Transient potential groundwater recharge under surface irrigation in semiarid environment: An experimental and numerical study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Groundwater recharge, a key component of the global water cycle, is critical in understanding water dynamics in managed and natural ecosystems. In this study, an experimental and numerical method was used to investigate potential groundwater recharge (PGR) in a semiarid region in Iran. A large soil column with four distinct layers was constructed using soil from an agricultural farm in the area. A 140‐day experiment with 10 applications of irrigation was carried out, and soil water was measured at different depths. Deep drainage started around 40 days after the first irrigation and increased with more water applications. The soil water dynamics for different irrigation tests were modelled using the HYDRUS‐1D software package, and the model was calibrated using laboratory collected data. Good agreement was achieved between the HYDRUS‐1D simulated and laboratory measurement data. The calibrated model was used to simulate PGR using meteorological station data between November 2008 and 2012. Three scenarios were applied, including fully cropped land with irrigation and precipitation water (R1), irrigation water (R2), and bare soil with precipitation water (R3) only. Results showed that the average annual PGR rates were 32.42%, 10.8%, and 4.26% for the three scenarios, respectively. Temporal variability of recharge for the R1 showed that recharge increased with a 2‐month delay corresponding to the increased water infiltration during harvest time. Recharge flux started after high precipitation values for R3. A clear relation between monthly precipitation and recharge rate was not found even after a 2‐month shifted recharge, but a relatively high correlation was observed between monthly 2‐month shifted recharge and precipitation after a threshold value cut‐off. Additionally, the results showed that the traditional recharge estimation in semiarid regions with episodic natural precipitation may not be as simplified as generally assumed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».