Spatial Analysis of Salt Heterogeneity in a Central Californian Grape Field
Notice bibliographique
Résumé
Grape is one of the major crops produced in California; however, moderate salt concentrations in the soil pore space can affect its growth. Therefore, it is important that the root zone salinity be rigorously monitored and maintained below the threshold limit for grape. Spatial analysis of salt heterogeneity can facilitate site-specific management for the crop. We conducted an electromagnetic salinity survey followed by semivariance modeling and kriging analyses in order to quantify the spatial variability and structure of salt distributions in a central Californian grape field. Soils in the study area had silty clayey texture and the salinity across the root zone remained largely elevated with random variations. Around 78 and 19 % of the salinity values remained in the 3-4 and 4-4.5 dS m-1 ranges, respectively. The 3.5-4 dS m-1 level represented one of the most abundant concentrations across the areas of salt build up in the grape field. Based on our variogram and crossvalidation analyses, the Gaussian model fitted best to the salinity data (r2 = 0.996, RSS = 0.0003). The salt heterogeneity was characterized by high structural variance (99 %) and low nugget effect (C0 = 0.014). The kriging analysis demonstrated a large spatial dependence of salinity that extended beyond a 1000 m radius. The isotropic nature of the spatial correlation structure produced an omnidirectional variogram. The overall salinity levels across the field surpassed the salt tolerance threshold for grape and the spatial analyses identified sensitive zones and their structures that require precise adaptive management.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».