Assessment of Physical Properties of Water Repellent Soils
Auteurs : Mahta Movasat, Ingrid Tomac
Résumé : This note presents a comprehensive characterization of physical and mechanical properties of water repellent (hydrophobic) soil collected from Cleveland National Forest in California immediately after the Holy Fire, 2018, and delineates comparisons with chemically induced hydrophobic sand in the laboratory. Hydrophobicity is a particle surface characteristic that governs different levels of attraction between water molecules and solid particles. Wildfires can cause different levels of hydrophobicity in shallow soil layers based on fire severity, vegetation, and chemical structure of the soil. Natural and chemically induced regular and hydrophobic sands are characterized by grain size distribution, water retention curve, water contact angle and electron microscopic imaging, including the relationship between water entry value and the drop contact angle in hydrophobic soil. Comparative knowledge of natural and chemically induced hydrophobic soil properties will help future research to better predict soil behavior and improve insights into post-wildfire soil erosion and mudflow mechanisms. This note contributes to a database of wildfire-induced hydrophobic soil with detailed properties and assesses the applicability of laboratory made hydrophobic soils for studying mudflows by comparison to the natural water repellent soil collected from the burned site.
Explorez l'arbre d'article
Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.