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Enregistrement W2127238791 · doi:10.5194/hess-18-1873-2014

Incipient subsurface heterogeneity and its effect on overland flow generation – insight from a modeling study of the first experiment at the Biosphere 2 Landscape Evolution Observatory

2014· article· en· W2127238791 sur OpenAlexaff
Guo‐Yue Niu, Damiano Pasetto, Carlotta Scudeler, Claudio Paniconi, Mario Putti, P. A. Troch, Stephen B. DeLong, Katerina Dontsova, Luke Pangle, David D. Breshears, Jon Chorover, Travis E. Huxman, Jon D. Pelletier, S. R. Saleska, Xubin Zeng

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesPhilecology FoundationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésBiosphereSurface runoffHydrology (agriculture)Environmental scienceHydraulic conductivitySoil scienceFlow (mathematics)OutflowSpatial heterogeneityGeologySoil waterEcologyMathematicsGeotechnical engineeringBiologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Evolution of landscape heterogeneity is controlled by coupled Earth system dynamics, and the resulting process complexity is a major hurdle to cross towards a unified theory of catchment hydrology. The Biosphere 2 Landscape Evolution Observatory (LEO), a 334.5 m2 artificial hillslope built with homogeneous soil, may have evolved into heterogeneous soil during the first experiment driven by an intense rainfall event. The experiment produced predominantly seepage face water outflow, but also generated overland flow, causing superficial erosion and the formation of a small channel. In this paper, we explore the hypothesis of incipient heterogeneity development in LEO and its effect on overland flow generation by comparing the modeling results from a three-dimensional physically based hydrological model with measurements of total mass change and seepage face flow. Our null hypothesis is that the soil is hydraulically homogeneous, while the alternative hypothesis is that LEO developed downstream heterogeneity from transport of fine sediments driven by saturated subsurface flow. The heterogeneous case is modeled by assigning saturated hydraulic conductivity at the LEO seepage face (Ksat,sf) different from that of the rest (Ksat). A range of values for Ksat, Ksat,sf, soil porosity, and pore size distribution is used to account for uncertainties in estimating these parameters, resulting in more than 20 000 simulations. It is found that the best runs under the heterogeneous soil hypothesis produce smaller errors than those under the null hypothesis, and that the heterogeneous runs yield a higher probability of best model performance than the homogeneous runs. These results support the alternative hypothesis of localized incipient heterogeneity of the LEO soil, which facilitated generation of overland flow. This modeling study of the first LEO experiment suggests an important role of coupled water and sediment transport processes in the evolution of subsurface heterogeneity and on overland flow generation, highlighting the need of a coupled modeling system that integrates across disciplinary processes.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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