Can Soil Hydraulic Parameters be Estimated from the Stable Isotope Composition of Pore Water from a Single Soil Profile?
Notice bibliographique
Résumé
Modeling water and solute transport in the vadose zone for groundwater resource management requires an accurate determination of soil hydraulic parameters. Estimating these parameters by inverse modeling using in situ observations is very common. However, little attention has been given to the potential of pore water isotope information to parameterize soil water transport models. By conducting a Morris and Sobol sensitivity analysis, we highlight the interest of combining water content and pore water isotope composition data in a multi-objective calibration approach to constrain soil hydraulic property parameterization. We then investigate the effect of the sampling frequency of the observed data used for model calibration on a synthetic case. When modeling is employed in order to estimate the annual groundwater recharge of a sandy aquifer, it is possible to calibrate the model without continuous monitoring data, using only water content and pore water isotopic composition profiles from a single sampling time. However, even if not continuous, multi-temporal data improve model calibration, especially pore water isotope data. The proposed calibration method was validated with field data. For groundwater recharge estimate studies, these results imply a significant reduction in the time and effort required, by avoiding long-term monitoring, since only one sampling campaign is needed to extract soil samples.
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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 ».