Analyzing and Projecting Soil Moisture and Cone Penetrability Variations in Forest Soils
Notice bibliographique
Résumé
This article details how forest soil moisture content (MC) and subsequent resistances to cone penetration (referred below as Cone Index, CI) vary by daily weather, season, topography, site and soil properties across eleven harvest blocks in northwestern New Brunswick. The MC- and CI-affecting soil variables refer to density, texture, organic matter content, coarse fragment content, and topographic position (i.e., elevation, and the seasonally affected cartographic depth-to-water (DTW) pattern). The harvest blocks were transect-sampled inside and outside their wood-forwarding tracks at varying times throughout the year. In detail, 61% of the pore-filled moisture content (MCPS) determinations inside and outside the tracks could be related to topographic position, coarse fragments, bulk density, and forest cover type specifications. In addition, 40% of the CI variations could be related to soil depth, MCPS, and block-specific cover type. Actual versus model-projected uncertainties amounted to ΔMCPS ≤ ± 15% and ΔCI ≤ ± 0.5 MPa, 8 times out of 10. Block-centered MC and CI projections were obtained through: 1) daily hydrological modelling using daily precipitation and air temperature weather-station records nearest each block, and 2) digitally mapped variations in soil properties, elevation, DTW and forest cover type, done at 10 m resolution.
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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) | 0,001 | 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 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 ».