Quantifying spatial uncertainty of soil organic matter content using conditional sequential simulations: A case study in Emilia Romagna Plain (Northern Italy)
Notice bibliographique
Résumé
The development and the application of soil organic matter (SOM) indices have recently received much attention by soil scientists. Inventories of soil carbon for modeling, monitoring and mapping programs are currently being realized at different scales, ranging from global to national, to sub-regional, in order to provide operative tools for land use planners and decision makers. This paper presents the results of a research project on the estimation of SOM spatial distribution in the Emilia Romagna Plain, focusing on the effect of spatial uncertainty on the development and mapping of SOM content. In this work, the analysis has been carried out adopting and comparing two distinct geostatistical approaches to assess the uncertainty regarding the content of SOM jointly over several locations on a regular grid: a parametric approach based on the assumption of a multi-gaussian data distribution and a non-parametric approach based on the transformation of data in indicator variables through selection of operatively significant sill values. Two different SOM content class maps are presented with associated uncertainty. The two maps, although almost coincident in terms of SOM content class distribution in the study area, show a significantly different overall degree of spatial uncertainty, with the non-parametric approach based map showing the highest overall accuracy. Key words: Soil organic matter inventory, spatial variability, stochastic simulations, indicators uncertainty
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».