Development of a Multivariate Regression Model for Soil Nitrate Nitrogen Content Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Although soil nitrate nitrogen (N) is a nutrient source for crop, it could be a potential nonpoint pollution source to the environment when its content remains high with an inappropriate management. Soil nitrate N content is affected by various factors, such as cultivation practices, N fertilizer application rate, soil properties, and climatic conditions. Understanding the effects of these factors on soil nitrate N content is necessary for nitrogen management and nonpoint source pollution control. Taking the data measured from 1996 to 1998 in a 25 ha row crop field located in Central Iowa, this paper intended to study the interwoven effects of these factors on soil nitrate N content using multivariate statistical analysis techniques of sample mean plots, a multivariate analysis of variance (MANOVA) model, and a multivariate linear regression model. The inferences made by the sample mean plots and MANOVA model indicate that the effects of these factors are additive, i.e., their main or direct effects are statistically significant but the interaction effects between and among them are insignificant at a 5% significance level. Incorporating these additive effects, a multivariate linear regression model was fitted to the dataset. The residual plots show that the dataset follows an approximate bivariate normal distribution, which is assumed by the MANOVA and multivariate linear regression models. The validation using the field data collected in 1999 indicated that the model explained more than 93% variations exhibited by the measured sublayed-averaged data on soil nitrate N content and soil moisture. However, this model is unable to account for the within-sublayer variations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».