Spatial variability of one-parameter model of soil water characteristic curve at field scale in black soil region of northeast China
Notice bibliographique
Résumé
The soil water characteristic curve (SWCC) is an important parameter for simulating soil water movement and solute transport, and has obvious spatial variability. The models fitting the SWCC generally contain two or more parameters, which makes the spatial variability of the soil water characteristic curve difficult to express. This paper established a one-parameter model of the soil water characteristic curve based on the Gardner model and analyzed its spatial variability with multifractal and joint multifractal methods. Parameter B in the one-parameter model had moderate variation. The local information leading to spatial variability of parameter B in the top soil layer (0–15 cm) and deep soil layer (15–20 cm) was its low values and high values, respectively. At the single scale, spatial variability of parameter B was mainly caused by the bulk density and clay content in the 0–5 cm soil layer, and by the bulk density and sand content in the 5–10, 10–15, and 15–20 cm soil layers. At the multiscale, the most obvious two factors that led to spatial variability of parameter B were the bulk density and silt content in the 0–5 cm soil layer, bulk density and sand content in the 5–10 cm soil layer, and bulk density and clay content in the 10–15 and 15–20 cm soil layers, respectively. The relationships between parameter B and soil properties had scale dependence.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».