How Spatial Patterns of Soil Moisture Dynamics Can Explain Field‐Scale Soil Moisture Variability: Observations From a Sodic Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Root‐zone soil moisture (0–110 cm) was monitored at 21 sites within a cold‐region semiarid prairie grazing pasture over multiple growing seasons. There were large differences in the moisture dynamics for different sites, which was related to local‐scale impacts of sodium‐induced clay dispersion. Sites with high exchangeable sodium percentages, indicative of sodic soils, were characterized by small changes in soil moisture storage. The sites with the largest soil moisture changes had negligible exchangeable sodium percentage. We used this difference to divide the area into sites that participate in the field‐scale water balance and those that do not. As a result of this heterogeneity, a unique soil moisture variability‐mean relationship was observed; the spatial variability of root‐zone soil moisture was lowest during intermediate wetness conditions and highest for wet and dry conditions. Furthermore, the shape of the variability‐mean relationship depended on the depth over which soil moisture was integrated. The persistent differences in soil moisture dynamics were also responsible for the presence of two distinct spatial patterns of root‐zone soil moisture, representing early and late growing season (i.e., wet and dry conditions). The participating versus nonparticipating framework may be applicable broadly to sodic soils and to other soil types and has practical implications for parameterizing the water balance in hydrological models and for designing representative soil moisture monitoring networks in such environments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».