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Enregistrement W2895968857 · doi:10.2136/sssaj2018.01.0056

Simulation of Water Movement in Layered Water‐Repellent Soils using HYDRUS‐1D

2018· article· en· W2895968857 sur OpenAlexaff
Xiaofang Wang, Yi Li, Bingcheng Si, Xin Ren, Junying Chen

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLoamSoil waterInfiltration (HVAC)Water repellentSiltSoil scienceEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringMaterials scienceGeomorphologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas HYDRUS‐1D performed well for the water movement in layered water repellent soils. Two scenarios of silt loam/sand and sand/silt loam with water repellent soils, were applied. HYDRUS‐1D simulated infiltration parameters by differing two layered water repellent scenarios. Water repellency has many negative influences on soil water movement. However, simulations of water movement in layered water repellent (WR) soils are limited. Our objectives are to calibrate and validate the infiltration parameters and simulate water movement in layered WR soils based on ponded infiltration experiments conducted in wettable, slightly WR, strongly WR, and severely WR soils. Our experiments were conducted in 50‐cm long soil columns with two layer scenarios: Silt loam overlying (/) sand and sand/silt loam. For WR treatments, the surface soil was all 5 cm. For the wettable treatments, surface soils with thicknesses of 10‐ and 20‐cm layer sequences were added. Calibrations were conducted based on cumulative infiltration (CI), distance of the wetting front ( Z f ), and volumetric soil water content (θ v ) in the wettable and WR silt loam/sand treatments. Validations were conducted via eight additional treatments. The 12 WR layered soil treatments were selected for simulation. Three statistical parameters including the relative root mean square error (RRMSE), were used to assess the HYDRUS‐1D performance. The RRMSE for calibration and validation, ranged from 3.2 to 10% and 2.5 to 13.6%, respectively, confirming that HYDRUS‐1D was able to accurately describe water movement in layered WR soils. For the severely WR treatments, infiltration time reached 2800 h in silt loam/sand scenario and 1000 h in sand/silt loam scenario when water infiltrated to a depth of 35 cm. Overall, soil water repellency was more important than the interlayer position in regard to affecting water movement in layered soils, especially in the sand/silt loam scenario.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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