Spatial Variability Modeling of Soil Erodibility Index in Relation to Some Soil Properties at Field Scale
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">Soil erosion is a major land degradation issue affecting various facets of human lives. To curtail soil erosion occurrence requires understanding of soil properties and how they influence soil erosion. To this end, the soil erodibility index which gives an indication of the susceptibility of soils to erosion was examined. In particular, we aimed to determine soil erodibility index at field scale and establish relationships that exist between selected soil properties and soil erodibility index. It was hypothesized that for soil erodibility index to vary spatially, then the existing soil properties should have varying spatial structure. Hundred disturbed and 100 undisturbed soil samples were collected from a 7.3 ha gridded area. The samples were analyzed for particle size distribution, bulk density, particle density, organic matter content and porosity. All soil analyses were conducted following standard procedures. Data were analyzed statistically and geostatistically on the basis of semivariograms. Sandy clay loam was the dominant soil texture in the studied field. Results indicate significant negative relationship between<strong> </strong>sand content, bulk density, particle density and organic matter with soil erodibility index. Silt correlated significantly with a positive relation with soil erodibility. Estimated erodibility for the sampled field ranged from 0.019 t.ha.hr/ha.MJ.mmto 0.055 t.ha.hr/ha.MJ.mm. The order of dominance of erodibility ranges were 0.038-0.042 t.ha.hr/ha.MJ.mm&gt; 0. 036-0.08 t.ha.hr/ha.MJ.mm&gt; 0.032-0.036 t.ha.hr/ha.MJ.mm&gt; 0.019-0.032 t.ha.hr/ha.MJ.mm&gt; 0.042-0.055 t.ha.hr/ha.MJ.mm. Regression analysis revealed silt to be the most significant variable that influences soil erodibility. The best regression of soil properties on soil erodibility index gave an R<sup>2 </sup>of 0.90. A comparison of the regression equation with other studies indicated good performance of the equation developed.</p>
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».