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Enregistrement W2060005032 · doi:10.1061/(asce)he.1943-5584.0000308

Applicability of the Green-Ampt Infiltration Model with Shallow Boundary Conditions

2010· article· en· W2060005032 sur OpenAlexafffund
Guoxiang Liu, James R. Craig, Eric D. Soulis

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrologic Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésInfiltration (HVAC)LimitingWater tableBoundary value problemEnvironmental scienceSoil scienceApplied mathematicsMathematicsHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringGeologyGroundwaterMathematical analysisMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Green-Ampt model is an approximate analytical solution to Richards’ equation that is commonly used to simulate infiltration processes in hydrological models and land surface schemes. The Green-Ampt model assumes that neither a water table nor an impermeable layer (e.g., bedrock or a frost table) exist near the soil surface. In regional-scale applications these idealized conditions will often not be met, and it is presently unclear what implications this has for regional water resource models. This paper investigates the limiting conditions under which the Green-Ampt model is appropriate and how individual assumptions about lower boundary conditions affect the validity of the model. Guided by the comparison between the Green-Ampt model and numerical solutions to Richards’ equation, various simple revisions to the Green-Ampt model are suggested. Results demonstrate that even when the traditional assumptions are relaxed, the Green-Ampt model often still provides reasonable results for regional-scale analysis and can be amended to account for conditions for which it was not intended.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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