A comparison of measured and estimated saturated hydraulic conductivity of various soils in the Czech Republic
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41210%2F22%3A91264" target="_blank" >RIV/60460709:41210/22:91264 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.agriculturejournals.cz/web/pse.htm?type=article&id=123_2022-PSE" target="_blank" >https://www.agriculturejournals.cz/web/pse.htm?type=article&id=123_2022-PSE</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.17221/123/2022-PSE" target="_blank" >10.17221/123/2022-PSE</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A comparison of measured and estimated saturated hydraulic conductivity of various soils in the Czech Republic
Popis výsledku v původním jazyce
The study aims to indirectly determine the saturated hydraulic conductivity, Ks. The applicability of recently published pedotransfer functions based on a machine learning approach has been tested, and their performance has been compared with well known hierarchical pedotransfer functions utilised in the computer software Rosetta for 126 soil data sets in the Czech Republic. The quality of estimates has been statistically evaluated in comparison with the measured Ks values. The root mean squared error, the mean error and the coefficient of determination were considered. The eight tested models of pedotransfer functions were ranked according to the RMSE values. Generally, the models based on Random Forest performed better than those based on Boosted Regression Trees. However, the best estimates were obtained by Neural Network analysis PTFs in Rosetta, which scored for four best rankings out of five.
Název v anglickém jazyce
A comparison of measured and estimated saturated hydraulic conductivity of various soils in the Czech Republic
Popis výsledku anglicky
The study aims to indirectly determine the saturated hydraulic conductivity, Ks. The applicability of recently published pedotransfer functions based on a machine learning approach has been tested, and their performance has been compared with well known hierarchical pedotransfer functions utilised in the computer software Rosetta for 126 soil data sets in the Czech Republic. The quality of estimates has been statistically evaluated in comparison with the measured Ks values. The root mean squared error, the mean error and the coefficient of determination were considered. The eight tested models of pedotransfer functions were ranked according to the RMSE values. Generally, the models based on Random Forest performed better than those based on Boosted Regression Trees. However, the best estimates were obtained by Neural Network analysis PTFs in Rosetta, which scored for four best rankings out of five.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
40104 - Soil science
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/QK1910086" target="_blank" >QK1910086: Snižování zátěže povrchových vod zdroji plošného zemědělského znečištění při uplatnění regulace drenážního odtoku na stávajících stavbách zemědělského odvodnění</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Plant, Soil and Environment
ISSN
1214-1178
e-ISSN
1214-1178
Svazek periodika
68
Číslo periodika v rámci svazku
7
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
338-346
Kód UT WoS článku
000831133800004
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85134839084