Evaluation of Electromagnetic Induction to Characterize and Map Sodium‐Affected Soils in the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Sodium‐affected soils (SAS) cover more than 10 million acres in the Northern Great Plains. Improving the classification, interpretation, and mapping of SAS is a major goal of the USDA‐NRCS as Northern Great Plains soil surveys are updated. Apparent electrical conductivity (EC a ) as measured with ground conductivity meters has shown promise for mapping SAS, but use of this geophysical tool needs additional evaluation. This study used an EM‐38 MK2‐2 meter (Geonics Limited, Mississauga, Ontario), a Trimble AgGPS 114 L‐band DGPS (Trimble, Sunnyvale, CA) and the RTmap38MK2 program (Geomar Software, Inc., Mississauga, Ontario) on an Allegro CX field computer (Juniper Systems, North Logan, UT) to collect, observe, and interpret EC a data in the field. The EC a map generated on‐site was then used to guide collection of soil samples for soil characterization and to evaluate the influence of soil properties in SAS on EC a as measured with the EM‐38MK2‐2. Stochastic models contained in the ESAP software package were used to estimate the sodium adsorption ratio (SAR) and salinity levels from the measured EC a data in 30 cm depth intervals to a depth of 90 cm and for the bulk soil (0–90 cm). This technique showed promise, with meaningful spatial patterns apparent in the EC a data. However, many of the stochastic models used for salinity and SAR for individual depth intervals and for the bulk soil had low R 2 values. At both sites, significant variability in soil clay and water contents along with a small number of soil samples taken to calibrate the EC a values to soil properties likely contributed to these low R 2 values.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».