Upslope length improves spatial estimation of soil organic carbon content
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying soil organic carbon (SOC) is important to aide in assessing carbon (C) sequestration potential, and as an indicator of soil quality. However, intensive s ampling of SOC for quantification can be expensive and time consuming. The objectives of this study were to identify which topographic index correlated best with SOC and determine if incorporating the index improved interpolation of limited SOC data. A transect with 93 sample points spaced 6 m apart was set up, and four topographical indices (curvature, wetness index, upslope length, and elevation) were evaluated for their potential as secondary variables. Three Kriging-based interpolation methods, ordinary kriging, cokriging, and simple kriging with varying local means were compared to determine if incorporating topographical indices improved interpolation of SOC. The upslope length, which takes into consideration the quantity of water that will be redistributed to a point, was found to have the strongest relationship with SOC (R 2 = 0.48, P < 0.01) and was used as a secondary variable for kriging. Thirty points from the SOC data were randomly selected and used in the kriging algorithms to estimate the remain ing 63 points. The sum of squared differences (SSD) showed a significant reduction (from 1677 to 1455 for SKlm and from 1677 to 1464 for cokriging) in estimates when upslope length was used as a secondary variable. These results indicate that fewer samples may be taken to estimate SOC accurately and precisely if upslope length is incorporated. On a landscape scale this could facilitate quantification of carbon credits and management decisions in precision farming systems. Key words: Geostatics, kriging, cokriging, organic carbon, landscape processes, wetness index
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».