MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2996286281 · doi:10.34726/hss.2019.67040

On the estimation of soil saturated hydraulic conductivity: from local to field scale

2019· dissertation· de· W2996286281 on OpenAlex
Tommaso Picciafuoco

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenuereposiTUm (TU Wien) · 2019
Typedissertation
Languagede
FieldEngineering
TopicSoil and Unsaturated Flow
Canadian institutionsnot available
FundersTechnische Universität Wien BibliothekTechnische Universität WienMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAustrian Science Fund
KeywordsHydraulic conductivitySoil scienceScale (ratio)Environmental scienceGeotechnical engineeringField (mathematics)Hydrology (agriculture)GeologyGeomorphologyGeographySoil waterMathematicsCartography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Die gesättigte hydraulische Leitfähigkeit des Bodens,Ks, spielt eine ent-scheidende Rolle bei der Aufteilung des Niederschlags in Oberflächenabflussund Infiltration. Die üblicherweise verwendeten Instrumente und Methodenfür Insitu-Messungen von Ks haben häufig zu widersprüchlichen Ergebnissen geführt. Diese Dissertation stellt einen Vergleich von Bestimmungsmethoden für Ksdar, die mit drei klassischen Messgeräten erhalten wurden,nämlich dem Doppelringinfiltrometer (DRI), der Guelph-Version des Permeameters mit konstantem Wasserspiegel (GP) und der CSIRO-Version des Saugspannungspermeameters (CTP). Ein kennzeichnendes Merkmal dieser Studie ist die Verwendung stationärer Infiltrationsbedingungen bei kontrollierten Niederschlag-Abflussexperimenten, die als Benchmark für die Messungen aufder lokalen Skale und der Feldskale verwendet werden, um deren Zuverlässigkeit zu bewerten. Die DRI Methode überschätzt Ks stark, die GP Methode ergibt widersprüchliche Schätzungen mit einer erheblichen Überschätzung inden Laborexperimenten und einer Unterschätzung auf der Feldskale, während die CTP Methode durchschnittliche Werte mit Fehlern von 24 %auf der Feldskale und 66 % in den Laborexperimenten liefert. Die DRI Methode liefert eine bessere Schätzung der räumlichen Variabilität im Vergleich zu GP und CTP,es sollte jedoch eine separate Kalibrierung vorgenommen werden, um die Überschätzung der Ks Werte zu korrigieren. Die Gründe für die Abweichungen innerhalb und zwischen den Messverfahren sind noch nicht vollständig verstanden. Für die Simulation von Oberflächenabfluss und Infiltration in Einzugsgebieten sind räumlich repräsentative Schätzungen von Ks erforderlich. Die klassischen Messmethoden für Ks auf der Einzugsgebietskala sind zeitaufwändig. Wichtige Erkenntnisse können durch Experimente gewonnen werden, die darauf abzielen, die Einflussfaktoren auf Ks in einer landwirtschaftlich genutzten Landschaft zu verstehen, und die Mindestanzahl von Messwerten zuermitteln, die für die Bestimmung repräsentativer Werte von Ks erforderlich sind. Diese Arbeit präsentiert Ergebnisse von insgesamt 131 Doppelring-Infiltrometermessungen auf 12 Messflächen in einem kleinen österreichischen Einzugsgebiet. Eine statistische Analyse von im gesamten Einzugsgebiet zeigt, dass diese nur geringfügig von den physikalischen und topographischen Bodeneigenschaften beeinflusst wird, während die Landnutzung einen wichtigen Einflussfaktor darstellt. Die höchsten Ks Werte wurden auf Ackerflächen beobachtet, wobei der Median bzw. der Variationskoeffizient (CV) etwa das Dreifache bzw.75 % der Werte auf Grünland betragen. Eine Unsicherheitsanalyse, die darauf abzielt, die minimale Anzahl von Ks Messungen zu bestimmen, die für die Ermittlung des geometrischen Mittels über eine bestimmten Fläche mit vorgegebener Genauigkeit erforderlich ist, zeigt, dass der Nutzenzusätzlicher Messungen über eine bestimmte und von der Plotgröße abhängige Anzahl von Messungen hinaus gering ist. Das Konfidenzintervall des geometrischen Mittels von Ks nimmt mit der Anzahl der Messungen ab und steigt mit der Größe der Fläche auf der gemessen wird. Die Anwendung dieser Erkenntnisse für die Planung von Feldkampagnen wird diskutiert. Klassische Methoden zur Bestimmung von Ks auf der Feldskale und der Einzugsgebietsskale sind komplex und zeitaufwändig, daher ist die Entwicklung von Pedotransferfunktionen (PTFs) zur Ableitung von Ks aus leicht verfügbaren Bodeneigenschaften von äußerster Wichtigkeit. PTFs wurden jedoch im Allgemeinen auf der Punkteskala entwickelt, während die Anwendung für die hydrologische Modellierung eine Schätzung auf der Feldskale erfordert. In dieser Arbeit wurden Werte für die gesättigte hydraulische Leitfähigkeit auf der Feldskale, die auf einer Reihe von Flächen innerhalb des österreichischen Einzugsgebiets gemessen wurden, verwendet, um zwei PTFs durch multiplelineare Regression (PTFMLR) und Ridge-Regression (PTFR) abzuleiten. DieKalibrierung und Validierung der PTFs zeigt, dass die PTFR Methode bessere Schätzungen mit kleineren durchschnittlichen Fehlern liefert. Dies legt nahe,dass die Ridge-Regression eine gültige Alternative zu der weit verbreitetenlinearen Regressionsmethode ist. Die PTFs wurden auch verwendet, um Ks auf Flächen zu berechnen, auf denen keine Infiltrationsmessungen durchgeführt wurden, um eine Ks Karte des gesamten Einzugsgebiets zu erhalten. Um eine für die hydrologische Modellierung des Einzugsgebiets geeignete räumliche Auflösung zu erhalten, ist eine Interpolation der verfügbaren Bodeneigenschaften erforderlich. Dafür wurden zwei alternative Ansätze verwendet: (A) Bodeneigenschaften wurden zuerst interpoliert, und dann wurden die PTFs angewendet. (B) Die PTFs wurden zuerst an den Standorten angewendet,an denen Bodeneigenschaften verfügbar waren, und dann interpoliert. Die durch die PTFMLR erhaltene Karte erwies sich aufgrund der nahezu gleichenWerte innerhalb des Einzugsgebiets als nicht repräsentativ für die räumlicheVariabilität, was nicht realistisch ist. Andererseits weist die mittels PTFR auf der Grundlage des Ansatzes (A) erzeugte Karte ein viel variableres räumliches Muster von Ks auf, das mit der Einzugsgebietsmorphologie und den Bodeneigenschaften konsistent ist.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.352
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.220
Teacher spread0.212 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it