Derivation of physically based soil hydraulic parameters in New Zealand by combining soil physics and hydropedology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Field‐characterised soil morphological data (to 1 m depth) and modelled soil water release characteristics are recorded in the S‐map database for soils covering approximately 40% of New Zealand's soil area. This paper shows the development of the Smap‐Hydro database that estimates hydraulic parameters by synergising soil morphologic data recorded in S‐map and soil physics. The Smap‐Hydro parameters were derived using the bi‐modal Kosugi hydraulic function. The validity of the Smap‐Hydro parameters was tested by applying them within an uncalibrated physically based hydrological model (HyPix) and comparing results with soil water content, θ , measured with Aquaflex soil moisture probes (0–40 cm deep) at 24 sites across New Zealand. The HyPix model provided an excellent fit with observed soil water content for 25% of the sites, a good fit for 33% of the sites and a poor fit for 42% of the sites. Applying the model to all soils in the S‐map database required adjustments for the occurrence of rock fragments, hydraulic discontinuities caused by soil pans and required the addition of boundary conditions for water tables and the occurrence of impermeable rock. A discussion on how we can further synergise the development of pedotransfer functions with knowledge of soil physics is provided.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».