Assessment of Multi-frequency Electromagnetic Induction for Determining Soil Moisture Patterns at the Hillslope Scale
Notice bibliographique
Résumé
summary Hillslopes are fundamental landscape units, yet represent a difficult scale for measurements as they are well-beyond our traditional point-scale techniques. Here we present an assessment of electromagnetic induction (EM) as a potential rapid and non-invasive method to map soil moisture patterns at the hillslope scale. We test the new multi-frequency GEM-300 for spatially distributed soil moisture measurements at the well-instrumented Panola hillslope. EM-based apparent conductivity measurements were linearly related to soil moisture measured with the Aqua-pro capacitance sensor below a threshold conductivity and represented the temporal patterns in soil moisture well. During spring rainfall events that wetted only the surface soil layers the apparent conductivity measurements explained the soil moisture dynamics at depth better than the surface soil moisture dynamics. All four EM frequencies (7.290, 9.090, 11.250, and 14.010 kHz) were highly correlated and linearly related to each other and could be used to predict soil moisture. This limited our ability to use the four different EM frequencies to obtain a soil moisture profile with depth. The apparent conductivity patterns represented the observed spatial soil moisture patterns well when the individually fitted relationships between measured soil moisture and apparent conductivity were used for each measurement point. However, when the same (master) relationship was used for all measurement locations, the soil moisture patterns were smoothed and did not resemble the observed soil moisture patterns very well. In addition the range in calculated soil moisture values was reduced compared to observed soil moisture. Part of the smoothing was likely due to the much larger measurement area of the GEM-300 compared to the soil moisture measurements.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».