Field measurements and modelling of climate-driven hydraulic flux, water content, and suction in a loess slope
Notice bibliographique
Résumé
Rainfall-triggered shallow slope failures are common in New Zealand loess. While often unsaturated, rainfall infiltration reduces suction in the loess as the water content increases, resulting in reduction in shear strength and increased potential for slope instability. Here the hydraulic response of an in situ loess slope to natural rainfall and evapotranspiration is examined using long-term field instrumentation. Data from a 19-month monitoring period show that the loess’ hydraulic behaviour responds to change in seasonal climatic conditions, highlighting the relationship between moisture content and suction with evapotranspiration and infiltration. To simulate the field response, a one-dimensional steady infiltration/evapotranspiration model has been developed, exploiting the unique power laws which interrelate water content, suction and hydraulic conductivity which arise from a loess’s fractal particle and pore size distributions. Hydraulic hysteresis is also accounted for. Closed form expressions are derived for the subsurface suction profile, from which profiles of moisture content, hydraulic conductivity, and the suction’s contribution to strength may be obtained. Simulated subsurface water contents are in good agreement with field observations. Furthermore, fluxes across the loess surface used to obtain the modelled quantities are in general agreement with local climatic conditions and their variations during the monitoring period. Modelled and measured data are strongly correlated at shallow depths, having a Pearson correlation coefficient of 0.53.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».