Variabilidad espacial de la infiltración de una ladera determinada con permeámetro de Guelph e infiltrometro de tensión
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work is to study soil water infiltration and its variability at the hillslope level. Saturated hydraulic conductivity data obtained by two different methods, i. e. Guelph permeameter and tension infiltrometer, were compared. In addition, also unsaturated hydraulic conductivity data obtained by tensioinfiltrometry were analyzed. Field data were taken according to a regular grid pattern on a fallow soil, after harvesting of a winter oats-vetch crop. Both methods generate log-normally distributed data that exhibit a wide range of values, but comparison with literature values show that this is normal. The unsaturated hydraulic conductivity data were used to show that both, macroporosity and soil moisture content, were possible parameters that influenced the amount of (spatial) variation in hydraulic conductivity. It appeared that the methods are not comparable on a one-by-one basis but still on the sample level. Geostatistical analysis showed that there exists a spatial structure of the infiltration data as measured with both methods. When the saturated hydraulic conductivity is interpolated with three methods, i.e., inverse distance, kriging and conditional simulation, it appeared that the inverse distance weighted interpolation is the easiest method to use. The more sophisticated method of Gaussian conditional simulation can best be used, guided by ordinary point kriging to obtain information about uncertainties in the interpolation as well. Advantages and disadvantages of the three interpolation methods are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».