Characterization of Water Retention Curves for a Series of Cultivated Histosols
Notice bibliographique
Résumé
Water retention curves are essential for the parameterization of soil water models such as HYDRUS. Although hydraulic parameters are known for a large number of mineral and natural organic soils, our knowledge on the hydraulic behavior of cultivated Histosols is rather limited. The objective of this study was to derive characteristic water retention curves for a large cultivated peatland with lettuce ( Lactuca sativa L.) and vegetable farming in southern Quebec, Canada. A comparison showed that the van Genuchten model fits better to the water retention data obtained with a Tempe pressure cell experiment than the Groenevelt–Grant model in terms of residual sum of squares; however, the difference in performance was quite small due to the high number of iterations used for fitting. Finally, an agglomerative cluster analysis of 85 peat samples allowed us to define two distinct water retention curves, where the first water retention curve described samples of relatively shallow (<150 cm) Histosols with an organic content <0.89 and a bulk density >0.3 g cm −3 , and the second curve characterized samples of the deepest (depth 150–230 cm) Histosols with an organic content of up to 0.97 and a bulk density >0.3 g cm −3 , which are the soils that suffered a more dramatic transformation as a result of agriculture. This characterization allows for a multitude of applications, including parameterization of the HYDRUS model for soil water movement, and presents an essential tool for the optimization of water management in cultivated peatlands.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».