On the estimation of saturated hydraulic conductivity: from local to field scale
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a comparison of Ks estimates obtained by three classical devices, namely the double ring infiltrometer (DRI), the Guelph version of the constant-head well permeameter (GP) and the CSIRO version of the ten- sion permeameter (CTP). A distinguishing feature of this study is the use of steady deep flow, obtained from controlled rainfall-runoff experiments, as a benchmark of Ks at "local" and field/plot scales to assess the reliability of the above methods. \nSpatially representative estimates of Ks are needed for simulating catchment scale surface runoff and infiltration. Classical methods for measuring Ks at the catchment scale are time-consuming. Important insights can be obtained by experiments aimed at understanding the controls of Ks in an agricultural setting and identifying the minimum number of samples required for estimating representative plot scale Ks values. This thesis presents results from a total of 131 double-ring infiltrometer measurements at 12 plots in a small Austrian catchment. \nClassical field techniques to determine Ks at the plot and catchment scales are complex and time-consuming, therefore the development of pedotransfer functions, PTFs, to derive Ks from easily available soil properties is of utmost importance. However, PTFs have been generally developed at the point scale, while application of hydrological modeling requires field scale estimates. In this thesis, values of field-scale saturated hydraulic conductivity, K ̄s , measured in a number of areas within the Austrian catchment, have been used to derive two PTFs by multiple linear regression (PTFMLR) and ridge regression (PTFR). Two alternative approaches have been used: (A) soil properties have been first interpolated with successive application of the PTFs, (B) the PTFs have been first applied in the sites where soil properties were available and then interpolated.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».