Determination of soil organic carbon and nitrogen at the field level using near-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the use of near-infrared spectroscopy (NIRS) for the rapid analysis of organic C (Corg) and organic N (Norg) in the A horizon of soil within a single field. Soil was sampled throughout a field in Manitoba, Canada to capture soil variability associated with topography. The soil samples were oven-dried and treated with acid to remove carbonates, after which C and N were determined by dry combustion. In this study, portions of the dried soil samples not treated with acid were scanned with a near-infrared scanning spectrophotometer between 1100 and 2500 nm. Correlating the spectral and the chemical analytical data using multiple linear regression or principal component analysis/partial least squares regression gave useful correlations for Corg. Over the range of 0–40 mg g-1 Corg, NIR-predicted values explained 75–78% of the variance in the chemical results. Results were improved to 80% for calibrations developed for the 0–20 mg g-1 organic C range. Useful results were not obtained for Norg although the literature shows that total N in soil is predictable using NIRS. It is likely that the acid treatment altered the composition of the samples in an inconsistent manner such that the chemically analyzed samples and those scanned by NIRS were different from each other in Norg concentration or composition. Extrapolation of these Corg results to the landscape scale implies that NIRS has potential to be a suitable method for mapping C for the purposes of monitoring C sequestration. Key words: Near-infrared spectroscopy, soil, carbon, nitrogen, topography, soil monitoring
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».