Predicting Soil Phosphorus‐Related Properties Using Near‐Infrared Reflectance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Near‐infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a rapid, inexpensive, and accurate analysis technique for a wide variety of materials, and it is increasingly used in soil science. The objectives of our study were to examine the potential of NIRS to predict (i) soil P extracted by two methods [Mehlich 3 (M3P) and water (Cp)], soil total P (TP), annual crop P‐uptake, and annual P‐budget, and (ii) other soil chemical properties [total C (TC), total N (TN), pH, and K, Al, Fe, Ca, Mg, Mn, Cu, and Zn extracted by Mehlich 3]. Soil samples ( n = 448) were taken over a 7‐yr period from an experimental site in Lévis (Québec, Canada) where timothy ( Phleum pratense L.) was grown under four combinations of P and N fertilizer. The NIRS equations were developed using 80% of the samples for calibration and 20% for validation. The predictive ability of NIRS was evaluated using the coefficient of determination of validation ( R v 2 ) and the ratio of standard error of prediction to standard deviation (RPD). Results show that M3P, Cp, crop annual P‐uptake, and annual P‐budget were not accurately predicted by NIRS ( R v 2 < 0.70 and RPD < 1.75). Similar results were found for K and Cu. However, NIRS predictions were moderately useful for TP, TN, Fe, and Zn (0.70 ≤ R v 2 < 0.80 and 1.75 ≤ RPD < 2.25), moderately successful for TC and Al (0.80 ≤ R v 2 < 0.90 and 2.25 ≤ RPD < 3.00), successful for pH and Mg (0.90 ≤ R v 2 ≤ 0.95 and 3.00 ≤ RPD ≤ 4.00), and excellent for Ca and Mn ( R v 2 > 0.95 and RPD > 4.00). The NIRS predictive ability of several soil properties appears to be related to their relationship with soil organic C. Although NIRS can predict several soil properties, prediction of total P was the only soil P‐related property, correlated to soil C, that was moderately useful.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».