The local salinity maps of the pres

The local salinity maps of the present-state taking the sites Musaib and Dujaila as an example [Fig. 3(a) and (b)] are in a good agreement with ground data (R2 = 0.830 in Musaib, and 0.826 in Dujaila). We consider that these maps are reliable. As for the regional salinity map (Fig. 4), the accuracy evaluation revealed that 23 of the 121 regional samples taken along two transects and the surface EC of 27 soil profiles in pilot sites that were not used for modeling were abnormal due to internal problem of samples, most probably, derived from laboratory analysis (because the correlation among Cl −, Na+, and EC is very low, e.g., R2 = 0.047); however, the remaining 98 samples show a good accordance with remote sensing predicted salinity. The observation accuracy is 80.9%, and the statistical accuracy of the regional salinity map obtained by linear regression analysis at the confidence level of 95% is 80.02% (Fig. 5). Therefore, the regional map presented in Fig. 4 was considered reliable. The agreement between the measured and remote sensing predicted salinity as shown in Fig. 5 is higher in the high salinity part than low salinity one. This is probably due to the fact that coarse-resolution LST has lower sensitivity to low salinity. An overestimation of about 2–10 dS/m may occur in some places in the weakly salinized areas. However, the sensitivity to low salinity can be improved if high resolution LST data are available. One may have concern about the reasonability to use soil surface temperature, LST, as salinity indicator which was finally retained in the models for the nonvegetated areas. As Wu et al. [29] argued, it is commonly known that thermal conductivity of materials is temperature (T)-dependent, and the former is associated with electrical conductivity (EC). However, the interrelationship between the thermal and electrical conductivities is complex and may change significantly depending on materials, e.g., soil types. Some authors have explored the possibility to use the thermal band to identify the salt-affected soils but they have not discussed the mechanism behind. Abu-Hamdeh and Reeder [57] ascertained the relationship between thermal conductivity and salinity, and found that thermal conductivity decreases with the increase in the amount of added salts at given moisture content. Sepaskhah and Boersma [58] found that the apparent thermal conductivity is independent of water content at very low water contents. Consequently, in driest condition (at lowest moisture or water content), thermal conductivity is associated with the salt amount—salinity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แผนที่ความเค็มในท้องถิ่นของรัฐปัจจุบันที่ใช้เว็บไซต์ Musaib และ Dujaila เป็นตัวอย่าง [รูป 3(a) และ (b)] อยู่ในข้อตกลงที่ดีกับข้อมูลดิน (R2 = 0.830 ใน Musaib และ 0.826 ใน Dujaila) เราพิจารณาแผนที่เหล่านี้เชื่อถือได้ สำหรับแผนที่ภูมิภาคเค็ม (รูป 4), การประเมินความถูกต้องเปิดเผยว่า transects 23 ตัวอย่างระดับภูมิภาค 121 ถ่ายไปสอง และ EC ผิวดินโพรไฟล์ 27 ในเว็บไซต์นำร่องที่ไม่ใช้สำหรับการสร้างโมเดลถูกผิดปกติเนื่องจากปัญหาภายในของตัวอย่าง อาจ ได้มาจากการวิเคราะห์ของห้องปฏิบัติการ (เนื่องจากความสัมพันธ์ระหว่าง Cl − Na + และ EC ต่ำมาก เช่น R2 = 0.047); อย่างไรก็ตาม ตัวอย่าง 98 เหลือแสดงตามความดีกับความเค็มคาดการณ์ตรวจวัดระยะไกล ความถูกต้องของการสังเกตเป็น 80.9% และความถูกต้องทางสถิติของความเค็มในภูมิภาคแผนที่ได้ โดยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นที่ระดับความเชื่อมั่น 95% คือ 80.02% (5 รูป) ดังนั้น แผนที่ภูมิภาคที่แสดงในรูปที่ 4 เป็นเชื่อถือได้ ข้อตกลงระหว่างวัด และระยะไกลตรวจจับความเค็มที่คาดคะเนไว้ดังแสดงในรูปที่ 5 มีมากกว่าในความเค็มสูงส่วนความเค็มต่ำหนึ่ง ทั้งนี้อาจเนื่องมาจากความจริงที่ว่าหยาบละเอียด LST มีความไวต่อความเค็มต่ำต่ำ การ overestimation ของประมาณ 2 – 10 dS/m อาจเกิดขึ้นในสถานที่บางแห่งในพื้นที่ weakly salinized อย่างไรก็ตาม ความไวแสงเพื่อความเค็มต่ำสามารถถูกปรับปรุงถ้ามีข้อมูลความละเอียดสูง LST หนึ่งอาจมีความกังวลเกี่ยวกับองรายการการใช้อุณหภูมิพื้นดิน LST เป็นตัวบ่งชี้ความเค็มซึ่งถูกเก็บไว้ในที่สุดในรุ่นสำหรับพื้นที่ nonvegetated เป็น Wu et al. [29] โต้เถียง เป็นที่รู้จักการนำความร้อนของวัสดุอุณหภูมิ (T) -ขึ้นอยู่กับ และอดีตเกี่ยวข้องกับการนำไฟฟ้า (EC) อย่างไรก็ตาม interrelationship ระหว่างการนำความร้อน และไฟฟ้าที่มีความซับซ้อน และอาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญขึ้นอยู่กับวัสดุ เช่น ดินชนิด นักเขียนบางคนได้สำรวจความเป็นไปได้การใช้แถบความร้อนเพื่อหาดินเกลือได้ผล แต่พวกเขาไม่ได้กล่าวถึงกลไกที่อยู่เบื้องหลัง Abu Hamdeh Reeder [57] ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการนำความร้อนและความเค็ม และพบว่า การนำความร้อนลดลงเมื่อเพิ่มปริมาณเกลือเพิ่มที่ได้รับความชื้น Sepaskhah และ Boersma [58] พบว่า การนำความร้อนที่ชัดเจนเป็นอิสระจากปริมาณน้ำในเนื้อหาน้ำที่ต่ำมาก ดังนั้น ในสภาพที่วิเศษสุด (ที่ต่ำสุดความชื้นหรือปริมาณน้ำ), การนำความร้อนเกี่ยวข้องกับปริมาณเกลือซึ่งเค็ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แผนที่ความเค็มในท้องถิ่นในปัจจุบันรัฐการเว็บไซต์ Musaib และ Dujaila เป็นตัวอย่าง [รูป 3 (ก) และ (ข)] อยู่ในข้อตกลงที่ดีกับข้อมูลพื้นดิน (R2 = 0.830 ใน Musaib และ 0.826 ใน Dujaila) เราพิจารณาว่าแผนที่เหล่านี้มีความน่าเชื่อถือ สำหรับแผนที่ความเค็มในระดับภูมิภาค (รูปที่. 4) การประเมินความถูกต้องพบว่า 23 ของกลุ่มตัวอย่างในภูมิภาค 121 นำไปสองตัดขวางและพื้นผิว EC 27 โปรไฟล์ของดินในเว็บไซต์นักบินที่ไม่ได้ถูกใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองมีความผิดปกติเนื่องจากมีปัญหาภายใน ของกลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่อาจจะได้มาจากการวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการ (เพราะความสัมพันธ์ระหว่าง Cl - การ, Na + และ EC ต่ำมากเช่น R2 = 0.047); แต่ส่วนที่เหลืออีก 98 ตัวอย่างแสดงตามที่ดีกับการสำรวจระยะไกลคาดการณ์ความเค็ม ความถูกต้องสังเกตคือ 80.9% และความถูกต้องทางสถิติของแผนที่ความเค็มในระดับภูมิภาคที่ได้จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นที่ระดับความเชื่อมั่น 95% เป็น 80.02% (รูปที่. 5) ดังนั้นแผนที่ของภูมิภาคนำเสนอในรูป 4 ได้รับการพิจารณาความน่าเชื่อถือ ข้อตกลงระหว่างการตรวจวัดระยะไกลการวัดและคาดการณ์ความเค็มดังแสดงในรูป 5 จะสูงกว่าในส่วนที่มีความเค็มสูงกว่าความเค็มต่ำหนึ่ง นี่อาจจะเป็นเพราะความจริงที่ว่าหยาบความละเอียด LST มีความไวต่ำเพื่อความเค็มต่ำ ประเมินค่าสูงประมาณ 2-10 dS / m อาจเกิดขึ้นในสถานที่บางแห่งในพื้นที่ salinized อ่อน อย่างไรก็ตามความไวแสงได้ความเค็มต่ำได้ดีขึ้นหากข้อมูล LST ความละเอียดสูงที่มีอยู่ หนึ่งอาจมีความกังวลเกี่ยวกับความสมเหตุสมผลที่จะใช้อุณหภูมิพื้นผิวดิน LST, เป็นตัวชี้วัดความเค็มซึ่งถูกเก็บรักษาไว้ในที่สุดรุ่นสำหรับพื้นที่ nonvegetated ในฐานะที่เป็น Wu et al, [29] ที่ถกเถียงกันอยู่ก็เป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าการนำความร้อนของวัสดุคืออุณหภูมิ (T) -dependent และอดีตที่เกี่ยวข้องกับการนำไฟฟ้า (EC) อย่างไรก็ตามความสัมพันธ์ระหว่างการนำความร้อนและไฟฟ้ามีความซับซ้อนและอาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญขึ้นอยู่กับวัสดุเช่นดินประเภท นักเขียนบางคนมีการสำรวจความเป็นไปได้ที่จะใช้วงความร้อนเพื่อแจ้งดินเกลือได้รับผลกระทบ แต่พวกเขายังไม่ได้กล่าวถึงกลไกที่อยู่เบื้องหลัง อาบู Hamdeh และรีดเดอร์ [57] การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการนำความร้อนและความเค็มและพบว่าการนำความร้อนลดลงด้วยการเพิ่มขึ้นของปริมาณของเกลือเพิ่มความชื้นให้ Sepaskhah และ Boersma [58] พบว่าการนำความร้อนที่เห็นได้ชัดเป็นอิสระจากปริมาณน้ำที่เนื้อหาน้ำต่ำมาก ดังนั้นในสภาพที่วิเศษสุด (ที่ความชื้นต่ำสุดหรือเนื้อหาน้ำ) การนำความร้อนที่มีความเกี่ยวข้องกับเกลือปริมาณความเค็ม