Time, location, and scale dependence of soil nitrous oxide emissions, soil water, and temperature using wavelets, cross‐wavelets, and wavelet coherency analysis
Notice bibliographique
Résumé
Soil N2O emission measurements have high‐spatial and temporal variability that results in poor field scale predictive relationships, and this leads to high uncertainty in estimates of flux. Correlation between variables may be location and scale dependent. This needs to be understood to identify at what scales or locations predictive relationships may be used to reduce uncertainty in estimates. The purpose of this study was to describe the scale and location dependency of N2O emission on soil water and temperature using wavelet coherency and their change through time. Measurements of N2O flux, soil water content, and temperature were made multiple times from a 128‐point transect on a hummocky, agricultural landscape in the Dark Brown soil zone of Saskatchewan, Canada. Using three sampling dates in the spring of 2004, the local wavelet, cross‐wavelet, and wavelet coherency spectra were generated. In late March, the spatial pattern of wavelet coherency between soil N2O flux and temperature was scale dependent. At the end of April, there was no significant relationship between N2O and temperature. Instead, a location‐dependent spatial pattern existed between flux and water‐filled pore space. By late June, there were no significant scale‐ or location‐dependent relationships. The results indicate that N2O emission models for this landscape cannot rely on a single predictive relationship, but may have to adjust between scale‐ and location‐dependent relationships at different times of the year.
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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 | 0,001 |
| 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 ».