The new Irish Soil Moisture Observation Network – ISMON: an Umbrella for Integrating Several Recent Soil Moisture Measurements Initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Real-time soil moisture measurements are essential to manage for adaptive dynamic management of climate change adaptation and reduction of nutrient losses and greenhouse gas emissions from agriculture and forestry. Soil moisture status influences crop growth, run-off, groundwater recharge, land surface-atmospheric exchange dynamics and greenhouse gas emissions as well as the risk of forest fire danger. Here we present the new Irish Soil Moisture Observation Network (ISMON) as an umbrella to bring together several recently established long-term environmental observational networks. These are: 1) initiative of the AGMET group (agmet.ie), 2) COSMOS UK – Northern Ireland, 3) Teagasc NASCO (National Agricultural Soil Carbon Observatory) and 4) Terrain-AI, all of which include several different methodologies for measuring soil moisture at field scale. For instance, AGMET is installing novel cosmic ray neutron sensors which can provide field averaged soil moisture estimates (400m diameter) and Teagasc NASCO and Terrain AI are using Time Domain Reflectometry probes. Such networks are seen as necessary to resolving the problem of scale between point, field-based measurements and satellite-derived soil moisture products and are important in monitoring key biogeochemical processes that vary rapidly in time and space. In the initial phase of the implementation of the ISMON network, the current distribution of the stations in relation to the other networks are presented. The ISMON aims to represent the most relevant soil types, land cover, and regional climate regimes to corroborate direct measurements of soil moisture; it will adapt its design to improve the monitoring network as required. The ISMON will make a valuable contribution to, and expand the international soil moisture monitoring network.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».