A Computational Method for Modeling Spatiotemporal Variability of Hydrodynamic Properties in Sandy Soil Under Drainage and Recharge
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes an analytical strategy that combines X-ray Computed Tomography (CT) and Continuous Wavelet Transform (CWT) analysis as an alternative solution to long-term experiments that seek to investigate spatiotemporal variations in soil hydraulic properties induced by drainage and recharge cycles. We conducted CT scanning on 100-cm-high column filled with two types of sandy soil in a laboratory environment to simulate, over the period of a month, the equivalent of nearly 40 years of drainage/recharge cycles akin to agricultural fields adopting subirrigation as water management practices. We also monitored soil matric potential, water inflow and outflow, as well as movement of tracers. This later consists in zirconium oxide ( ZrO 2 ) that we added to the top 20 cm of each soil column. The results revealed that drainage and recharge cycles greatly affect the evolution of soil hydraulic properties at different locations along the soil profile by reducing drainage and capillary capacities. The approach also allowed us to identify each periodic component of drainage and recharge cycles, and thereby calculate the periodic drift over time. The proposed method can be applied to predict soil evolution according to soil texture, drainage system design and water management, thereby offering a potential basis for proposing mitigation measures related to soil hydrodynamics. It may find its application in agricultural farms adopting subirrigation and surface (e.g., drip) irrigation approaches and, in mining and civil engineering.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».