Role of in-situ point instruments in the estimation of variability in soil saturated hydraulic conductivity
Notice bibliographique
Résumé
Abhishek Goyala* , Alessia Flamminib, Renato Morbidellib , Corrado Corradinib & Rao S. Govindarajuaa Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, West Lafayette, Indiana, USAb Department of Civil and Environmental Engineering, University of Perugia, Perugia, ItalyCONTACT Abhishek Goyal abhishek@purdue.edu Lyles School of Civil Engineering, Lyles School of Civil Engineering, Purdue University, HAMP G108, West Lafayette, Indiana 47907, IN, USAABSTRACTSaturated hydraulic conductivity (Ks) is among the most important soil parameters for modeling hydrological processes, and its field-scale variability plays a significant role for soils subjected to light and moderate rainfalls. It is often assessed by either making point-scale measurements using permeameters and infiltrometers or coupling probabilistic models with field-scale infiltration experiments under natural/artificial rainfall conditions. The former requires numerous measurements across the study area, and the latter is constrained by the infiltration experiment’s rainfall pattern, thereby restricting these approaches to only partially resolving the spatial variability of Ks, over a field. This study investigated the applicability of three in situ infiltration devices – the double-ring infiltrometer, Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) version of the tension permeameter, and Guelph permeameter – using a Bayesian framework. Results indicate the disparate estimates of Ks distribution parameters obtained from each instrument’s infiltration data. Using field-scale rainfall-runoff data, a posterior coarsening method is proposed to reconcile the point estimates from different instruments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».