Notice bibliographique
Résumé
Summary Stochastic models of soil variation are used in geostatistical analysis, but in general they bear no relation to our mechanistic understanding of the processes in soil that cause its properties to vary spatially. It is proposed that we require a suitable stochastic model in which space is partitioned into discrete domains as a first step towards random spatial models that incorporate our understanding of processes in soil. Even though the soil is essentially continuous in its spatial variation, there are components of soil variation (e.g. differences between parent materials) which are discontinuous. This paper shows how variogram models can be derived directly from the Poisson Voronoi Tessellation (PVT), a stochastic‐geometric partition of d ‐dimensional space. The PVT variogram models, for d = 2 and 3, were fitted to variograms estimated from data over disparate scales, including computerized tomographic images of soil aggregates (pixels of a few tens of micrometres long) and the land systems of Swaziland. In all cases, PVT variogram models fitted better than the conventional geostatistical ones. The good performance of PVT variogram models at these disparate scales encourages further work on tessellation models for soil variation. In principle such models could incorporate information on underlying factors of soil formation such as the spatial distribution of individual plants, the origin and growth of microbial colonies, spatial processes in soil chemistry (such as reaction–diffusion processes) and geometrical information on boundaries between geological strata or contrasting plant communities. PVT models may therefore be one component of a random model of soil variation which reflects our understanding of soil‐forming processes, and so have a stronger scientific basis than the models that are now in standard use.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».