Regional scale spatial and temporal variability of soil moisture in a prairie region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the dynamics of spatial and temporal variability of soil moisture at the regional scale and daily interval, respectively, has important implications for remote sensing calibration and validation missions as well as environmental modelling applications. The spatial and temporal variability of soil moisture was investigated in an agriculturally dominated region using an in‐situ soil moisture network located in central Saskatchewan, Canada. The study site evaluated three depths (5, 20, 50 cm) through 139 days producing a high spatial and temporal resolution data set, which were analysed using statistical and geostatistical means. Processes affecting standard deviation at the 5‐cm depth were different from the 20‐cm and 50‐cm depths. Deeper soil measurements were well correlated through the field season. Further analysis demonstrated that lag time to maximum correlation between soil depths increased through the field season. Temporal autocorrelation was approximately twice as long at depth compared to surface soil moisture as measured by the e ‐folding frequency. Spatial correlation was highest under wet conditions caused by uniform rainfall events with low coefficient of variation. Overall soil moisture spatial and temporal variability was explained well by rainfall events and antecedent soil moisture conditions throughout the Kenaston soil moisture network. It is expected that the results of this study will support future remote sensing calibration and validation missions, data assimilation, as well as hydrologic model parameterization for use in agricultural regions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».