Stochastic simulation of soil water status on reclaimed land in northern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Studies of spatial variability and simulation of available soil water and extractable soil water are scarce and yet such data are essential in hydrologic and solute transport modeling. A study was conducted to characterize spatial variability of available soil water and extractable soil water on a reclaimed site in northern Alberta. The vegetation on site included grasses, legumes and shrubs. The site was reclaimed and the reconstructed profile was made up of 40-100 cm of clay loam/peat material overlying fine tailings sand. Soil water was measured using neutron moisture meters on a frequency of approximately two weeks during the growing season for a 2-year period. Spatial characterizations of available soil water (ASW) and extractable soil water (ESW) on the driest and wettest measurement days were conducted using geostatistical methods. A sample semi-variogram was estimated and several permissible theoretical models fitted and the model of best fit was determined using the Akaike Information Criterion (AIC). The spherical model was found to best represent the semi-variogram for available soil water and extractable soil water. Both the available soil water and extractable soil water had very high degrees of spatial dependence (> 99%) and the range of within which sample points were auto-correlated was less than 1 m. The conditional stochastic simulation of extractable soil water at unsampled locations that were 5 m north of the sampled locations indicated a high degree of uncertainty. This implies that generation of exhaustive data sets may require more sampling points at closer spacing to reduce uncertainty.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».