Spectral Analysis of Tillage‐Induced Differences in Soil Spatial Variability
Notice bibliographique
Résumé
Tillage research has traditionally focused on mean effects; few studies have compared treatments in terms of their spatial variability. We applied several methods of time‐space series analysis to investigate the spatial variability of gravimetric water content (w), volumetric water content (θ), bulk density (ρ b ) and total C (TC) in the upper 10 cm of long‐term conventional‐till (CT) and no‐till (NT) soil management practices at Lexington, KY. The soil was a Maury silt loam (fine, mixed, semiactive, mesic Typic Paleudalf). Replicate transects were established in untracked interrows parallel to the direction of tillage in the CT practice. Each transect was 48.5 m long with 107 equally spaced sampling points. Soil spatial variability was higher under NT than under CT. Spectral analyses of variance identified significant differences between tillage treatments at frequencies <0.02 cycles m −1 for all soil properties, and at 0.18 cycles m −1 for w, 0.13, 0.31 and 0.48 cycles m −1 for θ, and 0.22, 0.70 and 0.90 cycles m −1 for ρ b Spatial variations in water content and ρ b appeared to be related to the distribution of TC. Coherency analysis indicated relationships were strongest at frequencies <0.09 cycles m −1 For NT the relationship between w and TC was also significant at higher frequencies (1.01–1.05 cycles m −1 ). Gravimetric water content increased as TC increased, while θ and ρ b decreased. Lagged relations for w versus TC were more frequent in CT than NT, possibly due to soil translocation during tillage operations. The opposite was true for θ versus TC and ρ b versus TC, suggesting that soil aggregates form at some distance from sites of carbon deposition under NT.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».