Trend Effect and an Isotropy of Soil Particle Composition in the Chengdu Plain
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the spatial variation characteristics of soil particle composition on both sides of Qingbaijiang River (Chengdu Xin Du District of Sichuan province) by using the geostatistical component of ArcGIS and GS software. The results have shown that the trends of sand contents in the east-west direction and the north-south direction were first order and second order, respectively. And the trends of both silt particle and clay particle contents were first order in the east-west direction, and second order in the north-south direction. The anisotropy semi variance models of sand particle content showed that the ranges in the long axis direction were 718.77 m and 677.01 m and the ranges in the short axis direction were 273.78 m and 276.63 m with first order and second order. The results showed that the difference between the ranges in the short axis direction and the ranges in long axis direction changed little, while the anisotropy semi variance model had longer ranges than the isotropy model with the trend parameters of first order. From the error analysis and the result that reflect regional and local trend, it indicated that Kriging interpolation method considering the study about soil particle composition along Qingbaijiang River with the second order trend effect was the best, comparing the contour maps of sand particle content under different trend effects and anisotropy parameters.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».