Mass fractal dimension of soil macropores using computed tomography: from the box‐counting to the cube‐counting algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Summary Transport phenomena in porous media depend strongly on three‐dimensional pore structures. Macropore networks enable water and solute to move preferentially through the vadose zone. A complete representation of their geometry is important for understanding soil behaviour such as preferential flow. Once we know the geometrical, topological and scaling attributes of preferential flow paths, we can begin computer simulations of water movement in the soil. The box‐counting method is used in three dimensions (i.e. cube‐counting algorithm) to characterize the mass fractal dimension of macropore networks using X‐ray computed tomography (CT) matrices. We developed an algorithm to investigate the mass fractal dimension in three dimensions and to see how it compares with the co‐dimensions obtained using the box‐counting technique in two dimensions. For that purpose, macropore networks in four large undisturbed soil columns (850 mm × 77 mm diameter) were quantified and visualized, in both two and three dimensions, using X‐ray CT. We observed an increasing trend between the fractal dimension and macroporosity for the four columns. Moreover, similar natural logarithm functions were obtained for the four cores by a least squares fit through plots of mass fractal dimension against macroporosity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».