Modelling enhanced infiltration of snowmelt ions into frozen soil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A model is proposed in which the cumulative load of an ion infiltrating into frozen unsaturated soil can be estimated as a function of meltwater ion concentration and infiltration rate. Assumptions of the model are that the meltwater solution released to the soil surface is conservative, fully mixed within each time step, and that mass and energy are conserved. Infiltration and meltwater concentration are estimated using relationships developed by Gray and Stein respectively. The model suggests that the relationship between ion concentration and volume of infiltration is non‐linear with a positive covariance. Infiltration of snowmelt ions is therefore a function of the products of the mean concentration in the meltwater and the cumulative volume of water that infiltrates, plus the covariance between instantaneous values of ion concentration and infiltration rate. This covariance effect is termed enhanced infiltration . Meteorological observations and soil parameters from four sites in western Canada were used to assess the sensitivity of the model to conditions at a prairie site, a boreal forest site, a mountain forest site, and a shrub tundra site. Model results showed the greatest cumulative infiltration of ion load for the Prairie site; the general ranking was Prairie > Mountain Forest > Boreal Forest > Tundra. However, the greatest impact of enhanced infiltration was found for the Tundra site. At this site, enhanced infiltration caused up to 50% more ion load to infiltrate within the initial third of the melt period compared to infiltration estimates not accounting for this effect. Over the whole melt period, enhanced infiltration caused 55–160% more ion load to infiltrate than estimates based solely on the mean depth of infiltration and ion concentration. Sensitivity analysis showed that enhanced infiltration varies most strongly with initial snow water equivalent, average melt rate over the whole melt period, and snowpack ion elution concentration factor (CF). Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».