Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Parametric estimation of water retention using mGMDH method and principal component analysis

Tytuł:
Parametric estimation of water retention using mGMDH method and principal component analysis
Autorzy:
Neyshaburi, M.R.
Bayat, H.
Rastgou, M.
Mohammadi, K.
Gregory, A.S.
Nariman-Zadeh, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905465.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Źródło:
Polish Journal of Soil Science; 2016, 49, 1
0079-2985
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Performing a primary analysis, such as principal component analysis (PCA) may increase accuracy and reliability of developed pedotransfer functions (PTFs). This study focuses on the usefulness of the soil penetration resistance (PR) and principal components (PCs) as new inputs along with the others to develop the PTFs for estimating the soil water retention curve (SWRC) using a multi-objective group method of data handling (mGMDH). The Brooks and Corey (1964) SWRC model was used to give a description of the water retention curves and its parameters were determined from experimental SWRC data. To select eight PCs, PCA was applied to all measured or calculated variables. Penetration resistance, organic matter (OM), aggregates mean weight diameter (MWD), saturated hydraulic conductivity (Ks), macro porosity (Mp), micro porosity (Mip) and eight selected PCs were used as predictors to estimate the Brooks and Corey model parameters by mGMDH. Using PR or OM, Ks and MWD, improved the estimation of SWRC in some cases. Using the predicted PR can be useful in the estimation of SWRC. Using either the MP and Mip or the eight PCs significantly improved the PTFs accuracy and reliability. It would be very useful to apply PCA on the original variables as a primary analysis to develop parametric PTFs.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies