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Enregistrement W2023076395 · doi:10.1002/hyp.7621

Effects of frozen soil and snow cover on cold‐season soil water dynamics in Tokachi, Japan

2010· article· en· W2023076395 sur OpenAlexaff
Yukiyoshi Iwata, Tomoyoshi Hirota, Masaki Hayashi, Shinji Suzuki, Shuichi Hasegawa

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowmeltInfiltration (HVAC)Environmental scienceHydrology (agriculture)SnowSoil waterTopsoilFrost (temperature)Water contentFrost heavingGeologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the potential impact of winter soil water movements in cold regions, relatively few field studies have investigated cold‐season hydrological processes that occur before spring‐onset of snowmelt infiltration. The contribution of soil water fluxes in winter to the annual water balance was evaluated over 5 years of field observations at an agricultural field in Tokachi, Hokkaido, Japan. In two of the winters, soil frost reached a maximum depth of 0·2 m (‘frozen’ winters), whereas soil frost was mostly absent during the remaining three winters (‘unfrozen’ winters). Significant infiltration of winter snowmelt water, to a depth exceeding 1·0 m, occurred during both frozen and unfrozen winters. Such infiltration ranged between 126 and 255 mm, representing 28–51% of total annual soil water fluxes. During frozen winters, a substantial quantity of water ( ca 40 mm) was drawn from deeper layers into the 0–0·2 m topsoil layer when this froze. Under such conditions, the progression and regression of the freezing front, regulated by the thickness of snow cover, controlled the quantity of soil water flux below the frozen layer. During unfrozen winters, 13–62 mm of water infiltrated to a depth of 0·2 m, before the spring snowmelt. These results indicate the importance of correctly evaluating winter soil water movement in cold regions. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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