Estimating soil hydraulic conductivity from time-lapse ground-penetrating radar data in podzolic soils using the green-ampt model
Notice bibliographique
Résumé
• Time-lapse GPR-DGW was used to monitor a short-duration infiltration experiment. • GPR-DGW provides reliable and consistent SWC variation during infiltration. • GPR-DGW estimated SWC variation was modeled using the Green-Ampt model. • Green-Ampt modeled hydraulic conductivities comparable to actual values. • GPR-DGW showed potential for large-scale hydraulic conductivity estimates. Efficient soil water management and prediction of contaminant transport requires a deep understanding of spatial and temporal variation in soil hydraulic properties (SHPs). The growing interest in using ground-penetrating radar (GPR) for large-scale and non-destructive estimation of SHPs demands more effective approaches. This study evaluates the potential for monitoring soil water content (SWC) changes and estimating field-saturated hydraulic conductivity ( K fs ) by employing the Green-Ampt (GA) model using GPR time-lapse data. At two locations + a podzolic soil site in western Newfoundland, Canada, infiltration experiments were carried out on different days using the Beerkan method, which involved applying equal volumes of water over a short duration. A surface GPR system with a center frequency of 500 MHz was employed to monitor these experiments. The downward movement of the wetting zone during infiltration was monitored by collecting time-lapse GPR traces every 5 s. SWC changes estimated from GPR (GPR-SWC), and soil moisture probes (SMP-SWC) (installed to a depth of 0.20 m) were used as parameters in the GA model to estimate K fs . Our findings show that GPR provided consistent information on the dielectric constant (r = 0.902) and SWC variations during the infiltration experiment at both locations. The average K fs value (1.4 × 10 -5 ± 5.4 × 10 -6 m/s) estimated using the GPR-SWC in the GA model was in a similar magnitude to the theoretical value for the tested soil type and in close range to values measured by using conventional methods, although all approaches were significantly different. Further research is needed to validate this approach across various soil types and conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».