Scaling analysis of soil water retention parameters and physical properties of a Chinese agricultural soil
Notice bibliographique
Résumé
Measurement scale of soil water retention parameters is often different from the application scale. Knowledge of scaling property of soil hydraulic parameters is important because scaling allows information to be transferred from one scale to another. The objective of this study is to examine whether these parameters have fractal scaling properties in a cultivated agricultural soil in China. Undisturbed soil samples (128) were collected from a 640-m transect at Fuxin, China. Soil water retention curve and soil physical properties were measured from each sample, and residual water content (θr), saturated soil water content (θs), and parameters αvG and n of the van Genuchten water retention function were determined by curve-fitting. In addition, multiple scale variability was evaluated through multifractal analyses. Mass probability distribution of all properties was related to the support scale in a power law manner. Some properties such as sand content, silt content, θs, and n had mono-fractal scaling behaviour, indicating that, whether for high or low data values, they can be upscaled from small-scale measurements to large-scale applications using the measured data. The spatial distribution of organic carbon content had typically multifractal scaling property, and other properties – clay content, θr, and αvG – showed a weakly multifractal distribution. The upscaling or downscaling of multifractal distribution was more complex than that of monofractal distribution. It also suggested that distinguishing mono-fractals and multifractals is important for understanding the underlying processes, for simulation and for spatial interpolation of soil water retention characteristics and physical properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».