Identifying effects of local and nonlocal factors of soil water storage using cyclical correlation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are various factors governing the spatial and temporal variability of soil water storage including soil properties, topography and vegetation. Some factors act locally, whereas others act nonlocally, which means that a factor measured at one location has effect on soil water storage at another location. The objective of this study was to examine the effects of local and nonlocal controls of soil water storage in a hummocky landscape using cyclical correlation analysis. Soil water storage, soil properties and terrain indices were measured along a 128‐point transect of 576 m long from the semiarid, hummocky, prairie pothole region of North America. There are large coefficients of determination ( r 2 ) between soil water storage and sand content ( r 2 = 0.32–0.53), organic carbon content ( r 2 = 0.22–0.56), depth to carbonate layer ( r 2 = 0.13–0.63), wetness index ( r 2 = 0.25–0.45) and other variables at the measurement scale at different times, indicating strong local effects from these variables. The correlation coefficients were also calculated by physically shifting the spatial series of soil water storage with respect to that of controlling factors. The shifting improves the correlation between the spatial series, and the length of shifting indicated the difference in the response of soil water to its controlling factors. For example, the value of r 2 increased more than eightfold ( r 2 = 0.47–0.64) after shifting the spatial series of soil water storage by 54 m, almost equal to the average length of existing slope, compared with the very weak correlation ( r 2 = 0.02–0.08) at the measurement scale. This indicated the nonlocal effect from the relative elevation. The identification of nonlocal effects from factors improves the prediction of soil water storage. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».