Systematic Evaluation of Kriging and Inverse Distance Weighting Methods for Spatial Analysis of Soil Bulk Density.
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of Kriging and Inverse Distance Weighting Methods for Spatial Analysis of Soil Bulk Density.Canadian Biosystems Engineering/Le génie des biosystèmes au Canada 55: 1.1-1.13.Spatial interpolation methods are frequently used to characterize spatial phenomena in soil properties over various spatial scales; however, it is very difficult to select the best interpolation method.No specific standards or tests are available to determine the "appropriateness" of an interpolation model.This study focused on evaluation of the performance of two widely used interpolators: kriging and inverse distance weighting (IDW) for the spatial analysis of soil bulk density.Predicted values by both interpolation models were compared with the observed data and analyzed using various indices.Results indicated that both interpolation methods do not reflect true variation of bulk density.Both models, however, performed equally well for spatial analysis with almost the same accuracy, precision and consistency with a difference of less than 1.0%, 0.5% and 2.0%, respectively.Inverse distance weighting method, simpler than kriging method, gives competitive and somewhat superior results when an optimal power value is used.No relation was found among coefficient of variation, skewness and kurtosis in selecting an appropriate interpolation method for spatial description or selecting a power value for IDW method or a semivariogram model for the kriging method.This study has provided an example of an approach to systematically evaluate the performance of one or more spatial interpolation methods.By employing the validation indices used in this study, any interpolation method can be assessed to accurately describe any spatial data set from the field.
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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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».