Ground-penetrating radar can ascertain the influence of biochar on soil wetting
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating biochar (BC) as a soil amendment has become a prominent agricultural management practice since it has many advantages. Most soils amended with BC have shown improvements in soil physical and hydraulic properties, including bulk density, soil porosity, water retention, field capacity, and permanent wilting point. Ground-penetrating radar (GPR) is a non-destructive geophysical technique that is used to study soil properties and state variables. Yet, there is a lack of research studying the influence of amendments on soil hydrology using GPR.  Therefore, this study was aimed at evaluating the ability of GPR in assessing the effect of BC on soil hydrology. The experiment was conducted under laboratory conditions using plastic containers measuring 28.6 cm in length, 20 cm in width and 16.4 cm in height. These plastic containers were filled up to 14 cm height with three different treatments (T); T1 (100% Sand+0% BC), T2 (99.5% Sand+0.5% BC), and T3 (98% Sand+2% BC) on a mass basis. Soil moisture sensors were placed horizontally at 2, 7, and 12 cm depths while packing the containers. The GPR data were collected using 1000 MHz center frequency transducers by keeping transmitter and receiver on opposite sides of the container (zero-offset profiling survey) at 20 cm antenna offset. Data were collected before, during, and after the wetting process over a one-hour timeframe. A 204 mL of water was applied every 4 min (13 times) to increase the soil water content at each time by 2% from initial water content. The GPR data were processed, and radargrams were prepared to observe the wetting front movement. Soil water contents were estimated utilizing the travel time of the GPR direct wave through the treatment media. GPR travel time and moisture sensor data were compared in each treatment. The GPR estimated soil water contents correlated well with moisture sensor data (correlation coefficient (r)>0.93) in all three treatments. Results have shown that the travel time of GPR direct wave responded differently for three treatments. The rate of change in GPR estimated soil water content over time exhibits an increase with the percentage of BC (T1
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».