Published June 12, 2018
| Version 1.5
Dataset
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Prediction stock of soil organic carbon in Argentina
Authors/Creators
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Olmedo, Guillermo F.1
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Angelini, Marcos E.2
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Schulz, Guillermo A.2
- Rodríguez, Darío M.2
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Taboada, Miguel A.2
- Pascale, Carla3
- Escobar, Dardo3
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Guevara, Mario4
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Heuvelink, Gerard B.M.5
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Colazo, Juan C.6
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Gaitán, Juan J.2
- Aleksa, Alicia S.2
- Babelis, Germán C.7
- Peralta, Alfredo R.8
- Peralta, Guillermo9
- Rojas, Julieta M10
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Sainz Rozas, Hernán R.9
- Vizgarra, Lidia A.11
- 1. INTA EEA Mendoza, Mendoza. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
- 2. Instituto de Suelos (CIRN). Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
- 3. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca
- 4. Centro de Geociencias - Universidad Nacional Autónoma de México, Campus Juriquilla, Qro. MX.
- 5. ISRIC -- World Soil Information and Wageningen University, Wageningen, the Netherlands
- 6. INTA EEA San Luis, San Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
- 7. INTA EEA San Juan, San Juan. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
- 8. INTA AER El Colorado, Formosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
- 9. INTA EEA Balcarce, Buenos Aires. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
- 10. INTA EEA Sáenz Peña, Chaco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
- 11. INTA EEA Quimilí, Santiago del Estero. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
Description
We standardized the Stocks soil organic carbon (SOC) at 0-30 cm depth for 5,073 soil samples. We spatially predicted SOC stock (kg/m2) using regression forest and associated prediction uncertainties using quantile regression forest at 1000 m resolution. Global accuracy based on cross-validation. We obtained a RMSE 2.624 and Rsquared 0.464.
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OCSKGM_IPCC_qrf_jun18_incertidumbre.tif
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