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Enregistrement W2996286281 · doi:10.34726/hss.2019.67040

On the estimation of soil saturated hydraulic conductivity: from local to field scale

2019· dissertation· de· W2996286281 sur OpenAlex
Tommaso Picciafuoco

Pourquoi ce travail est dans la base

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Notice bibliographique

RevuereposiTUm (TU Wien) · 2019
Typedissertation
Languede
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTechnische Universität Wien BibliothekTechnische Universität WienMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAustrian Science Fund
Mots-clésHydraulic conductivitySoil scienceScale (ratio)Environmental scienceGeotechnical engineeringField (mathematics)Hydrology (agriculture)GeologyGeomorphologyGeographySoil waterMathematicsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Die gesättigte hydraulische Leitfähigkeit des Bodens,Ks, spielt eine ent-scheidende Rolle bei der Aufteilung des Niederschlags in Oberflächenabflussund Infiltration. Die üblicherweise verwendeten Instrumente und Methodenfür Insitu-Messungen von Ks haben häufig zu widersprüchlichen Ergebnissen geführt. Diese Dissertation stellt einen Vergleich von Bestimmungsmethoden für Ksdar, die mit drei klassischen Messgeräten erhalten wurden,nämlich dem Doppelringinfiltrometer (DRI), der Guelph-Version des Permeameters mit konstantem Wasserspiegel (GP) und der CSIRO-Version des Saugspannungspermeameters (CTP). Ein kennzeichnendes Merkmal dieser Studie ist die Verwendung stationärer Infiltrationsbedingungen bei kontrollierten Niederschlag-Abflussexperimenten, die als Benchmark für die Messungen aufder lokalen Skale und der Feldskale verwendet werden, um deren Zuverlässigkeit zu bewerten. Die DRI Methode überschätzt Ks stark, die GP Methode ergibt widersprüchliche Schätzungen mit einer erheblichen Überschätzung inden Laborexperimenten und einer Unterschätzung auf der Feldskale, während die CTP Methode durchschnittliche Werte mit Fehlern von 24 %auf der Feldskale und 66 % in den Laborexperimenten liefert. Die DRI Methode liefert eine bessere Schätzung der räumlichen Variabilität im Vergleich zu GP und CTP,es sollte jedoch eine separate Kalibrierung vorgenommen werden, um die Überschätzung der Ks Werte zu korrigieren. Die Gründe für die Abweichungen innerhalb und zwischen den Messverfahren sind noch nicht vollständig verstanden. Für die Simulation von Oberflächenabfluss und Infiltration in Einzugsgebieten sind räumlich repräsentative Schätzungen von Ks erforderlich. Die klassischen Messmethoden für Ks auf der Einzugsgebietskala sind zeitaufwändig. Wichtige Erkenntnisse können durch Experimente gewonnen werden, die darauf abzielen, die Einflussfaktoren auf Ks in einer landwirtschaftlich genutzten Landschaft zu verstehen, und die Mindestanzahl von Messwerten zuermitteln, die für die Bestimmung repräsentativer Werte von Ks erforderlich sind. Diese Arbeit präsentiert Ergebnisse von insgesamt 131 Doppelring-Infiltrometermessungen auf 12 Messflächen in einem kleinen österreichischen Einzugsgebiet. Eine statistische Analyse von im gesamten Einzugsgebiet zeigt, dass diese nur geringfügig von den physikalischen und topographischen Bodeneigenschaften beeinflusst wird, während die Landnutzung einen wichtigen Einflussfaktor darstellt. Die höchsten Ks Werte wurden auf Ackerflächen beobachtet, wobei der Median bzw. der Variationskoeffizient (CV) etwa das Dreifache bzw.75 % der Werte auf Grünland betragen. Eine Unsicherheitsanalyse, die darauf abzielt, die minimale Anzahl von Ks Messungen zu bestimmen, die für die Ermittlung des geometrischen Mittels über eine bestimmten Fläche mit vorgegebener Genauigkeit erforderlich ist, zeigt, dass der Nutzenzusätzlicher Messungen über eine bestimmte und von der Plotgröße abhängige Anzahl von Messungen hinaus gering ist. Das Konfidenzintervall des geometrischen Mittels von Ks nimmt mit der Anzahl der Messungen ab und steigt mit der Größe der Fläche auf der gemessen wird. Die Anwendung dieser Erkenntnisse für die Planung von Feldkampagnen wird diskutiert. Klassische Methoden zur Bestimmung von Ks auf der Feldskale und der Einzugsgebietsskale sind komplex und zeitaufwändig, daher ist die Entwicklung von Pedotransferfunktionen (PTFs) zur Ableitung von Ks aus leicht verfügbaren Bodeneigenschaften von äußerster Wichtigkeit. PTFs wurden jedoch im Allgemeinen auf der Punkteskala entwickelt, während die Anwendung für die hydrologische Modellierung eine Schätzung auf der Feldskale erfordert. In dieser Arbeit wurden Werte für die gesättigte hydraulische Leitfähigkeit auf der Feldskale, die auf einer Reihe von Flächen innerhalb des österreichischen Einzugsgebiets gemessen wurden, verwendet, um zwei PTFs durch multiplelineare Regression (PTFMLR) und Ridge-Regression (PTFR) abzuleiten. DieKalibrierung und Validierung der PTFs zeigt, dass die PTFR Methode bessere Schätzungen mit kleineren durchschnittlichen Fehlern liefert. Dies legt nahe,dass die Ridge-Regression eine gültige Alternative zu der weit verbreitetenlinearen Regressionsmethode ist. Die PTFs wurden auch verwendet, um Ks auf Flächen zu berechnen, auf denen keine Infiltrationsmessungen durchgeführt wurden, um eine Ks Karte des gesamten Einzugsgebiets zu erhalten. Um eine für die hydrologische Modellierung des Einzugsgebiets geeignete räumliche Auflösung zu erhalten, ist eine Interpolation der verfügbaren Bodeneigenschaften erforderlich. Dafür wurden zwei alternative Ansätze verwendet: (A) Bodeneigenschaften wurden zuerst interpoliert, und dann wurden die PTFs angewendet. (B) Die PTFs wurden zuerst an den Standorten angewendet,an denen Bodeneigenschaften verfügbar waren, und dann interpoliert. Die durch die PTFMLR erhaltene Karte erwies sich aufgrund der nahezu gleichenWerte innerhalb des Einzugsgebiets als nicht repräsentativ für die räumlicheVariabilität, was nicht realistisch ist. Andererseits weist die mittels PTFR auf der Grundlage des Ansatzes (A) erzeugte Karte ein viel variableres räumliches Muster von Ks auf, das mit der Einzugsgebietsmorphologie und den Bodeneigenschaften konsistent ist.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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