Characterizing scale‐ and location‐specific variation in non‐linear soil systems using the wavelet transform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary The combined action of physical, chemical and biological soil processes, which occur at different intensities and scales, causes complex spatial variation in soil that is difficult to characterize. The presence of non‐stationarity and non‐linearity increases this complexity. Wavelet transforms have been used to analyse non‐stationary soil spatial variation. In this study we used the wavelet transform to characterize the spatial variation of non‐linear soil systems. In the wavelet transform, a mathematical function (mother wavelet) is used to examine the frequency behaviour of a spatial series by translating or dilating the function. The effective resolution in identifying the frequency is dependent on the translation‐dilation parameter, which is further dependent on the central frequency of the mother wavelet. The central frequency of the commonly used mother wavelet (Morlet) has been modified in this study to capture up to 95% of the uncertainty in identifying frequency components present in spatial series. Increased central frequency resulted in more oscillations within a localized window and thus provided enhanced frequency resolution, which helped to identify the instantaneous (≡ localized) frequency ( IF ). Identification of the IF can reduce the local unpredictability and enable characterization of non‐linear systems. We have demonstrated the method with a case study using soil water storage and clay content data. The wavelet spectra and the wavelet IF spectra provided improved spatial resolution in identifying the dominant frequency (scale) of variation in the spatial series. Information on dominant scales can be used for scale‐specific prediction of soil properties and multiscale soil mapping and modelling.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle