Evaluation of Pedotransfer Functions for Predicting the Soil Moisture Retention Curve

Abstract

The soil moisture retention curve (MRC) is time consuming and expensive to measure directly. Several attempts have been made to establish a relation between readily available soil properties, like particle‐size distribution, organic matter content, and bulk density, and the soil moisture retention curve. Those relationships are referred to as pedotransfer functions (PTFs). The objective of this study was to evaluate some PTFs with respect to their accuracy in predicting the soil moisture retention curve. Five widely used and four more recently developed PTFs were selected for evaluation. Seven of the selected PTFs predict moisture retention function parameters, whereas the other two predict the moisture content at certain matric potentials. In order to quantify the prediction accuracy, the mean of the absolute value of mean differences (MAMD), the mean and the standard deviation of the root of mean squared differences (MRMSD and SDRMSD, respectively), and the mean of the Pearson correlation coefficient (Mr) were used. The evaluated PTFs were finally ranked based on these validation indices. The PTFs showed good to poor prediction accuracy with MAMD values ranging from 0.0312 to 0.0603 m3 m−3 and with MRMSDs between 0.0412 and 0.0774 m3 m−3 The SDRMSDs and Mrs ranged from 0.0212 to 0.0349 m3 m−3, and from 0.9468 to 0.9980, respectively. The validation indices computed by the PTF of Vereecken and coworkers gave the best results. Moreover, it predicts moisture retention function parameters, and therefore, this PTF is recommended most to predict the moisture retention curve from readily available soil properties.

Mapping soil water holding capacity over large areas to predict potential production of forest stands

“…Comparison of PTFs for water content estimation shows poor to good prediction accuracy depending on calculation method and on the location and characteristics of soil samples used for their calibration (Cornelis et al, 2001;Wagner et al, 2001;Givi et al, 2004). Comparison between continuous and class PTFs shows contrasting results, some studies highlighting lower uncertainty with continuous PTFs (Van Alphen et al, 2001), others pointing out that the choice between class and continuous PTFs can be unclear when calculating soil functional characteristics (Al Majou et al, 2007;Rubio et al, 2008).…”

Talajok víztartó képességét becslő módszerek

“…Érdemes ezért azokat rendszerezve áttekinteni, ahogy azt a külföldi szakirodalmakban -különböző szempontok szerint -már többen megtették (CORNELIS et al, 2001;WÖSTEN et al, 2001;MCBRATNEY et al, 2002;NEMES et al, 2003;PACHEPSKY & RAWLS, 2004). A becslő módszerek áttekintéséhez az említett szakirodalmakra is támaszkodtam.…”

“…Ezt használják ezért a legtöbbször a talaj víztartó képességének a leírására (CORNELIS et al, 2001). A Brutsaert-függvény előnye, hogy kisebb hibával illeszkedik a hazai talajokra, mint a van Genuchten-függvény.…”

“…A megfelelő ptf kiválasztásához TRANTER és munkatársai (2009) a következő eljárást javasolják: a) a ptf kalibrációs adatbázisának független változóira adjuk meg az átlagértékek és a szórások értékeit és vizsgáljuk meg a variancia-kovariancia mátrixukat; b) határozzuk meg a kalibrációs adatbázis kiugró adatait és számítsuk ki a kiugró adatok távolságát az adatbázis számtani átlagától; c) számítsuk ki a Mahalanobis távolságot a ptf kalibrációs adatbázisának számtani átlaga és a vizsgálandó talajminták között; d) amennyiben c > b, ne használjuk a pedotranszfer függvényt. A ptf-ek becslési hatékonyságát és adatigényét több szerző is (RAJKAI & KABOS, 1999;CORNELIS et al, 2001;WÖSTEN et al, 2001;BØRGESEN & SCHAAP, 2005;AL MAJOU et al, 2008) összehasonlította különböző adatbázisokon. Egyöntetű megállapítá-suk, hogy a becslőeljárások pontosságának alapja a kalibrációs adatbázis és becslő adatbázis tulajdonságainak hasonlósága.…”

Stabilization of soil hydraulic properties under a long term no-till system

“…In contrast, measurement of the K (h) curve and water retention curve (WRC) of soils is expensive, time consuming, and labor intensive; and that is why the use of pedotransfer functions (PTF -models that predict these curves from more available data such as particle size distribution, organic matter (OM) content, etc.) has become popular (Cornelis et al, 2001;Schaap et al, 2001;Soracco et al, 2010a). Due to the importance of the WRC and K (h) curve for many processes, it is important to evaluate the efficiency of a PTF that is available, easy to use, and created through the use of a wide database.…”