Extended HYDRUS-1D freezing module emphasizes thermal conductivity schemes for simulation of soil hydrothermal dynamics
Notice bibliographique
Résumé
• 24 soil thermal conductivity ( λ ) schemes are evaluated by incorporating into the HYDRUS-1D freezing module. • Eight λ schemes performed better than the built-in λ schemes in HYDRUS-1D. • Importance of choosing appropriate λ schemes for soil water and heat simulations. Soil thermal conductivity (λ) is required to investigate coupled heat and water transport in disciplines such as agriculture, hydrology and engineering. Parameterization schemes or models of λ are also the critical input parameter for various numerical simulation programs like the widely used HYDRUS, one of the most commonly used models for mimicking water, heat, and solute transport. However, λ has not received enough attention in HYDRUS, and it remains unclear how different λ schemes affect the simulated soil water and thermal regimes. Thus, we programmed 24 λ schemes (including two built-in schemes) used in mainstream land surface, hydrological, and soil–vegetation–atmosphere transfer models into HYDRUS-1D (freezing module) to assess the effects of different λ schemes on soil temperature and water content simulations under freezing–thawing. The results showed that the 24 λ schemes performed differently in the simulation of soil temperature within 1 m below ground, with eight λ schemes, i.e., de Vries 1963 scheme/DV1963 (R=0.99), Camillo and Schmugge 1981 /CS1981 scheme (R=0.98), Desborough and Pitman 1998 /DP1998 scheme (R=0.97), Cass et al. 1984 /CS1984 scheme (R=0.96), Shmakin 1998 /SA1998 scheme (R=0.95), Dharssi et al. 2009 /DI2009 scheme (R=0.95), Becker et al. 1992 /BB1992 scheme (R=0.95), Hubrechts 1998 /HL1998 scheme (R=0.94), performing superiorly to the built-in λ schemes. This study highlights the importance of choosing appropriate λ schemes in soil water and heat simulations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».