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J-GLOBAL ID：202202226289372963   整理番号：22A0828968

画像解析による改良細孔-固体フラクタル(PSF)モデルによる土壌水理特性のモデル化【JST・京大機械翻訳】

Modelling soil hydraulic properties with an improved pore-solid fractal (PSF) model through image analysis

著者 (6件)： Sun Xiaoqin (College of Agricultural Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing, China) ,  She Dongli (College of Agricultural Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing, China) ,  She Dongli (State Key Laboratory of Soil Erosion and Dryland Farming on the Loess Plateau, Research Center of Soil and Water Conservation and Ecological Environment, Chinese Academy of Sciences and Ministry of Education, Yangling, China) ,  Wang Hongde (College of Agricultural Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing, China) ,  Fei Yuanhang (College of Agricultural Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing, China) ,  Gao Lei (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, China)
資料名： European Journal of Soil Science  (European Journal of Soil Science)
巻： 73  号： 1  ページ： e13156  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0094B  ISSN： 1351-0754  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 土壌水理特性は地球科学の研究に重要である。パーコレーション理論からの臨界経路解析と組み合わせた細孔-固体フラクタル(PSF)モデルは,土壌水理特性のモデリングにおいてより有望であると思われる。PSFモデルの精度はフラクタル次元の正確な取得に依存し,マイクロCT走査と画像解析技術の組み合わせを必要とする。さらに,土壌ミクロおよびマクロ形態の共存による土壌水移動の変化点がある。変化点を決定して,変化ポイントの異なる側面に関する水力特性を予測するためにいろいろなフラクタル次元を使用することは,さらにPSFモデルの正確さをさらに改良することができた。したがって,本研究では,土壌水移動における変化点を試験し,画像解析に基づく塩水土壌における水理パラメータを予測するために改良PSFモデルを採用した。結果は,2サンプルt検定が正確に変化点を同定することができることを示した。水理特性を予測するとき,沿岸塩分土壌に1つの変化点だけがあった。マイクロCT走査と画像解析はフラクタル次元をより正確に迅速に得ることができる。すべての処理の決定係数は0.9以上であった。改善されたPSFモデルは,土壌水理特性の予測において以前のモデルより正確であった。適合基準の比較は,判断標準として幾何平均誤差比([数式:原文を参照])と幾何学的標準偏差誤差比([数式:原文を参照])を採用することがより良いことを示した。土壌の異方性のため,改良PSFモデルは透水係数よりも含水量の予測においてより高い精度を示した。透水係数予測精度は,異方性([数式:原文を参照])パラメータの程度と負に相関し,そして,改良モデルは,弱い異方性を有する土壌に対して,より好適であった。本研究は,より正確に土壌水理特性を予測するPSFモデルのパラメータ計算のための簡単で正確な方法を提供できる。HIGHLIGHTS:2サンプルt検定は,土壌乾燥の過程で正確に変化点を見つけることができる。マイクロCT走査と画像解析は,より正確にフラクタル次元を計算することができる。改善されたPSFモデルは,土壌水理特性を予測するとき,より正確である。異方性はPSFモデルの予測精度を制限する重要な因子である。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 塩分 ,  *モデリング ,  臨界 ,  *モデル ,  *土壌 ,  *土壌水 ,  沿岸 ,  *画像分析 ,  フラクタル次元 ,  *フラクタル
準シソーラス用語： t検定 ,  予測精度 ,  *水理特性 ,  決定係数 ,  X線マイクロトモグラフィー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 変化点 ,  フラクタル次元 ,  適合度

分類 (2件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  流出過程およびそれに及ぼす影響  (DC07020C)

タイトルに関連する用語 (9件)： 画像解析 ,  細孔 ,  固体 ,  フラクタル ,  PSF ,  モデル ,  土壌 ,  水理特性 ,  モデル化