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Enregistrement W2693951866 · doi:10.3390/hydrology4030033

Numerical Tests of the Lookup Table Method in Solving Richards’ Equation for Infiltration and Drainage in Heterogeneous Soils

2017· article· en· W2693951866 sur OpenAlexaff
Mohammad S. Islam, Claudio Paniconi, Mario Putti

Notice bibliographique

RevueHydrology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLookup tableRichards equationDrainageSoil waterWater tableNonlinear systemRobustness (evolution)MathematicsInfiltration (HVAC)Applied mathematicsGeotechnical engineeringMathematical optimizationAlgorithmComputer scienceSoil scienceGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lookup table option, as an alternative to analytical calculation for evaluating the nonlinear heterogeneous soil characteristics, is introduced and compared for both the Picard and Newton iterative schemes in the numerical solution of Richards’ equation. The lookup table method can be a cost-effective alternative to analytical evaluation in the case of heterogeneous soils, but it has not been examined in detail in the hydrological modeling literature. Three layered soil test problems are considered, and the robustness and accuracy of the lookup table approach are assessed for uniform and non-uniform distributions of lookup points in the soil moisture retention curves. Results from the three one-dimensional test simulations show that the uniform distributed option gives improved convergence and robustness for the drainage problem compared to the non-uniform strategy. On the other hand, the non-uniform technique can be chosen for test problems involving flow into initially dry layered soils.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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