Development of an extended Schnute model for more physically realistic representations of soil water retention and moisture capacity curves
Notice bibliographique
Résumé
Commonly used soil water retention, θ( h), and moisture capacity, C( h), functions implicitly assume that ( i) the θ( h) data curve is sigmoid-shaped with an inflection and ( ii) the C( h) data curve has a value of zero at soil saturation. Desorption measurements on intact soils indicate, however, that the θ( h) data curve is frequently convex-monotonic in shape with no inflection, and C( h) at saturation is often a finite negative value rather than zero. As these model-data mismatches may cause substantial error in simulation or prediction of near-saturated soil hydraulic properties and water flow, a new “Extended Schnute” θ( h)– C( h) function was proposed that can provide θ( h) curve shapes and saturated C( h) values which are consistent with θ( h) and C( h) measurements. The new function and/or its nested Schnute sub-model provided high-quality and physically realistic fits to desorption data collected from intact cores of coarse sand, loamy sand, loam, clay loam, sandy clay loam, clay, and organic clay soils; and it out-performed or equalled the three-parameter van Genuchten θ( h)– C( h) function for every data-set. The new function also provided accurate and physically realistic representations of θ( h) and C( h) data from structured soils containing macropores and strongly graded pore size distributions. It was concluded that the Extended Schnute model is capable of providing accurate and physically realistic representations for a wide range of θ( h) and C( h) data, and it was further recommended that this model be considered over other models when measurements indicate that θ( h) is convex-monotonic in shape and/or C( h) is not zero at soil saturation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».