Estimating field scale root zone soil moisture using the cosmic-ray neutron probe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Many practical hydrological, meteorological and agricultural management problems require estimates of soil moisture with an areal footprint equivalent to "field scale", integrated over the entire root zone. The cosmic-ray neutron probe is a promising instrument to provide field scale areal coverage, but these observations are shallow and require depth scaling in order to be considered representative of the entire root zone. A study to identify appropriate depth-scaling techniques was conducted at a grazing pasture site in central Saskatchewan, Canada over a two year period. Area-averaged soil moisture was assessed using a cosmic-ray neutron probe. Root zone soil moisture was measured at 21 locations within the 5002 m2 area, using a down-hole neutron probe. The cosmic-ray neutron probe was found to provide accurate estimates of field scale surface soil moisture, but accounted for less than 40 % of the seasonal change in root zone storage due to its shallow measurement depth. The root zone estimation methods evaluated were: (1) the coupling of the cosmic-ray neutron probe with a time stable neutron probe monitoring location, (2) coupling the cosmic-ray neutron probe with a representative landscape unit monitoring approach, and (3) convolution of the cosmic-ray neutron probe measurements with the exponential filter. The time stability method provided the best estimate of root zone soil moisture (RMSE = 0.004 cm3 cm−3), followed by the exponential filter (RMSE = 0.012 cm3 cm−3). The landscape unit approach, which required no calibration, had a negative bias but estimated the cumulative change in storage reasonably. The feasibility of applying these methods to field sites without existing instrumentation is discussed. It is concluded that the exponential filter method has the most potential for estimating root zone soil moisture from cosmic-ray neutron probe data.
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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 | 0,002 |
| 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 ».