Spatial Mapping of Soil Properties Using Geostatistical Methods in the Ghazvin Plains of Iran
Notice bibliographique
Résumé
Geostatistical interpolation is widely used to map spatial variability in physical and chemical properties of soil, such as organic matter content, particle density; and pH. Geostatistical interpolation is a branch of applied science which predicts spatial concentrations at unknown locations at a study area by incorporating limited measured data, which is a major advantage over classical statistics. Although many studies applied geostatistical interpolation in agricultural land, there are still gaps in knowledge in selecting suitable models to map soil properties on a large geographical location. The objectives of this paper were to examine and to map the spatial distribution of the soil physico-chemical properties, including electric conductivity (EC), pH, sodium absorption ratio (SAR), organic matter (OM), percentage of sand, silt and clay, bulk density (ρb), saturate percentage (SP), and mean weight diameter (MWD), at 800 hectares of agro-industrial land at Sharifabad, Qazvin, Iran. The soil samples were collected in total 275 points in a regular grid (100 × 100m) over the study area. The exploratory statistical analysis was applied on the collected data for understanding the distribution of the dataset. The silt content, clay content and OM data showed normal frequency distribution, and the pH data show near to normal frequency distribution. The remaining soil properties data, including SAR, EC, SP, MWD, sand content and bulk density showed log-normal distribution, which was identified by the normality test of Kolmogorov-Smirnov with an error probability of 1%. The spatial characteristics of the dataset were assessed by semivariogram models in GS+ and GIS 10.3 software. Among the four different semivariogram models, namely linear, exponential, Gaussian and spherical, the best performing model was chosen following the highest R2 and lowest error values. The predictive geostatistical interpolation maps for each variable were drawn using ordinary kriging model.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».