Probability Distribution and Spatial Dependence of Nitrous Oxide Emission
Notice bibliographique
Résumé
Climate controls soil N 2 O emissions via its effects on soil properties such as water‐filled pore space. Changes in climate should produce changes in the probability distribution and spatial dependency of soil N 2 O data. Knowing the extent of the changes in the distribution of this data is important for validating model predictions. The objectives of this study were to describe the probability distributions and estimate the spatial dependency of soil N 2 O emission data. On a hummocky, agricultural landscape in Saskatchewan, N 2 O emission data and related soil variables were taken from a 128‐point transect 15 times over 2 yr. Probability distributions were compared using a Chi‐square test. The range in spatial correlation was determined using the indicator semivariogram with a nested model fit approach. The mean N 2 O flux ranged from 25.3 to −0.2 ng N 2 O–N m −2 s −1 Probability distributions ranged in shape from reverse J‐shape through log normal to symmetrical. The majority of distributions were statistically different from each other, showing a lack of temporal stability. Mean N 2 O flux and distribution shape followed an event‐based/background emission pattern. High flux events had statistically similar, reverse J‐shaped distributions. As mean N 2 O flux decreased to a background level distribution, shape changed to log normal and symmetrical forms. A high nugget/sill ratio characterized the majority of sampling dates, although spatial dependency was generally moderate. Flux values in the fourth quartile tended to have a spatial dependency of 15 m, probably reflecting a topographic control at a landform element scale.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».