Modeling water fluxes through containerized soilless substrates using HYDRUS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Containerized crop production can enhance plant health and ensure environmental sustainability, yet proper management requires improved understanding of water fluxes and storage within soilless substrates. Numerical simulation tools developed to simulate water movement in porous media, such as HYDRUS‐3D, may help to quantify effective hydraulic properties of soilless substrates but have not yet been tested in this capacity. Therefore, this study had three main objectives: (a) to assess the accuracy of HYDRUS‐3D for simulating water flow through peat‐ and bark‐based soilless substrates by comparing measured and modeled drainage and water storage; (b) to determine sensitivity of model outputs to individual hydraulic parameters; and (c) to compare model parameterization using three laboratory characterization methods (instantaneous profile sorption, instantaneous profile desorption, and evaporation) vs. inverse modeling with HYDRUS. The results showed that the modeled water contents and drainage timing and amounts were most sensitive to saturated volumetric water content (θ s ) and least sensitive to saturated hydraulic conductivity ( K s ). With regard to parameterization methods, the inverse modeling approach provided the most accurate water balance simulations for both substrates, followed by the sorption method. These two methods estimated lower peak water contents and greater drainage compared with simulations parameterized using desorption and evaporation measurements. Overall, the study results showed that the Richards equation, as calculated using HYDRUS, can provide accurate simulations of water flux through containers when properly calibrated, though sorption‐derived parameters may suffice when model optimization is impractical.
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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 | 0,001 |
| 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 ».