Multi‐year simulation and model calibration of soil moisture and temperature profiles in till soil
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
Summary In Nordic regions water infiltration into soil is controlled by soil moisture content and frozen soil conditions, which are regulated by soil temperature. For long‐term model predictions of the effects of climate change, models need to be tested with long‐term data to assess model sensitivity to parameter uncertainties under both typical and exceptional conditions. Ten‐year (2002–2011) daily soil moisture and temperature data at different depths in glacial till soils in central Finland were used to assess the sensitivity of a coupled heat and water transfer model, COUP, to model parameters. The model was most sensitive to the parameters controlling snow accumulation and melt, the thermal conductivity of frozen soil and soil water retention characteristics. Observed time series for soil temperature and moisture at different depths were matched reasonably well by model simulations, although the model performance with respect to moisture dynamics in the topsoil was relatively poor. The model was not able to simulate accurately exceptional winter conditions, such as mid‐winter snowmelt events. This study showed that the main characteristics of long‐term variation in soil temperature for till‐derived soil in a cold climate can be resolved by a coupled water and heat transport model. Better characterization of infiltration in cold climates would require measurement of water fluxes, and soil frost occurrence and penetration. Highlights Ten‐year soil temperature and moisture observations are predicted with coupled heat and water model. Snow processes and soil thermal and water retention properties proved critical in our simulations. Exceptional winter conditions pose a challenge in parameterization of the model. Studies measuring water fluxes and soil frost occurrence are needed for advances in modelling.
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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 | 0,001 |
| 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