MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406228967 · doi:10.1002/hyp.70042

A Critical Assessment of Geological Weighing Lysimeters: Part 1—Monitoring Field Scale Soil Moisture Storage

2025· article· en· W4406228967 sur OpenAlexafffund
Morgan Braaten, Andrew Ireson

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceWater contentEvapotranspirationLysimeterWater storageSoil scienceHydrology (agriculture)MoistureSnowSnowmeltPrecipitationSoil waterGeologyMeteorologyGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Soil moisture plays a critical role in the exchange and partitioning of water and energy fluxes at the land surface. Representative measurements of field scale (104–106 m2) soil moisture are needed to characterise hydrological processes, and to calibrate and constrain hydrology, weather and climate predictions. However, measuring soil moisture proves difficult as it varies spatially, as a function of heterogeneity of the land‐surface, and temporally, as a function of dynamic drivers of precipitation, snowmelt, and evapotranspiration. Conventional soil moisture measurement techniques provide point scale (< 1 m2) estimates, while remote sensing applications provide large‐scale estimates (> 106 m2). While both spatial scales are useful for certain applications, these methods must be upscaled or downscaled to estimate field‐scale soil moisture. Geological weighing lysimeters (GWL) provide a method to measure total water storage at field scale. This instrument utilises the relationship between hydraulic head and mechanical loading to quantify change in water mass on the lands surface. In this study, we examine a GWL's ability to estimate total water storage and to partition soil moisture storage using complementary observations of snow storage and shallow groundwater storage. We found the GWL record provided credible estimates of total water storage dynamics at our site. The GWL derived soil moisture captured the observed seasonal dynamics at the site. We interpreted the differences in GWL and point scale soil moisture as being due to (i) the dielectric probes inability to sense soil ice content in the winter; and (ii) sub‐field scale heterogeneity in the fluxes (evapotranspiration and drainage) in the summer and fall. We show that GWL storage estimates are credible, and when combined with supplementary storage observations, they can provide accurate estimates of soil moisture storage and valuable insights into the hydrological processes occurring at the site.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHydrological ProcessesMême sujetSoil Moisture and Remote SensingTravaux en français237 207