Sigmoidal water retention function with improved behaviour in dry and wet soils
Notice bibliographique
Résumé
A popular parameterized soil water retention curve (SWRC) has a hydraulic conductivity curve associated with it that can have a physically unacceptable infinite slope at saturation. The problem was eliminated before by giving the SWRC a non-zero air entry value. This improved version still has an asymptote at the dry end, which limits its usefulness for dry conditions and causes its integral to diverge for commonly occurring parameter values. We therefore joined the parameterizations' sigmoid midsection to a logarithmic dry section ending at zero water content for a finite matric potential, as was done previously for a power-law-type SWRC. We selected five SWRC parameterizations that had been proven to produce unproblematic near-saturation conductivities and fitted these and our new curve to data from 21 soils. The logarithmic dry branch gave more realistic extrapolations into the dry end of both the retention and the conductivity curves than an asymptotic dry branch. We tested the original curve, its first improvement, and our second improvement by feeding them into a numerical model that calculated evapotranspiration and deep drainage for nine combinations of soils and climates. The new curve was more robust than the other two. The new curve was better able to produce a conductivity curve with a substantial drop during the early stages of drying than the earlier improvement. It therefore generated smaller amounts of more evenly distributed deep drainage compared to the spiked response to rainfall produced by the earlier improvement.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».