A simple, efficient, mass-conservative approach to solving Richards' equation (openRE, v1.0)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A simple numerical solution procedure – namely the method of lines combined with an off-the-shelf ordinary differential equation (ODE) solver – was shown in previous work to provide efficient, mass-conservative solutions to the pressure-head form of Richards' equation. We implement such a solution in our model openRE. We developed a novel method to quantify the boundary fluxes that reduce water balance errors without negative impacts on model runtimes – the solver flux output method (SFOM). We compare this solution with alternatives, including the classic modified Picard iteration method and the Hydrus 1D model. We reproduce a set of benchmark solutions with all models. We find that Celia's solution has the best water balance, but it can incur significant truncation errors in the simulated boundary fluxes, depending on the time steps used. Our solution has comparable runtimes to Hydrus and better water balance performance (though both models have excellent water balance closure for all the problems we considered). Our solution can be implemented in an interpreted language, such as MATLAB or Python, making use of off-the-shelf ODE solvers. We evaluated alternative SciPy ODE solvers that are available in Python and make practical recommendations about the best way to implement them for Richards' equation. There are two advantages of our approach: (i) the code is concise, making it ideal for teaching purposes; and (ii) the method can be easily extended to represent alternative properties (e.g., novel ways to parameterize the K(ψ) relationship) and processes (e.g., it is straightforward to couple heat or solute transport), making it ideal for testing alternative hypotheses.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».