The exponential decline in saturated hydraulic conductivity with depth: a novel method for exploring its effect on water flow paths and transit time distribution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The strong vertical gradient in soil and subsoil saturated hydraulic conductivity is characteristic feature of the hydrology of catchments. Despite the potential importance of these strong gradients, they have proven difficult to model using robust physically based schemes. This has hampered the testing of hypotheses about the implications of such vertical gradients for subsurface flow paths, residence times and transit time distribution. Here we present a general semi‐analytical solution for the simulation of 2D steady‐state saturated‐unsaturated flow in hillslopes with saturated hydraulic conductivity that declines exponentially with depth. The grid‐free solution satisfies mass balance exactly over the entire saturated and unsaturated zones. The new method provides continuous solutions for head, flow and velocity in both saturated and unsaturated zones without any interpolation process as is common in discrete numerical schemes. This solution efficiently generates flow pathlines and transit time distributions in hillslopes with the assumption of depth‐varying saturated hydraulic conductivity. The model outputs reveal the pronounced effect that changing the strength of the exponential decline in saturated hydraulic conductivity has on the flow pathlines, residence time and transit time distribution. This new steady‐state model may be useful to others for posing hypotheses about how different depth functions for hydraulic conductivity influence catchment hydrological response. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle