Evidence of a union between organic carbon and water content in soil
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic matter, comprising ∼58% soil organic carbon (SOC), is attributed with increased water holding capacity in the surface horizon of agricultural soil. This paper addresses the role of SOC as a component of a common functional unit in soil from analysis within a single field and over multiple fields. Soil data measured on the fields during the SMAPVEX12 satellite prelaunch algorithm development campaign exhibited high correlation among SOC, field-mean soil water content (SWC), bulk density, and soil texture. The analysis extended over a wide range of soil texture and wetness in the top 5 cm of soil over 50 agricultural fields covering ∼400 km 2 of southern Manitoba. Data collected over a much smaller area from Ontario silt loam soils at the Elora Research Centre demonstrated a similar correlation between SOC and SWC in intensive field sampling. This intercorrelation of SOC and SWC is examined with partial least-squares regression, principal component analysis, and geostatistical semivariograms. A model is proposed to interpret the feedback process between SOC and SWC to explain the persistent correlation. Further work to substantiate the strengths and limits of the relationship between SOC and SWC may be beneficial for estimating SWC for remote sensing, agriculture, hydrology, and ecosystem function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».