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Enregistrement W2738352050 · doi:10.1515/johh-2017-0017

Mapping topsoil field-saturated hydraulic conductivity from point measurements using different methods

2017· article· en· W2738352050 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Braud, Jean‐François Desprats, Pierre-Alain Ayral, Christophe Bouvier, Jean‐Pierre Vandervaere

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology and Hydromechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBureau de Recherches Géologiques et MinièresAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHydraulic conductivityInfiltration (HVAC)TopsoilSoil scienceSurface runoffLand coverSoil mapPedotransfer functionHydrology (agriculture)GeologyRemote sensingEnvironmental scienceGeotechnical engineeringSoil waterLand useGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Topsoil field-saturated hydraulic conductivity, Kfs , is a parameter that controls the partition of rainfall between infiltration and runoff and is a key parameter in most distributed hydrological models. There is a mismatch between the scale of local in situ Kfs measurements and the scale at which the parameter is required in models for regional mapping. Therefore methods for extrapolating local Kfs values to larger mapping units are required. The paper explores the feasibility of mapping Kfs in the Cévennes-Vivarais region, in south-east France, using more easily available GIS data concerning geology and land cover. Our analysis makes uses of a data set from infiltration measurements performed in the area and its vicinity for more than ten years. The data set is composed of Kfs derived from infiltration measurements performed using various methods: Guelph permeameters, double ring and single ring infiltrotrometers and tension infiltrometers. The different methods resulted in a large variation in Kfs up to several orders of magnitude. A method is proposed to pool the data from the different infiltration methods to create an equivalent set of Kfs . Statistical tests showed significant differences in Kfs distributions in function of different geological formations and land cover. Thus the mapping of Kfs at regional scale was based on geological formations and land cover. This map was compared to a map based on the Rawls and Brakensiek (RB) pedotransfer function (mainly based on texture) and the two maps showed very different patterns. The RB values did not fit observed equivalent Kfs at the local scale, highlighting that soil texture alone is not a good predictor of Kfs .

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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