Combustion and Spectral Methods for Quantifying Carbon and Nitrogen Concentrations in Pacific Northwest Douglas-Fir Forest Soils
Notice bibliographique
Résumé
Traditional combustion methods for assessing soil carbon (C) and nitrogen (N) stocks are time consuming and expensive; visible and near-infrared (VNIR) methods offer a quick and inexpensive alternative for establishing soil C and N concentrations. We compared combustion and spectral methods for quantifying soil carbon and nitrogen concentrations. We sampled organic and mineral soil horizons in managed and old-growth Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii) forests in western Oregon. We applied combustion methods to determine total soil carbon and nitrogen concentrations of these samples. We then applied VNIR methods to derive a reference spectral library for analyzing Pacific Northwest (PNW) andesitic forest soils. Our spectral analysis confirmed that visible range spectra (especially in the 650-750 nm range) are the most useful for distinguishing differences in sample soil organic matter content. Our results provide a robust calibration model for applying spectral analysis combined with Partial Least Square Regression (PLSR) to quantify carbon and nitrogen stocks in PNW Douglas-fir forest soils. Model validation resulted in R2 values ranging from 0.92 to 0.95 for C and from 0.73 to 0.84 for N.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».