Evaluation of the heat pulse probe method for determining frozen soil moisture content
Notice bibliographique
Résumé
Heat pulse probes (HPP) have been widely utilized to determine soil thermal properties and water content in unfrozen soils; however, their applications in frozen soils are largely restricted by phase change and the presence of unfrozen water. This study explores the possibility of using HPP to determine total water content of frozen soils by (1) establishing the optimum heat applications to limit melting, (2) improving the mathematical representations for frozen conditions, and (3) evaluating the applicability of HPP methods under various temperature and moisture conditions. A custom‐built HPP was tested at total moisture levels that varied from full saturation to oven dry and initial soil temperatures from 20°C to −11°C. The applied heat pulse durations varied from 8 to 60 s, with total heat strength varying from 100 to 2000 J m −1 . Comparison of mathematical methods involved two analytical solutions and a one‐dimensional finite difference numerical model. While both analytical methods assumed no phase change, the numerical model considered ice melting and unfrozen water. Conclusions include the following: (1) the numerical model with phase change is the only appropriate method to represent the temperature change curve once melting occurs; (2) below −4°C, ice melting could be limited, and measurement errors of total moisture content were within ±0.05 m 3 m −3 ; (3) application of HPP between −2°C and 0°C is difficult because of the retarded response of probe temperature to changing moisture contents and heat applications; and (4) probe spacing is a sensitive parameter requiring calibration once reinstallation of the probe or the thawing and freezing process occurs.
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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 | 0,007 | 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) | 0,004 | 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 ».