Performance of HYDRUS-1D for simulating water movement in water-repellent soils
Notice bibliographique
Résumé
Soil water repellency affects soil water movement during infiltration significantly. The HYDRUS software has been popularly applied in soil water dynamics simulation for many years, but its performance in water-repellent (WR) soils has not been assessed thoroughly. Our objectives are to assess the performance of HYDRYUS-1D for cumulative infiltration (CI), wetting front (Zf), and volumetric soil water content (θv) during horizontal imbibition and vertical infiltration in wettable, slightly WR, and strongly WR soils. The key parameters of α and n in water retention curves were inversely estimated by RETension Curve software. The α and n were calibrated inversely until the observed data fitted the simulated values well enough. The α and n were then used for validation using three statistical parameters including relative root-mean-square error, R2, and Nash–Sutcliffe efficiency coefficient. The performances of calibration and validation for wettable, slightly, and strongly WR soils were good enough to be used for further simulations (RRMSE ≤20.2% for calibration and ≤21.1% for validation). Soil water movements for strongly WR soils of variable ponded depth during vertical infiltration were simulated. For Lou soil, as the ponded depth increased from 4 to 10 cm, the CI and Zf increased 2.08 and 5.5 cm, respectively. The simulations for the other three soils also showed gradually increased CI and Zf values. In conclusion, the performances of HYDRUS-1D in four different soil types with changing WR levels were good, which confirmed the application of HYDRUS-1D in WR soils.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».