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J-GLOBAL ID：202102251202112200   整理番号：21A1682514

土壌有機炭素予測のためのディジタル標高モデル分解能の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing digital elevation model resolution for soil organic carbon prediction

著者 (6件)： Gibson A.J. (School of Environmental and Life Sciences, The University of Newcastle, Australia) ,  Hancock G.R. (School of Environmental and Life Sciences, The University of Newcastle, Australia) ,  Bretreger D. (School of Engineering, The University of Newcastle, Australia) ,  Cox T. (School of Environmental and Life Sciences, The University of Newcastle, Australia) ,  Hughes J. (School of Environmental and Life Sciences, The University of Newcastle, Australia) ,  Kunkel V. (School of Environmental and Life Sciences, The University of Newcastle, Australia)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 398  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： E0256B  ISSN： 0016-7061  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土壌有機炭素(SOC)のベースライン推定はSOCモデル,地球システムモデル,およびデジタル土壌マッピング技術を用いて世界的に行われている。デジタル標高モデル(DEMs)は,SOCに及ぼす地形の影響を組み込むためのこれらの解析を支持した。ここでは,丘陵斜面スケールに対する集水域の地形とSOC間の関係に対するDEM分解能の影響を試験した。試料はオーストラリア東部の放牧流域におけるネストフィールドサンプリング法を用いて採取した。地形属性を5m,25m,30m,および90m解像度DEMsから導き,次にランダム森林モデルを用いてSOCを予測するために使用した。これを流域全体データセットで訓練し,このデータセットの反復サンプルとより細かいスケールフィールドデータを使って試験した。SOCは,流域全体のデータセット(モデルR2=0.37~0.51)における地形を用いて予測することができたが,より細かいデータ(モデルR2=0~0.21)では予測できなかった。流域規模での主な駆動者である標高(気候の代理として)で,モデリングプロセスから変数の重要性を計算した。より細かいスケールデータセットでは,土壌再分布に関連した地形変数がより重要であった。結果として,粗い解像度DEMデータと大規模サンプリングを用いたSOC推定法は,SOC管理とモデリングに対する含意を持つ地形の影響を捉えるのに制限される可能性がある。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  気候 ,  流域 ,  オーストラリア連邦 ,  地球モデル ,  放牧 ,  再分布 ,  基準線 ,  二酸化炭素固定化 ,  *土壌有機炭素 ,  *数値地形モデル
準シソーラス用語： *標高 ,  ランダムフォレスト ,  推定法 ,  デジタル土壌マッピング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 土壌有機炭素 ,  地形学 ,  ディジタル標高モデル ,  ディジタル土壌マッピング ,  トポグラフィー ,  炭素隔離

分類 (2件)： 土壌調査  (FB04080U) ,  土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 土壌有機炭素 ,  予測 ,  ディジタル標高モデル ,  分解能 ,  評価