Time Domain Reflectometry Measurements of Solute Transport across a Soil Layer Boundary
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms governing solute transport through layered soil are not fully understood. Solute transport at, above, and beyond the interface between two soil layers during quasi‐steady‐state soil water movement was investigated using time domain reflectometry (TDR). A 0.26‐m sandy loam layer was packed on top of a 1.35‐m fine sand layer in a soil column (0.15‐m i.d.). Soil water content (θ) and bulk soil electrical conductivity (EC b ) were measured by 50 horizontal and 2 vertical TDR probes. A new TDR calibration method that gives a detailed relationship between apparent relative dielectric permittivity ( K a ) and θ was applied. Two replicate solute transport experiments were conducted adding a conservative tracer (KCl) to the surface as a short pulse. The convective lognormal transfer function model (CLT) was fitted to the TDR‐measured time integral–normalized resident concentration breakthrough curves (BTCs). The BTCs and the average solute‐transport velocities showed preferential flow occurred across the layer boundary. A nonlinear decrease in TDR‐measured θ in the upper soil toward the soil layer boundary suggests the existence of a 0.10‐m zone where water is confined towards fingered flow, creating lateral variations in the area‐averaged water flux above the layer boundary. A comparison of the time integral–normalized flux concentration measured by vertical and horizontal TDR probes at the layer boundary also indicates a nonuniform solute transport. The solute dispersivity remained constant in the upper soil layer, but increased nonlinearly (and further down, linearly) with depth in the lower layer, implying convective‐dispersive solute transport in the upper soil, a transition zone just below the boundary, and stochastic–convective solute transport in the remaining part of the lower soil.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».