Assessment of the lateral and vertical variability of soil organic carbon
Notice bibliographique
Résumé
Accurate predictions of changes in soil organic matter are difficult, at least in part, because of the lack of precision in measurements of soil organic carbon (SOC). This lack of precision is mostly due to the spatial variability in SOC that occurs with depth through the profile and laterally across the soil surface. The objective of this study was to assess the lateral and vertical variability of SOC in several pedologically distinct agricultural soils across Canada. Our goal was to determine the effect of different sampling methods on the precision of SOC measurements, namely: the effect of sampling either by fixed depth or by genetic soil horizon, the influence of compositing samples from different depth increments, and the number of cores required for a minimum detectable difference. Soils were sampled in increments down to 60 cm using a 4 × 3 m grid at six sites: two each from Ontario (Gleysol and Melanic Brunisol), Quebec (Humic Gleysol and Humo Ferric Podzol) and Saskatchewan (Dark Brown Chernozem). At four of the six sites, sampling by genetic soil horizon appeared to increase the precision of SOC measurements, but only when the surface 30 cm of the soil profile was considered. At the other two sites (soil types: Gleysol and Melanic Brunisol) sampling by fixed depth increments was more effective for increasing the precision of SOC measurements than sampling by genetic horizon. The effect of compositing samples from different depth increments had little influence on the precision of SOC measurements for all six soil types. These results suggest that sampling more than two depth increments per soil core has limited advantages for increasing statistical power to detect change in SOC. The high background SOC levels in the Gleysol soil would require a large number of soil cores in order to detect a small change in SOC such as that which would occur in a typical monitoring project. The Chernozem soils had lower spatial variability in SOC than the soil types in eastern Canada. Determining a statistically significant change in SOC of 5 Mg ha -1 would be difficult with the sampling design used in this study. Key words: Soil organic carbon, statistical power, sampling design, coefficient of variation, spatial variability, Canada
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».