छह स्टैंडर्ड गहराई (0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm) पर, 10kPa, 33kPa, और 1500kPa सक्शन में वॉल्यूमेट्रिक वॉटर कॉन्टेंट 10^-3 cm^3/cm^3 (0.1 v% या 1 mm/m) है. अनुमान लगाने के लिए, डिजिटल सॉइल मैपिंग का तरीका इस्तेमाल किया गया था. यह तरीका, क्वाटाइल रैंडम फ़ॉरेस्ट पर आधारित है. इसके लिए, मिट्टी के प्रोफ़ाइल डेटा और एनवायरमेंटल लेयर के ग्लोबल कंपाइलेशन का इस्तेमाल किया गया था.
इस डेटासेट में, तीन अलग-अलग सक्शन लेवल के लिए अनुमान शामिल हैं. इससे मिट्टी में पानी की उपलब्धता के बारे में अहम जानकारी मिलती है.
डेटासेट को तीन मुख्य ऐसेट में व्यवस्थित किया गया है: /wv0010, /wv0033, और /wv1500. इनमें से हर ऐसेट में, अलग-अलग गहराई और क्वांटाइल पर मिट्टी की प्रॉपर्टी दिखाने वाले बैंड होते हैं. बैंड के नाम val_<depth>_<quantile> पैटर्न के हिसाब से होते हैं.इसमें depth मिट्टी की गहराई की रेंज को दिखाता है. उदाहरण के लिए, 0 से 5 सेंटीमीटर, 5 से 15 सेंटीमीटर, 15 से 30 सेंटीमीटर, 30 से 60 सेंटीमीटर, 60 से 100 सेंटीमीटर, 100 से 200 सेंटीमीटर) और
quantile आंकड़ों के हिसाब से मेज़रमेंट दिखाता है. जैसे, औसत, Q0.05, Q0.5, Q0.95.
इसमें अब तक अनिश्चितता बैंड शामिल नहीं किया गया है. इंटर-क्वांटाइल रेंज (90% अनुमानित इंटरवल की चौड़ाई) और मीडियन के अनुपात से अनिश्चितता का हिसाब लगाया जा सकता है: (Q0.95-Q0.05)/Q0.50.
WoSIS डेटाबेस का इस्तेमाल करके, 100, 330, और 15,000 cm सक्शन पर वॉल्यूमेट्रिक वॉटर रिटेंशन की ग्लोबल मैपिंग
Turek M.E., पोग्गियो एल., बैटजेस एन॰एच॰, आर्मिंदो आर.ए., दे योंग वान लियर क्यू.,
दे सूज़ा एल., Heuvelink G.B.M. (2023)
International Soil and Water Conservation Research, 11 (2), pp. 225-239.
छह स्टैंडर्ड गहराई (0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm) पर, 10kPa, 33kPa, और 1500kPa सक्शन में वॉल्यूमेट्रिक वॉटर कॉन्टेंट 10^-3 cm^3/cm^3 (0.1 v% या 1 mm/m) है. अनुमान लगाने के लिए, डिजिटल सॉइल मैपिंग के तरीके का इस्तेमाल किया गया. यह तरीका, क्वांटाइल रैंडम फ़ॉरेस्ट पर आधारित है. इसके लिए, मिट्टी की प्रोफ़ाइल के डेटा का इस्तेमाल किया गया. यह डेटा दुनिया भर से इकट्ठा किया गया था …
[null,null,[],[],[],null,["# SoilGrids250m 2.0 - Volumetric Water Content\n\nDataset Availability\n: 1905-04-01T00:00:00Z--2016-07-05T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [ISRIC - World Soil Information](https://www.isric.org/explore/soilgrids)\n\nTags\n:\n[soil](/earth-engine/datasets/tags/soil) [soil-moisture](/earth-engine/datasets/tags/soil-moisture) [water](/earth-engine/datasets/tags/water) \n\n#### Description\n\nVolumetric Water Content at 10kPa, 33kPa, and 1500kPa suction in\n10\\^-3 cm\\^3/cm\\^3 (0.1 v% or 1 mm/m) at 6 standard depths (0-5cm, 5-15cm,\n15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm). Predictions were derived using a\ndigital soil mapping approach based on Quantile Random Forest, drawing on a\nglobal compilation of soil profile data and environmental layers.\nThis dataset includes predictions for three different suction levels,\nproviding insights into soil water availability.\n\nThe dataset is organized into three main assets: `/wv0010`, `/wv0033`,\nand `/wv1500`. Each of these assets contains bands representing soil\nproperties at different depths and quantiles. The band names follow the\npattern `val_\u003cdepth\u003e_\u003cquantile\u003e`, where `depth` represents a soil depth\nrange (e.g., 0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm) and\n`quantile` represents a statistical measure (e.g., mean, Q0.05, Q0.5,\nQ0.95).\n\nThe uncertainty band is not yet included. It is possible to calculate\nthe uncertainty from the ratio between the inter-quantile range\n(90% prediction interval width) and the median: (Q0.95-Q0.05)/Q0.50.\n\nDocumentation:\n\n- [Scientific Paper](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095633922000636?via%3Dihub)\n\n### Bands\n\n\n**Pixel Size**\n\n250 meters\n\n**Bands**\n\n| Name | Units | Pixel Size | Description |\n|-----------------------|-------------|------------|--------------------------------------------------|\n| `val_0_5cm_mean` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Mean Volumetric Water Content (0-5cm depth) |\n| `val_0_5cm_Q0_05` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.05 Volumetric Water Content (0-5cm depth) |\n| `val_0_5cm_Q0_5` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.5 Volumetric Water Content (0-5cm depth) |\n| `val_0_5cm_Q0_95` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.95 Volumetric Water Content (0-5cm depth) |\n| `val_5_15cm_mean` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Mean Volumetric Water Content (5-15cm depth) |\n| `val_5_15cm_Q0_05` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.05 Volumetric Water Content (5-15cm depth) |\n| `val_5_15cm_Q0_5` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.5 Volumetric Water Content (5-15cm depth) |\n| `val_5_15cm_Q0_95` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.95 Volumetric Water Content (5-15cm depth) |\n| `val_15_30cm_mean` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Mean Volumetric Water Content (15-30cm depth) |\n| `val_15_30cm_Q0_05` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.05 Volumetric Water Content (15-30cm depth) |\n| `val_15_30cm_Q0_5` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.5 Volumetric Water Content (15-30cm depth) |\n| `val_15_30cm_Q0_95` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.95 Volumetric Water Content (15-30cm depth) |\n| `val_30_60cm_mean` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Mean Volumetric Water Content (30-60cm depth) |\n| `val_30_60cm_Q0_05` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.05 Volumetric Water Content (30-60cm depth) |\n| `val_30_60cm_Q0_5` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.5 Volumetric Water Content (30-60cm depth) |\n| `val_30_60cm_Q0_95` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.95 Volumetric Water Content (30-60cm depth) |\n| `val_60_100cm_mean` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Mean Volumetric Water Content (60-100cm depth) |\n| `val_60_100cm_Q0_05` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.05 Volumetric Water Content (60-100cm depth) |\n| `val_60_100cm_Q0_5` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.5 Volumetric Water Content (60-100cm depth) |\n| `val_60_100cm_Q0_95` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.95 Volumetric Water Content (60-100cm depth) |\n| `val_100_200cm_mean` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Mean Volumetric Water Content (100-200cm depth) |\n| `val_100_200cm_Q0_05` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.05 Volumetric Water Content (100-200cm depth) |\n| `val_100_200cm_Q0_5` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.5 Volumetric Water Content (100-200cm depth) |\n| `val_100_200cm_Q0_95` | cm\\^3/cm\\^3 | meters | Q0.95 Volumetric Water Content (100-200cm depth) |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\n[CC-BY-4.0](https://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0.html)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Global mapping of volumetric water retention at 100, 330 and 15000 cm\n suction using the WoSIS database\n Turek M.E., Poggio L., Batjes N.H., Armindo R.A., de Jong van Lier Q.,\n de Sousa L., Heuvelink G.B.M. (2023)\n International Soil and Water Conservation Research, 11 (2), pp. 225-239.\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.1016/j.iswcr.2022.08.001\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar dataset = ee.Image('ISRIC/SoilGrids250m/v2_0/wv0010').select('val_0_5cm_Q0_95');\n\nMap.setCenter(-105.25, 52.5, 3);\n\nMap.addLayer(\n dataset, {\n min: -0.061,\n max: 0.636,\n palette: [\n '#440154', '#482878', '#3E4A89', '#31688E', '#26828E', '#1F9E89',\n '#35B779', '#6DCD59', '#B4DE2C', '#FDE725'\n ]\n },\n 'SoilGrids250m 10kPa Q0.95 0-5cm');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/ISRIC/ISRIC_SoilGrids250m_v2_0) \n[SoilGrids250m 2.0 - Volumetric Water Content](/earth-engine/datasets/catalog/ISRIC_SoilGrids250m_v2_0) \nVolumetric Water Content at 10kPa, 33kPa, and 1500kPa suction in 10\\^-3 cm\\^3/cm\\^3 (0.1 v% or 1 mm/m) at 6 standard depths (0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm). Predictions were derived using a digital soil mapping approach based on Quantile Random Forest, drawing on a global compilation of soil profile data ... \nISRIC/SoilGrids250m/v2_0, soil,soil-moisture,water \n1905-04-01T00:00:00Z/2016-07-05T00:00:00Z \n-56 -180 84 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2022.08.001](https://doi.org/https://www.isric.org/explore/soilgrids)\n- [https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2022.08.001](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ISRIC_SoilGrids250m_v2_0)"]]
