Variable soil moisture responses to rainfall events in fields under different management practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil moisture response to rainfall is a key factor that dictates how well a landscape can support crop growth as well as its susceptibility to water runoff and leaching, however, few studies have investigated how agricultural management impacts this important soil function. This study compares two common agricultural soil treatments (cover crops and soil compaction) and their soil moisture response to rainfall in comparison to a control. In a humid temperate climate during March to November, individual rainfall events were delineated over two growing seasons and corresponding soil moisture responses were identified using in situ soil moisture sensors at four soil depths (20, 30, 40, and 60 cm). Results suggest that hydrological responses differed with both event type and management treatment. Not all rainfall events triggered a response: those that triggered responses at shallower soil depths were typically characterized by higher total event rainfall, and higher maximum and average rainfall intensity. In contrast, rainfall events triggering responses at deeper soil depths were characterized by longer event duration as well as higher 10‐day antecedent rainfall (AR). Soil moisture responses for the cover crop treatment were characterized by relatively lower initial and peak soil moisture at shallower depths but higher values at 60 cm depth, whereas soil moisture responses for the control and compacted soil treatments demonstrated the opposite. Matrix flow was most often generated for rainfall events with high magnitude and was not preferentially associated with any particular soil treatment. However, specific conditions were needed to generate vertical preferential flow, namely high total event rainfall for both horizons, or high AR for preferential flow in the Ap horizon, or high rainfall intensity for preferential flow in the Bt horizon. Our findings demonstrate the potential for detailed event‐based soil water process analysis using high‐frequency, multi‐depth soil moisture 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».