domain reflectometry (TDR) is widely used for routine field monitoring of water content and salts in soils. Most estimates of water content assume the TDR‐measured apparent relative permittivity, ϵ a , is a good approximation for the real component, ϵ ′ r , of the soil's complex relative permittivity with the magnitude of ϵ ′ r being determined primarily by water content. We examine this assumption and show that ϵ a is influenced by both the real and imaginary components of the relative permittivity. Increases in ϵ a resulted from the dc conductivity and dielectric loss arising from the presence of ions in solution and clay content. At water contents above 0.15 m 3 m −3 in soils with high clay content and/or salt, specific calibrations are needed for precise determinations of water content from TDR. We use the wave propagation equations to separate the real and imaginary component contributions to ϵ a The Giese and Tiemann interpretation for dc conductivity was again shown to be within 10% of that from a conductance meter and this fact was used to propose a method using only TDR data to separate real and imaginary components of the relative permittivity. It was found that the dielectric losses and conductive losses did not differ according to the source of conductivity, whether from clay content in the soil matrix or electrolyte in the soil solution.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».