Estimation of soil organic carbon under different vegetation types on a hillslope of China’s northern Loess Plateau using state-space approach
Notice bibliographique
Résumé
Soil organic carbon (SOC) plays a critical role in revegetation of semi-arid areas. The accurate estimation of SOC under various land-use types is fundamental to sustain ecosystem productivity. Thus, the dominant factors of the spatial distribution of SOC in shallow soil layers were determined at hillslope scale. The state-space modeling approach was used to quantify the relationship between SOC stock and land-use type, soil properties, topographic features, and fine root biomass (FRB) at 0–20 and 20–40 cm soil layers of a hillslope on the Loess Plateau. The best state-space models explained more than 96% of the variations in SOC stocks on the hillslope. The best multivariate state-space models including land-use type, FRB, soil pH, and total nitrogen were optimal for 0–20 and 20–40 cm soil layers. Land-use type was the dominant factor for identification of localized variation in SOC in the 0–40 cm soil layer. The results underscored the importance of land-use type in SOC variation on the hillslopes of the Loess Plateau. It also provided a useful insight into the accurate estimation of SOC using state-space modeling approach driven by other easily obtainable variables.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».