Inverse Estimation of the Hydrodispersive Properties of Unsaturated Soil Using Complex-Variable-Differentiation Method under Field Experiments Conditions


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Because soil hydraulic properties are indispensable for determining soil water retention and soil solute movement, their input for simulation models is essential. Many of these parameters cannot be estimated directly at the scale of interest, but can only be derived through inverse modeling. During this process, the parameters are generally adjusted using least-squares approach with Levenberg–Marquardt (LM) algorithms in which numerically simulated models are fitted to measured data. In this study we used a new inverse method to estimate the unsaturated soil hydro-dispersive properties from in-situ experiments. The method employs complex-variable-differentiation method (CVDM) to accurately predict of the hydraulic properties of the van Genuchten–Mualem models (θr, θs, α, ks, n). To the knowledge of the authors, it is first study use CVDM in soil physics. The optimization procedure was performed by using a continuous data set of daily in situ soil water content and bromide concentration measurements. Estimated parameters during the inversion showed high correlation (R2 = 0.88, RMSE = 0.013 and the model efficiency CE = 0.77) by using the CVDM-methods with the actual field measurements, compared with the traditional LM-algorithm (R2 = 0.81, RMSE = 0.021 and CE = 0.626). The results show that the new inverse analysis in the present work has the high accuracy, validity, uniqueness, and higher inversion efficiency. Meanwhile, the convergence and stability of the modified LM-algorithm are improved. Overall, it was concluded that the CVDM is promising method to estimate hydro-dispersive parameters in soil physics.

Об авторах

H. Qanza

Department of Physics, Interdisciplinary Laboratory for Natural Resources and Environment

Email: maslouhi_a@yahoo.com
Марокко, Kenitra

A. Maslouhi

Department of Physics, Interdisciplinary Laboratory for Natural Resources and Environment

Автор, ответственный за переписку.
Email: maslouhi_a@yahoo.com
Марокко, Kenitra

M. Hachimi

Department of Physics, Interdisciplinary Laboratory for Natural Resources and Environment

Email: maslouhi_a@yahoo.com
Марокко, Kenitra

A. Hmimou

Department of Physics, Interdisciplinary Laboratory for Natural Resources and Environment

Email: maslouhi_a@yahoo.com
Марокко, Kenitra

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».