Quantification of the Loess Plateau's soil hydrodynamics in relation to bulk density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating the effects of varying degrees of soil compaction on its hydrodynamic properties is still a vital step in optimizing water utilization. Furthermore, hydrodynamic parameters such as saturated hydraulic conductivity (Ks) and soil water retention characteristics (SWRC) are essential data for soil water and solute transport calculations. However, it takes a lot of time and money to get direct measurements of hydrodynamic properties. The purpose of this study was to measure how the Loess Plateau's SWRC, Ks, and soil pores were affected by five different degrees of bulk density (BD), and quantify interactions between BD, soil organic carbon (SOC), and particle size distribution (PSD) on hydrodynamic parameters using pedotransfer function (PTF). Hydrodynamic parameters were predicted using multiple linear regression (MLR), and the best models were chosen using statistical standards and compared with Rosetta3 models based on predictors % sand, silt, and clay (SSC) and SSC+BD. The results showed that increasing soil BD from 1.00 to 1.40 g cm −3 led to significant reductions in soil saturated water content (SSAT), quickly draining pores (QDP), and Ks. Enhances SOC content and clay from micropores under BD, and low SOC soil suffers pore collapse. MLR model‐based (BD+SOC) predicted hydrodynamic parameters, and the models demonstrated that “BD+SOC” is the best combination. MLR‐BD+SOC model outperformed (root mean square error [RMSE]: 0.001–0.005; and R 2 : 0.91–0.98) on Rosetta3 models. The Rosetta3‐SSC+BD model improved predictions in low‐SOC soils but underperformed in SOC‐rich soils. These findings emphasize integrating BD and SOC in PTF for accurate hydrodynamic modeling, particularly in erosion‐prone, heterogeneous landscapes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».