Geophysical Quantification of Water Percolation Quotient in an Alluvial Agricultural Soil
Notice bibliographique
Résumé
Efficient water use planning is crucial for the sustainability of irrigated agriculture in California, where alluvial geological materials with indigenous salts impinge on crop growth. To facilitate irrigation scheduling and cultivation planning, it is necessary to determine water percolation quotients (WPQ) required for removal of excess salts from the rhizosphere. In order to estimate real-time WPQ, we conducted electromagnetic geophysical surveys at a saline farmland followed by stochastic computations. Results showed a wide variability in salinity that reached 16 dS m-1 in some locations. About 95% of the surveyed samples surpassed 2 dS m-1. Despite spatially dependent asymmetric variability and skewness (-0.13 to 1.90), the WPQ distribution patterns were consistently quantified with low errors (< 0.06). The sensor responses in the fields reached 100% cumulative frequency at a threshold of 13.6 dS m-1. Up to 49% of WPQ data ranged from 0.1 to 0.2. The WPQ decreased with increasing salinity and the zones with low quotient values represented areas where plant growth could be impaired. High WPQ levels demarcated zones with potential solute dissolution and dispersion. Overall, evaluation of WPQ can benefit irrigation planning and crop management practices while enhancing water use efficiency for agricultural production in farms that have been affected by drought and water shortage, and crop growth can be sustained at WPQ level that maintains salts below the crop tolerance threshold.
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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 | 0,000 |
| 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 ».