Topographic influence on the variability of soil properties within an undulating Manitoba landscape
Notice bibliographique
Résumé
As soil properties influence productivity, it is of interest to characterize their distribution for the purpose of intensified agricultural management in variable landscapes. Soil properties (soil organic C content, soil pH, A horizon thickness, solum thickness and depth to carbonates) were studied in 10 intensively sampled transects in a gently undulating glacial till landscape near Miniota, Manitoba. Using a landform description model, the study site was delineated into upper, mid and lower elevation landform element complexes (LEC). The program used a digital elevation model created from relative elevation data collected on a 10-m grid. Sample points were also stratified by soil series; Newdale (Orthic Black Chernozem), Varcoe (Gleyed Rego Black Chernozem) and Angusville (Gleyed Eluviated Black Chernozem) soils of the Newdale association were identified. Landform element complexes were ranked lower > mid > upper with respect to convergent landscape character. The eluviated Angusville profiles occurred under more convergent landscape character than the Newdale or Varcoe series. There was a consistent rank of lower > mid > upper with respect to depth to carbonates, A horizon thickness, solum thickness and soil organic C content. Relative ranking of the pH in the Ap horizon was the opposite. In all cases, the lower LEC emerged as most clearly distinct. There was substantial variability in soil profile development, and, therefore, soil series membership, within individual LEC. This indicated that the scale at which LEC are delineated is broader than that at which soil series variability occurs. Nonetheless, LEC were useful in capturing gross variability in soil properties within the landscape at a scale that would allow unique agricultural management practices. Key words: Soil-landscape, solum thickness, depth to carbonates, organic carbon, soil pH
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».