Modeling the Subsurface Hydrology of Mer Bleue Bog
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the ecosys model was used to simulate the hydrology of the Mer Bleue bog, Ontario, Canada, with seasonally varying water tables in the upper 1 m. The soil profile was divided into three zones of peat (fibric, hemic, and sapric). In the model, large, readily drained macropore fractions in the fibric peat caused low water‐holding capacity and high infiltration rates, in contrast to hemic and sapric peat, with small macropore fractions, high water‐holding capacities, and low infiltration rates. Model results for peat water contents, θ, and water table depths, Z , were tested with continuous hourly measurements from 2000 to 2004 using time domain reflectometry probes and piezometers. Within the zone of pronounced water table variation, the θ and Z modeled with the Hagen–Poiseuille equation for macropore flow and Richards' equation for peat matrix flow corresponded better to the measured θ and Z (regression slopes between 0.62 and 1.03, intercepts between −0.05 and 0.02 m 3 m −3 , and R 2 between 0.40 and 0.56), than did the modeled θ and Z with Richards' equation alone (regression slopes between 0.33 and 1.43, intercepts between 0.11 and 0.22 m 3 m −3 , and R 2 between 0.27 and 0.41). The Richards equation alone, even when parameterized with extremely high or low bulk saturated hydraulic conductivities of fibric peat, modeled slower infiltration, greater water retention, and lower Z than measured. The implications of macropore flow might be of great importance for peatland hydrology, therefore this experimental and modeling work should be extended to other wetlands as well.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».