Peculiarities of Infiltration Measurements in Water-Repellent Forest Soil
Notice bibliographique
Résumé
The paper deals with measurements of water infiltration carried out on a well-developed forest floor formed by needle-leaf litter of Norway spruce. Three field methods (tension disk permeameter, single-ring infiltrometer and Guelph permeameter) were used to determine the soil hydraulic conductivity. The results were strongly influenced by the water repellency at the interface between the O- and A-horizons. This interface was severely water repellent during the hot and dry summer season, regardless of the generally humid mountain climate of the High Tatras foothill. The single-ring method paradoxically provided lower hydraulic conductivity (3.2 × 10−4 ± 1.3 × 10−4) compared to the tension disk permeameter (8.5 × 10−4 ± 3.3 × 10−4) due to the presence of the water-repellent O/A-interface. This effect was also observed with the Guelph permeameter method, which gave the lowest value (5.6 × 10−5 ± 4.3 × 10−5). Abrupt retardation of infiltration on the water-repellent interface may generate shallow subsurface runoff (as was proved by the irrigation experiment) or litter splash during extreme rainfall events and promote water flow to deeper soil horizons through preferential pathways. The observed effects of the forest floor on rainfall infiltration will depend on the seasonal variability of soil water repellency. Although the forest floor is a source of hydrophobic substances that cause water repellency at the O/A-interface and can trigger runoff generation, at the same time its cohesive duff layer protects the forest soil from erosion.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».