Fractal Description of the Spatial and Temporal Variability of Soil Water Content Across an Agricultural Field
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Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing interest in quantifying the space-time variation of soil properties. This issue offers a unique set of problems that have been addressed using various methods. Here, the spatial and temporal scaling behavior of topsoil water content at the field scale was explored using the fractal approach. Results from fractal analysis were compared with those from other methods describing either spatial variability or temporal trends and stability of soil moisture. Time domain reflectometry probes were installed at the 0- to 20-cm depth in a clay loam soil under natural pasture in Ottawa, Ontario, Canada. Soil water content was measured 34 times at 164 points on a square grid with 10-m spacing. Mean soil water content and coefficients of variation showed significant negative linear relationship for both sampling dates (r2 = 0.783) and sampling points (r2 = 0.804). Both spatial and temporal data sets were characterized by a self-affine fractal Brownian motion model that requires two parameters, fractal dimension, D, and crossover length, l. For spatially sampled data sets at different times, D ranged from 2.589 to 2.910 and l ranged from 0.95 to 6.97 m. For temporal data sets measured on 10-m grid nodes, D was between 1.145 and 1.919 and l was from 0.069 to 9.40 days. Fractal analysis added information on the scale dependence of spatially and temporally sampled data sets, which is not taken into account by classical statistics. Also, interpretation of fractal parameters provided further insight when contrasted with temporal stability analysis. Fractal dimension and crossover length of temporal series showed spatial dependence, and ordinary kriging was used to map these two fractal parameters.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle