Assessment of uncertainty in soil test phosphorus using kriging techniques and sequential Gaussian simulation: implications for water quality management in southern Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Missisquoi Bay, located in southern Quebec at the north-eastern extremity of Lake Champlain, is subject to eutrophication arising from excess nutrients, predominantly phosphorus (P), contributed by agricultural watersheds. Factors such as land use pattern, management practices, soil properties and geomorphology have an impact on soil P levels. Land patches under different management practices introduce a cyclic pattern, especially when fitting the variogram. Geostatistics procedures were used to model soil test phosphorus (STP) within the 11 km2 Castor Watershed in southern Quebec, Canada. An ordinary kriging (OK) method was used to estimate STP at unsampled points, but this had a smoothing effect, resulting in an underestimation of high values and overestimation of low values. Therefore, a more efficient technique was needed to draw predictions from the conditional probability distribution at the simulation grid nodes. A sequential Gaussian simulation (SGS) was adopted for this purpose, and used to create 50 equal probable realizations. Uncertainty was modelled using the E-type (mean) of the realizations, which ranged from 12.5 to 223 mg P kg–1 soil. The adequate spatial probability pattern for STP is a valuable criterion when seeking to delineate areas of high STP for site-specific best management practices (BMPs).
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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 | 0,006 | 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 ».