Depth Persistence of the Spatial Pattern of Soil Water Storage in a Hummocky Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Information on surface soil water is readily available either from satellite images or from other surface measurements. Understanding the relationships between soil water at the surface and subsurface layers can help understand hydrological processes at depth. The objective of this study was to examine the similarities in the overall and scale specific spatial patterns of soil water storage at different depths. Soil water content was measured at the 20-cm depth increments, from the surface to a depth of 140 cm, using a neutron probe and time-domain reflectrometry along a transect traversed over several knolls and depressions at St. Denis National Wildlife Area (SDNWA), Saskatchewan, Canada. High soil water storage was observed in depressions and low water storage on knolls creating an inverse spatial pattern relative to elevation. High Spearman rank correlation coefficients between the surface and subsurface soil layers indicated strong similarity in the overall spatial pattern of soil water at different depths. Soil water contents in layers close in vertical distance had stronger similarity than that of layers far apart. Wavelet coherency analysis indicated strong similarity in the large-scale (>72 m) spatial patterns of soil water at the surface layer and deeper layers during recharge period. However, large-scale similarity was weaker during discharge period than during recharge period. The small- and medium-scale similarity changed with depths during both recharge and discharge periods. The scale specific similarity in the spatial pattern of soil water can be used to guide estimating subsurface soil water at different depths from the surface soil water.
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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 | 0,000 | 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 ».