A porous‐matrix sensor to measure the matric potential of soil water in the field
Notice bibliographique
Résumé
Summary The matric potential of soil water is probably the most useful assessment of soil water status. However, the water‐filled tensiometer (the benchmark instrument for measuring matric potential) typically only operates in the range 0 to −85 kPa. In this paper, we report the development of a porous‐matrix sensor to measure matric potential in the approximate range −50 to −300 kPa. The sensor uses a dielectric probe to measure the water content of a ceramic material with known water retention characteristics. The calculation of matric potential takes into account hysteresis through the application of an appropriate model to measured wetting and drying loops. It is important that this model uses closed, rather than open, scanning loops. The calibrated sensors were tested in the field and the output compared with data from water‐filled tensiometers and dielectric measurements of soil water content. These comparisons indicated that conventional tensiometers gave stable but false readings of matric potential when soil dried to matric potentials more negative than −80 kPa. The porous‐matrix sensors appeared to give reliable readings of matric potential in soil down to −300 kPa and also responded appropriately to repeated wetting and drying. This porous‐matrix sensor has considerable potential to help understand plant responses to drying soil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».