Distinguishing Capillary Fringe Reflection in a GPR Profile for Precise Water Table Depth Estimation in a Boreal Podzolic Soil Field
Notice bibliographique
Résumé
Relative permittivity and soil moisture are highly correlated; therefore, the top boundary of saturated soil gives strong reflections in ground-penetrating radar (GPR) profiles. Conventionally in shallow groundwater systems, the first dominant reflection comes from the capillary fringe, followed by the actual water table. The objective of this study was to calibrate and validate a site-specific relationship between GPR-estimated depth to the capillary fringe (DCF) and measured water table depth (WTDm). Common midpoint (CMP) GPR surveys were carried out in order to estimate the average radar velocity, and common offset (CO) surveys were carried out to map the water table variability in the 2017 and 2018 growing seasons. Also, GPR sampling volume geometry with radar velocities in different soil layers was considered to support the CMP estimations. The regression model (R2 = 0.9778) between DCF and WTDm, developed for the site in 2017, was validated using data from 2018. A regression analysis between DCF and WTDm for the two growing seasons suggested an average capillary height of 0.741 m (R2 = 0.911, n = 16), which is compatible with the existing literature under similar soil conditions. The described method should be further developed over several growing seasons to encompass wider water table variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».