Development of Pedotransfer Functions to Predict Soil Physical Properties in Southern Quebec (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Pedotransfer functions (PTFs) are empirical fits to soil property data and have been used as an alternative tool to in situ measurements for estimating soil hydraulic properties for the last few decades. PTFs of Saxton and Rawls, 2006 (PTFs’S&R.2006) are some of the most widely used because of their global aspect. However, empirical functions yield more accurate results when trained locally. This study proposes a set of agricultural PTFs developed for southern Quebec, Canada for three horizons (A, B, and C). Four response variables (bulk density (ρb), saturated hydraulic conductivity (Ksat), volumetric water content at field capacity (θ33), and permanent wilting point (θ1500)) and four predictors (clay, silt, organic carbon, and coarse fragment percentages) were used in this modeling process. The new PTFs were trained using the stepwise forward regression (SFR) and canonical correlation analysis (CCA) algorithms. The CCA- and SFR-PTFs were in most cases more accurate. Θ1500 and at θ33 estimates were improved with the SFR. The ρb in the A horizon was moderately estimated by the PTFs’S&R.2006, while the CCA- and SFR-PTFs performed equally well for the B and C horizons, yet qualified weak. However, for all PTFs for all horizons, Ksat estimates were unacceptable. Estimation of ρb and Ksat could be improved by considering other morphological predictors (soil structure, drainage information, etc.).
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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 ».