Variability of seasonnally frozen ground in an agricultural field using drone-based GPR
Notice bibliographique
Résumé
Spring in cold regions is a critical time for floods, as snowmelt releases large amounts of water into watersheds. Seasonally frozen ground reduces soil infiltration and increases runoff by blocking pores in the soil. This limited infiltration causes rivers to respond faster to rain or meltwater, heightening flood risks. Most hydrological models used to project flood risks in a future climate are built on the assumption that, for a given land use, soil infiltrability is somewhat homogeneous. We challenge that assumption by measuring frozen ground thickness distribution in an agricultural field over an entire winter. For that purpose, we measured frost thickness at one specific point of the field at a sub hour frequency and over a +/- 120m transect on a weekly basis. Point measurements were done using TDR sensors. The transect measurements were performed with a drone-based ground penetrating radar (GPR). The use of a drone based GPR allowed repetitive measurements over a given transect in a nondestructive way. Unlike a drone based GPR, the use of a ground based GPR would have altered the snow cover over the studied transect with potential perturbations of the heat exchanges at the ground surface.Field measurements show that the ground frost depth is not spatially uniform all winter long. During the snowmelt period, the ground frost depth is particularly heterogeneous. We found that 78.11% of the transect that we were able to interpret had an unfrozen layer on top of the frozen ground. If the top layer of the ground is unfrozen during the snowmelt period, it forms a zone where there can be liquid water infiltration and/or storage. Furthermore, because of the spatial variability of ground frost, some areas thaw completely before others. The matric potential of these areas increases and allow preferential infiltration in the thawed zone while the ground is still considered frozen. We conclude that it is important to account for spatial variability of ground frost to better understand how seasonally frozen ground impacts infiltration and flooding. The study shows that drone based GPR is a well-adapted tool to evaluate frozen ground thickness variability in a repetitive and non-destructive way.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».