Determining and Comparing Deep Drainage between Two Years – Dry (2012) and Wet (2013) – using Darcy’s Law
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of the downward flux of water below the plant root zone, known as deep drainage (DD), is significant in agriculture and soil water conservation. It plays a key role to determine the amount of water that travels below the plant root zone and can potentially cause groundwater recharge. The DD in soil varies with location, soil texture, and topography. Thus, the objectives of this study were to determine the unsaturated hydraulic conductivity, soil water storage, and DD for the years 2012 (dry year) and 2013 (wet year) at the University of Guelph’s Arboretum. The depths to the water table data were collected using a Mini Water Level Meter. CS616 sensors were used to determine the soil volumetric water content. The soil temperature was extracted with the use of T107 Temperature Probes. The slug test, based on the Hvorslev method, was performed to determine the field saturated hydraulic conductivity. The soil moisture retention curve was produced based on the data collected in the lab with the use of pressure plate systems, using van Genuchten’s equation. The unsaturated hydraulic conductivity was also determined using van Genuchten’s equation. Darcy’s law was used to determine the specific discharge, which was then converted to the total DD. In general, the soil water storage was 38.5 mm higher in 2013 relative to 2012. The unsaturated hydraulic conductivity was approximately 2 times higher in 2013 than 2012. The average DD was approximately 25 mm higher in 2013. This study provides information needed to better understand the movement and amount of water flux and DD in larger details.
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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) | 0,000 | 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 ».