論文の概要: A Data-facilitated Numerical Method for Richards Equation to Model Water Flow Dynamics in Soil

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02806v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 13:33:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-05 15:00:50.015448
• Title: A Data-facilitated Numerical Method for Richards Equation to Model Water Flow Dynamics in Soil
• Title（参考訳）: 土壌中の水流動態をモデル化するリチャーズ方程式の数値計算法
• Authors: Zeyuan Song and Zheyu Jiang
• Abstract要約: 根圏土壌の水分モニタリングは農業、スマート灌水、干ばつ防止に不可欠である。 混合形式-リチャーズ方程式を解くための新しいデータテンポラル数値法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4759142872591625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Root-zone soil moisture monitoring is essential for precision agriculture, smart irrigation, and drought prevention. Modeling the spatiotemporal water flow dynamics in soil is typically achieved by solving a hydrological model, such as the Richards equation which is a highly nonlinear partial differential equation (PDE). In this paper, we present a novel data-facilitated numerical method for solving the mixed-form Richards equation. This numerical method, which we call the D-GRW (Data-facilitated global Random Walk) method, synergistically integrates adaptive linearization scheme, neural networks, and global random walk in a finite volume discretization framework to produce accurate numerical solutions of the Richards equation with guaranteed convergence under reasonable assumptions. Through three illustrative examples, we demonstrate and discuss the superior accuracy and mass conservation performance of our D-GRW method and compare it with benchmark numerical methods and commercial solver.
• Abstract（参考訳）: 根圏土壌の水分モニタリングは、精密農業、スマート灌水、干ばつ防止に不可欠である。 土壌中の時空間水流動態のモデル化は、高非線形偏微分方程式(PDE)であるリチャーズ方程式(英語版)(Richards equation)のような水文モデルの解法によって達成される。 本稿では,混合形式リヒャルツ方程式を解くための新しい数値計算法を提案する。 D-GRW(Data-facilitated Global Random Walk)法と呼ばれるこの数値法は、有限体積離散化フレームワークにおいて、適応線形化スキーム、ニューラルネットワーク、大域ランダムウォークを相乗的に統合し、合理的な仮定で収束を保証するリチャーズ方程式の正確な数値解を生成する。 3つの例を通して, d-grw法の精度と質量保存性能を実証・検討し, ベンチマーク数値解法と商用解法との比較を行った。

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