Determination of organic carbon and nitrogen in particulate organic matter and particle size fractions of Brookston clay loam soil using infrared spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine whether models developed from infrared spectroscopy could be used to estimate organic carbon (C) content, total nitrogen (N) content and the C:N ratio in the particulate organic matter (POM) and particle size fraction samples of Brookston clay loam. The POM model was developed with 165 samples, and the particle size fraction models were developed using 221 samples. Soil organic C and total N contents in the POM and particle size fractions (sand, 2000–53 µm; silt, 53–2 µm; clay, <2 µm) were determined by using dry combustion techniques. The bulk soil samples were scanned from 4000 to 400 cm −1 for mid‐infrared (MIR) spectra and from 8000 to 4000 cm −1 for near‐infrared (NIR) spectra. Partial least squares regression (PLSR) analysis and the ‘leave‐one‐out' cross‐validation procedure were used for the model calibration and validation. Organic C and N content and C:N ratio in the POM were well predicted with both MIR‐ and NIR‐PLSR models ( = 0.84–0.92; = 0.78–0.87). The predictions of organic C content in soil particle size fractions were also very good for the model calibration ( = 0.84–0.94 for MIR and = 0.86–0.92 for NIR) and model validation ( = 0.79–0.94 for MIR and = 0.84–0.91 for NIR). The prediction of MIR‐ and NIR‐PLSR models for the N content and the C:N ratio in the sand and clay fractions was also satisfactory ( = 0.73–0.88; = 0.67–0.85). However, the predictions for the N content and C:N ratio in the silt fraction were poor ( = 0.23–0.55; = 0.20–0.40). The results indicate that both MIR and NIR methods can be used as alternative methods for estimating organic C and total N in the POM and particle size fractions of soil samples. However, the NIR model is better for estimating organic C and N in POM and sand fractions than the MIR model, whereas the MIR model is superior to the NIR model for estimating organic C in silt and clay fractions and N in clay fractions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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