Multifrequency electromagnetic induction soil moisture characterization under different land uses in western Newfoundland
Notice bibliographique
Résumé
Identifying and characterizing the spatial patterns in soil moisture variability under different land use conditions is crucial for agriculture, forestry, and civil and environmental engineering. Yet employing multifrequency (MF) electromagnetic induction (EMI) techniques to carry out this task is under-represented in boreal podzolic soils. This study ( i) compared four frequencies (∼2.8–80 kHz) for shallow mapping of soil moisture measured with a time–domain reflectometry at 0–20 cm soil depth under three different land use conditions (agricultural land, field road, and a recently cleared natural forest), ( ii) developed a relationship between apparent electrical conductivity (EC a ) measured using multifrequency EMI (GEM-2) and soil moisture, and ( iii) assessed the effectiveness of EC a as an auxiliary variable in predicting soil moisture variations under different land use conditions. The means of EC a measurements were calculated for the exact sampling location (ground truth data) in each land use condition at a research site, Pasadena, NL, Canada. Soil moisture–EC a linear regression models for the three land use conditions were only statistically significant for 38.3 kHz frequency and were further analyzed. Further statistical analysis revealed that EC a was primarily controlled by soil moisture for the three land use conditions, with the natural forest possessing the highest mean EC a and soil moisture. Geostatistical analysis revealed that cokriging EC a with less densely collected soil moisture improved the characterization accuracy of soil moisture variability across the different land use conditions. These results reveal the effectiveness of the georeferenced MF–EMI technique to rapidly assess intrafield soil moisture variability under different land uses.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».