Hydraulic and hydrological data from surface and subsurface soils across the Thames catchment, UK, 2021
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains information about surface and sub-surface hydraulic and hydrological soil properties across the Thames (UK) catchment. Soil dry bulk density, estimated soil porosity, soil moisture and soil moisture retention (to 100 cm suction) were determined through laboratory analysis of soil samples collected at five depths between the surface and 100 cm below ground level (where possible). Surface soil infiltration rates were measured, and soil saturated hydraulic conductivity was calculated at 25 cm and 45 cm depths (where possible). Field scale point data were collected at seven sites in the Thames Catchment, with three sub-groups of sites under different land use and management practices. The first land management group included three arable fields in the Cotswolds, Gloucestershire, on shallow soils over Limestone with no grass in rotation, herbal leys in rotation or rye and clover in rotation. The second group included two arable fields in near Wantage, Oxfordshire, on free draining loamy soils over chalk with conventional management or controlled traffic. The final group included a permanent grassland and broadleaf woodland on slowly permeable soil over mudstone near Oxford, Oxfordshire. Data were collected in representative infield areas; trafficked areas (e.g. tramlines or animal tracks), and untrafficked margins. Samples and measurements were taken between April 2021 and October 2021, with repeats taken before and after harvest. Soil samples were collected using Eijkelkamp 07.53.SC sample ring kit with closed ring holder and the Edelman auger and Stony auger when required. Infiltration measurements were taken using Mini Disk Infiltrometers. Soil saturated hydraulic conductivity was measured using Guelph permeameters. Soil bulk density and porosity were calculated using oven drying methods. Soil moisture retention was calculated using an Eijelkamp Sandbox. This dataset was collected by UKCEH as part of the 'Land management in lowland catchments for integrated flood risk reduction' (LANDWISE) project. LANDWISE seeks to examine how land use and management can be used to reduce the risk of flooding for communities. LANDWISE is one of three projects comprising the Natural Environment Research Council Natural Flood Management Research Programme. The work was supported by the Natural Environment Research Council Grant NE/R004668/1.
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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 | 0,101 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,025 | 0,154 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».