Using the Dual‐Pathway Parallel Conductance Model to Determine How Different Soil Properties Influence Conductivity Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
The correlation structure between apparent soil electrical conductivity (EC a ) and various soil properties can often appear radically dissimilar in different field surveys. Ideally, some type of methodology for survey data validation should be developed that can predict the expected correlation structure between EC a survey data and various soil properties, given information about the soil properties themselves. In this paper, we review an existing model for EC a and hypothesize that this model can be used to accurately predict the expected correlation structure between EC a data and multiple soil properties of interest (such as soil salinity, saturation‐paste percentage, and soil water content). Our objective is twofold: (i) to demonstrate how this model can be employed to produce the expected correlation structure and (ii) to extend this EC a model to handle survey data collected under low water content situations by dynamically adjusting the model's assumed water content function. This adjustment can be estimated using acquired EC a signal and soil sample data, and its statistical significance can be determined for each specific survey situation. We demonstrate both of these techniques using acquired electromagnetic induction signal data and measured soil properties of interest from 12 different field salinity surveys performed in California and Colorado and in Alberta, Canada. Results from these 12 surveys suggest that the ordinary model is able to accurately predict the expected correlation structure between conductivity and soil property when the water content is near field capacity and that the dynamically adjusted model is able to substantially improve the accuracy of the predicted correlation structure when the water content is significantly below field capacity.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».