Quantify Piston and Preferential Water Flow in Deep Soil Using Cl− and Soil Water Profiles in Deforested Apple Orchards on the Loess Plateau, China
Notice bibliographique
Résumé
Piston and preferential water flow are viewed as the two dominant water transport mechanisms regulating terrestrial water and solute cycles. However, it is difficult to accurately separate the two water flow patterns because preferential flow is not easy to capture directly in field environments. In this study, we take advantage of the afforestation induced desiccated deep soil, and directly quantify piston and preferential water flow using chloride ions (Cl−) and soil water profiles, in four deforested apple orchards on the Loess Plateau. The deforestation time ranged from 3 to 15 years. In each of the four selected orchards, there was a standing orchard that was planted at the same time as the deforested one, and therefore the standing orchard was used to benchmark the initial Cl− and soil water profiles of the deforested orchard. In the deforested orchards, piston flow was detected using the migration of the Cl− front, and preferential flow was measured via soil water increase below the Cl− front. Results showed that in the desiccated zone, Cl− migrated to deeper soil after deforestation, indicating that the desiccated soil layer formed by the water absorption of deep-rooted apple trees did not completely inhibit the movement of water. Moreover, there was an evident increase in soil water below the downward Cl− front, directly demonstrating the existence of preferential flow in deep soil under field conditions. Although pore water velocity was small in the deep loess, preferential water flow still accounted for 34–65% of total infiltrated water. This study presented the mechanisms that regulate movement of soil water following deforestation through field observations and advanced our understanding of the soil hydrologic process in deep soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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 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 ».