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Figure 3. Acrylic sled with dust cover, EM38 instrument, and typical field survey configuration with four-wheel drive Results & Discussion MANUAL MEASUREMENTS Ground conductivities measured with the EM38 over five dates at comparable water table depths were consistently higher in the Varner grove than the Revell grove (Table 1; Fig. 4). These trends could be attributed to the higher EC lab values in the Revell grove (Table 1). Different measurement dates provided a wide temporal range of water table conditions in the groves (Table 1) and yielded different calibrations (Table 2; Fig. 4). Correlations between water table depth and EC a ground conductivities were consistently higher when measured in the deeper sensing vertical dipole mode (EM v ) than the horizontal dipole mode (EM h ). A logarithmic regression resulted in a slightly better fit than a linear regression, probably due to the nonlinear response of the EM38 instrument (Table 2). The accuracy of these regression calibrations for water table depth prediction was estimated by the RMSE and ranged from 4.1 to 15.5 cm over the different dates and groves (Table 2). Due to the higher soil solution conductivity (EC lab ) in the Varner grove, the regression models for water table depth and EM v in the two groves were significantly different even on the same day (Table 2; Fig. 4). The semivariograms for EC lab , EM v and water depth for both groves were best fitted by the spherical model. The semi-variance attained its maximum at a range of influence of about 250 m in the Revell grove and 650 m in the Varner grove. This indicated the presence of spatial dependence for soil and water table depth parameters within both groves (Table 3). AUTOMATED (SURVEY) MEASUREMENTS The Revell grove survey collected 5438 georeferenced EM v values, at a mean speed of 4.50 m/s, taking 108 min to complete 45.2 ha (25.1 ha/h). The Varner grove survey collected 3553 georeferenced EM v values, at a mean speed of 4.43 m/s, taking 83 min to complete 26.8 ha (19.4 ha/h). The raw EM v survey data from the groves were used to predict five water table depth classes (Fig. 5) using site-and-time-specific calibrations (Table 2). Final water table maps after interpolation by kriging and smoothing showed large spatial variability similar to that observed across the 100 manually measured wells (Fig. 6). Two large zones of deeper water table depths roughly corresponded to the location of the Jonathan sand soil series (Figs. 1 & 6). In contrast, the Zolfo fine sand and Sparr fine sand corresponded to the shallower water tables in Revell grove (Figs. 1 & 6). In the Varner grove, deeper water tables were found in the Pomello fine sand area, occupying most of the northern half of the survey area, while the shallower water tables occurred in the Immokalee fine sand (southern half), and Ona fine sand / Placid fine sand zones (northeast corner) (Figs. 1 & 6). precautions should be taken during surveys to avoid metal objects such as cans, buried pipes, and adjacent buildings, pumps or fences in the route because erroneous EC a readings were obtained in their proximity. Electrolyte concentrations in the soil and soil solutions could also greatly affect the EMI results, thus strongly biasing the calculated water table depths. Using Electromagnetic Induction Methods to Map Groundwater in Using Electromagnetic Induction Methods to Map Groundwater in Florida Citrus Soils Florida Citrus Soils AWS, 23 October, 2003 AWS, 23 October, 2003 Efficient drainage is an important prerequisite for economic citrus production on southern flatwoods soils in Florida because their shallow water tables can limit root development, stunt tree growth and contribute to mortality. The objective of this study was to develop a new precision agriculture application, using ground conductivity measured with the EM38 electromagnetic soil profiler for the estimation and mapping of shallow water table depths in Florida’s citrus groves. Calibrations were developed and tested in five different months and two sites to evaluate the spatial and temporal accuracy of water table predictions. Three automated mobile surveys of water table depth were then conducted in the same groves using a differential global positioning system (DGPS) for georeferencing the ground conductivity data. The spatial variability of water table depths was mainly influenced by soil type and the temporal variability was influenced strongly by the seasonal rainfall pattern. The vertical dipole (EMv) of the EM38 instrument was better than the horizontal dipole (EMh) for estimating water table depths because of its greater sensing depth. Accuracy, calculated as root mean square error (RMSE), ranged from 4.1 to 15.5 cm on a given day. Keywords: EM38, precision agriculture, GIS, DGPS, hydromorphic soils, water table Summary A.W. Schumann* and Q. Zaman, A.W. Schumann* and Q. Zaman, University of Florida / IFAS, Citrus University of Florida / IFAS, Citrus Research and Education Center, 700 Experiment Station Road, Research and Education Center, 700 Experiment Station Road, Lake Alfred, FL Lake Alfred, FL Florida citrus growers currently manage their groves as uniform production units, but considerable variability in various grove characteristics may exist (Fig. 1). Recent results show that soil and groundwater variability are dominant factors affecting in- field variability and profitability of citrus (Schumann et al., 2002). Spodosols in south- central Florida have sand or fine-sand textures, and silt plus clay content is less than 5% except in the Bh (spodic) horizon (Fig. 2). These soils typically have shallow water tables, caused by perching of water above the Bh horizon (Hyde and Ford, 1989). Minimal vertical saturated flow capacity in the Bh horizon causes ponding into the overlying E and A horizons. Water logging may develop all the way to the surface (Cox and McFarlane, 1995) and can damage the root systems of citrus trees. OBJECTIVES: 1. Determine the best operating conditions of a commercial electromagnetic induction (EMI) soil sensing device and calibrate it for use in estimating shallow water table depths from apparent conductivity (EC a ). 2. Examine the spatial and temporal variability of soil EC a and water table data to determine the accuracy and repeatability of water tables measured by EMI. 3. Use the validated EMI instrument together with DGPS to make automated in-field soil water table depth measurements which can be mapped and used in precision agriculture for improving citrus grove management and profitability through optimized drainage, fertilization and irrigation. Introduction Selected References Cox. J.W., and D.J. McFarlane. 1995. The causes of water logging in shallow soils and their drainage in southwestern Australia. J. Hydrology. 167: 175-194. Hyde, A.G., and R.D. Ford. 1989. Water table fluctuations in representative Immokalee and Zolfo soils of Florida. Soil Sci. Soc. Am. J. 53:1475-1478. Schumann, A.W., T.A. Wheaton, and J.D. Whitney. 2002. In- Field Soil Variability Affecting Productivity of Florida Citrus Groves –– A Precision Agriculture Application. ASA Southern Branch Annual Meeting, Orlando, FL. Methods Two variable field sites: Revell and Varner groves, located near Bowling Green, Hardee Co., Florida (27.63089 o N, 81.82467 o W). Revell grove has no artificial drainage and is planted with a mixture of mature ‘Hamlin’ and ‘Valencia’ oranges at an elevation of 33.5 to 38.1 m above mean sea level (msl), with dimensions of 789 m E-W, 712 m N-S (Fig. 1). Varner grove has artificial drainage (double beds and ditches) and is planted with mature ‘Hamlin’ oranges at an elevation of 30.5 to 34.0 m above msl, with dimensions of 402 m E-W, 806 m N-S (Fig. 1). The horizontal distance between the two groves is 12.3 km. Fifty water table observation wells were installed during the dry season in each grove (Fig. 1). Wells were1.5-m long, 10-cm diameter PVC pipe, perforated with 2.5-cm holes in the lower 1.1-m section and covered with nylon drain sleeve to prevent soil entry. Collected soil samples at 0-15, 15-30, 30-60, 60- 90, 90-120, 120-150 cm depths for soil electrical conductivity (EC lab ) measurements in the laboratory. Ground conductivity measurements (EC a ) were taken with an EM38 electromagnetic soil profiler (Geonics Limited, Mississauga, Ontario, Canada) at each well when the water table was measured. Both horizontal dipole (EM h ) and vertical dipole (EM v ) orientations. Motorized ground conductivity surveys were performed in each grove with the EM38 instrument mounted vertically on a specially constructed acrylic sled (Fig. 3). EM38 was towed 5-m behind a four-wheel drive vehicle equipped with a Trimble 106 Differential Global Positioning System (Trimble Navigation Limited, Sunnyvale, CA). Ground speed of the sled was about 5 m/s, which translates to an EC a distance resolution of about 5 m at 1 Hz averaged data rate. 50 water table depths per grove and the corresponding ground conductivities (EC a ) were analyzed by regression with Genstat statistical software (Genstat 5, Lawes Agricultural Trust, Rothamsted, UK) to obtain calibrations for predicting water table depths from EC a readings. The accuracy of water table depths predicted from EM v was estimated from the root mean square error (RMSE) of the regressions. Survey data files of DGPS and EM v readings were imported into ArcView GIS software (ESRI, Redlands, CA) for calculation of water table depth and mapping. Regular gridded XYZ data surfaces were interpolated from the calculated water table depth data using point kriging and eight search sectors with the Surfer 7 software (Golden Software Inc., Golden, CO). Acknowledgements Support for this research was received from USDA-IFAFS grant No. 2001-52103-11323 Maintaining the Competitiveness of Tree Fruit Production Through Precision Agriculture and a donation from Cargill Fertilizer. The authors would also like to thank the assistance and contribution from Tom Pospichal, Kevin Hostler, Adair Wheaton, Jodie Whitney, Gerald Perkins, Stuart Pocknee and John Roegner during the field instrumentation and data collection phases of this project. $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 33.5 3 5 JO N A TH A N SAND IM M O K A LE E F IN E SAND ZO LFO FIN E SAND SP A R R FIN E S AND B A S IN G ER FIN E S AND JO N A TH A N SAND O N A FIN E SAND 3 6 . 5 Survey boundary S o il series E le vatio n ab o ve m sl(m ) $ O b servatio n w ells 0 100 200 300 400 500 600 700 800 M eters N E W S R evellgro ve Figure 1. Aerial photographs of a) the Revell grove and b) the Varner grove showing locations of fifty observation wells, elevation contours, soil series, and the survey boundaries for this study. $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ ZO LFO FINE SAND 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 IM M O K A LE E F IN E SAND PO M E LLO FIN E S AND M Y A K K A FIN E SAND O N A FIN E SAND PLA C ID FIN E SAND/DEPRESSIONAL IM M O K A LE E F IN E SAND O N A FIN E SAND ZO LFO FIN E SAND IM M O K A LE E F IN E SAND SM YR N A S AND Survey boundary S o il series E le vatio n ab o ve m sl(m ) $ O b servatio n w ells 0 100 200 300 400 500 600 700 800 M eters N E W S V arn er g ro ve a) b) A rnold W Schum ann A ssistantProfessor Departm entofSoiland W aterScience CitrusResearch & Education Center 700 Experim entStation Road Lake A lfred, FL, 33850 Tel.:(863)956-1151 Suncom :533-1235 Fax:(863)956-4631 E-m ail:awschum ann@ lal.ufl.edu * * % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %%%%% % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %%%%%%%%%%% %%% % % %%%%% %%%% %%%% %%%%%%%%%%%%%%%% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %%% %%%% % %%%%%%%%%%%%% %%%%%%%% %%%% %%%%% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % %%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % % % % % % % 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Water table depths in the Revell grove predicted from 5438 EM v ground conductivity measurements collected by sled-mounted EM38 and DGPS. 2 .0 4 .0 6 .0 8.0 10.0 12.0 G ro u n d cond u ctivity (m S/m ) 0 40 80 120 160 W a te r d ep th b elow so il su rfa ce (cm ) A p ril 2 002 Ju ly 2 002 A u g u st 2 002 S ep tem b e r 2 002 O cto b e r 2 002 5 .0 10.0 1 5.0 2 0.0 25 .0 G ro u n d cond u ctivity (m S/m ) 0 40 80 120 160 W a te r d ep th b elow so il su rfa ce (cm ) M ay 2 002 Ju ly 2 002 A u g u st 2 002 S ep te m b e r 2 002 N ovem b e r 2 002 Figure 4. Calibration curves developed for predicting water table depth from EM v on five dates in a) the Revell grove and b) the Varner grove. a) b) % %% % % % %% %% % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % 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Interpolated water table depths predicted from EM v ground conductivity measurements collected by sled-mounted EM38 and DGPS in a) the Revell and b) the Varner groves. Figure 2. Example of a Florida Spodosol

Figure 3. Acrylic sled with dust cover, EM38 instrument, and typical field survey configuration with four-wheel drive vehicle. Results & Discussion MANUAL

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Page 1: Figure 3. Acrylic sled with dust cover, EM38 instrument, and typical field survey configuration with four-wheel drive vehicle. Results & Discussion MANUAL

Figure 3. Acrylic sled with dust cover, EM38 instrument, and typical field survey configuration with four-wheel drive vehicle.

Results & DiscussionMANUAL MEASUREMENTS

Ground conductivities measured with the EM38 over five dates at comparable water table depths were consistently higher in the Varner grove than the Revell grove (Table 1; Fig. 4). These trends could be attributed to the higher EClab values in the Revell grove

(Table 1).Different measurement dates provided a wide temporal range of water table conditions in the groves (Table 1) and yielded different calibrations (Table 2; Fig. 4).Correlations between water table depth and ECa ground

conductivities were consistently higher when measured in the deeper sensing vertical dipole mode (EMv) than the horizontal

dipole mode (EMh).A logarithmic regression resulted in a slightly better fit than a linear regression, probably due to the nonlinear response of the EM38 instrument (Table 2).The accuracy of these regression calibrations for water table depth prediction was estimated by the RMSE and ranged from 4.1 to 15.5 cm over the different dates and groves (Table 2).Due to the higher soil solution conductivity (EClab) in the Varner

grove, the regression models for water table depth and EMv in the

two groves were significantly different even on the same day (Table 2; Fig. 4). The semivariograms for EClab, EMv and water depth for both

groves were best fitted by the spherical model. The semi-variance attained its maximum at a range of influence of about 250 m in the Revell grove and 650 m in the Varner grove. This indicated the presence of spatial dependence for soil and water table depth parameters within both groves (Table 3).

AUTOMATED (SURVEY) MEASUREMENTSThe Revell grove survey collected 5438 georeferenced EMv

values, at a mean speed of 4.50 m/s, taking 108 min to complete 45.2 ha (25.1 ha/h). The Varner grove survey collected 3553 georeferenced EMv values, at a mean speed of 4.43 m/s, taking 83

min to complete 26.8 ha (19.4 ha/h). The raw EMv survey data from the groves were used to predict

five water table depth classes (Fig. 5) using site-and-time-specific calibrations (Table 2). Final water table maps after interpolation by kriging and smoothing showed large spatial variability similar to that observed across the 100 manually measured wells (Fig. 6).Two large zones of deeper water table depths roughly corresponded to the location of the Jonathan sand soil series (Figs. 1 & 6). In contrast, the Zolfo fine sand and Sparr fine sand corresponded to the shallower water tables in Revell grove (Figs. 1 & 6). In the Varner grove, deeper water tables were found in the Pomello fine sand area, occupying most of the northern half of the survey area, while the shallower water tables occurred in the Immokalee fine sand (southern half), and Ona fine sand / Placid fine sand zones (northeast corner) (Figs. 1 & 6). precautions should be taken during surveys to avoid metal objects such as cans, buried pipes, and adjacent buildings, pumps or fences in the route because erroneous ECa readings were

obtained in their proximity. Electrolyte concentrations in the soil and soil solutions could also greatly affect the EMI results, thus strongly biasing the calculated water table depths. In order to ensure the best possible water table prediction, we therefore recommend that a site-specific calibration between EMv

and water table depth be conducted on each large contiguous block of land at each given time only.

Using Electromagnetic Induction Methods to Map Groundwater in Florida Citrus SoilsUsing Electromagnetic Induction Methods to Map Groundwater in Florida Citrus Soils

AWS, 23 October, 2003AWS, 23 October, 2003

Efficient drainage is an important prerequisite for economic citrus production on southern flatwoods soils in Florida because their shallow water tables can limit root development, stunt tree growth and contribute to mortality. The objective of this study was to develop a new precision agriculture application, using ground conductivity measured with the EM38 electromagnetic soil profiler for the estimation and mapping of shallow water table depths in Florida’s citrus groves. Calibrations were developed and tested in five different months and two sites to evaluate the spatial and temporal accuracy of water table predictions. Three automated mobile surveys of water table depth were then conducted in the same groves using a differential global positioning system (DGPS) for georeferencing the ground conductivity data. The spatial variability of water table depths was mainly influenced by soil type and the temporal variability was influenced strongly by the seasonal rainfall pattern. The vertical dipole (EMv) of the EM38 instrument was better than the horizontal dipole (EMh) for estimating water table depths because of its greater sensing depth. Accuracy, calculated as root mean square error (RMSE), ranged from 4.1 to 15.5 cm on a given day. Keywords: EM38, precision agriculture, GIS, DGPS, hydromorphic soils, water table

Summary

A.W. Schumann* and Q. Zaman, A.W. Schumann* and Q. Zaman, University of Florida / IFAS, Citrus Research University of Florida / IFAS, Citrus Research and Education Center, 700 Experiment Station Road, Lake Alfred, FLand Education Center, 700 Experiment Station Road, Lake Alfred, FL

Florida citrus growers currently manage their groves as uniform production units, but considerable variability in various grove characteristics may exist (Fig. 1). Recent results show that soil and groundwater variability are dominant factors affecting in-field variability and profitability of citrus (Schumann et al., 2002). Spodosols in south-central Florida have sand or fine-sand textures, and silt plus clay content is less than 5% except in the Bh (spodic) horizon (Fig. 2). These soils typically have shallow water tables, caused by perching of water above the Bh horizon (Hyde and Ford, 1989). Minimal vertical saturated flow capacity in the Bh horizon causes ponding into the overlying E and A horizons. Water logging may develop all the way to the surface (Cox and McFarlane, 1995) and can damage the root systems of citrus trees. OBJECTIVES: 1. Determine the best operating conditions of a commercial electromagnetic induction (EMI) soil sensing device and calibrate it for use in estimating shallow water table depths from apparent conductivity (ECa).

2. Examine the spatial and temporal variability of soil ECa and

water table data to determine the accuracy and repeatability of water tables measured by EMI.3. Use the validated EMI instrument together with DGPS to make automated in-field soil water table depth measurements which can be mapped and used in precision agriculture for improving citrus grove management and profitability through optimized drainage, fertilization and irrigation.

Introduction

Selected ReferencesCox. J.W., and D.J. McFarlane. 1995. The causes of water logging in shallow soils and their drainage in southwestern Australia. J. Hydrology. 167: 175-194.

Hyde, A.G., and R.D. Ford. 1989. Water table fluctuations in representative Immokalee and Zolfo soils of Florida. Soil Sci. Soc. Am. J. 53:1475-1478.

Schumann, A.W., T.A. Wheaton, and J.D. Whitney. 2002. In-Field Soil Variability Affecting Productivity of Florida Citrus Groves –– A Precision Agriculture Application. ASA Southern Branch Annual Meeting, Orlando, FL.

MethodsTwo variable field sites: Revell and Varner groves, located near Bowling Green, Hardee Co., Florida (27.63089oN, 81.82467o W).Revell grove has no artificial drainage and is planted with a mixture of mature ‘Hamlin’ and ‘Valencia’ oranges at an elevation of 33.5 to 38.1 m above mean sea level (msl), with dimensions of 789 m E-W, 712 m N-S (Fig. 1). Varner grove has artificial drainage (double beds and ditches) and is planted with mature ‘Hamlin’ oranges at an elevation of 30.5 to 34.0 m above msl, with dimensions of 402 m E-W, 806 m N-S (Fig. 1). The horizontal distance between the two groves is 12.3 km. Fifty water table observation wells were installed during the dry season in each grove (Fig. 1).Wells were1.5-m long, 10-cm diameter PVC pipe, perforated with 2.5-cm holes in the lower 1.1-m section and covered with nylon drain sleeve to prevent soil entry.Collected soil samples at 0-15, 15-30, 30-60, 60-90, 90-120, 120-150 cm depths for soil electrical conductivity (EClab) measurements

in the laboratory. Ground conductivity measurements (ECa) were taken with an

EM38 electromagnetic soil profiler (Geonics Limited, Mississauga, Ontario, Canada) at each well when the water table was measured. Both horizontal dipole (EMh) and vertical dipole (EMv) orientations.Motorized ground conductivity surveys were performed in each grove with the EM38 instrument mounted vertically on a specially constructed acrylic sled (Fig. 3).EM38 was towed 5-m behind a four-wheel drive vehicle equipped with a Trimble 106 Differential Global Positioning System (Trimble Navigation Limited, Sunnyvale, CA).Ground speed of the sled was about 5 m/s, which translates to an ECa distance resolution of about 5 m at 1 Hz averaged data rate. 50 water table depths per grove and the corresponding ground conductivities (ECa) were analyzed by regression with Genstat

statistical software (Genstat 5, Lawes Agricultural Trust, Rothamsted, UK) to obtain calibrations for predicting water table depths from ECa readings.The accuracy of water table depths predicted from EMv was

estimated from the root mean square error (RMSE) of the regressions.Survey data files of DGPS and EMv readings were imported into

ArcView GIS software (ESRI, Redlands, CA) for calculation of water table depth and mapping. Regular gridded XYZ data surfaces were interpolated from the calculated water table depth data using point kriging and eight search sectors with the Surfer 7 software (Golden Software Inc., Golden, CO).

AcknowledgementsSupport for this research was received from USDA-IFAFS grant No. 2001-52103-11323 Maintaining the Competitiveness of Tree Fruit Production Through Precision Agriculture and a donation from Cargill Fertilizer. The authors would also like to thank the assistance and contribution from Tom Pospichal, Kevin Hostler, Adair Wheaton, Jodie Whitney, Gerald Perkins, Stuart Pocknee and John Roegner during the field instrumentation and data collection phases of this project.

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1 2 3 4

56789

1011121314

15 16 17 18 19 2021 22 23 24 25 26 27

2829303132333435363738

39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

33.5

JONATHAN SAND

IMMOKALEE FINE SAND

ZOLFO FINE SAND

SPARR FINE SAND

BASINGER FINE SAND

JONATHAN SAND

ONA FINE SAND

36.5

Survey boundary

Soil seriesElevation above msl (m)

$ Observation wells

0 100 200 300 400 500 600 700 800 Meters

N

EW

S Revell grove

Figure 1. Aerial photographs of a) the Revell grove and b) the Varner grove showing locations of fifty observation wells, elevation contours, soil series, and the survey boundaries for this study.

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ZOLFO FINE SAND

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56

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62

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68

69

70 71

72

73

74

75

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77

78

79

80 81

82

83

84

85

86

87

88

89

90 91

92

93

94

95 96

97

98

99

100

IMMOKALEE FINE SAND

POMELLO FINE SAND

MYAKKA FINE SAND

ONA FINE SAND

PLACID FINE SAND/DEPRESSIONAL

IMMOKALEE FINE SAND

ONA FINE SAND

ZOLFO FINE SAND

IMMOKALEE FINE SAND

SMYRNA SAND

Survey boundary

Soil seriesElevation above msl (m)

$ Observation wells

0 100 200 300 400 500 600 700 800 Meters

N

EW

S Varner grove

a)

b)Arnold W SchumannAssistant ProfessorDepartment of Soil and Water ScienceCitrus Research & Education Center700 Experiment Station RoadLake Alfred, FL, 33850

Tel.: (863) 956-1151Suncom: 533-1235Fax: (863) 956-4631E-mail: [email protected]

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Water table (cm)% 0 - 109% 109 - 135% 135 - 154% 154 - 174% 174 - 250

Survey boundary

0 100 200 300 400 500 600 700 800 Meters

N

EW

S Revell grove

Figure 5. Water table depths in the Revell grove predicted from 5438 EMv ground conductivity measurements collected by sled-mounted EM38 and DGPS.

2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0

G round conductivity (m S / m )

0

40

80

120

160

Wat

er d

epth

bel

ow s

oil

surf

ace

(cm

) April 2002

J uly 2002

August 2002

S eptem ber 2002

October 2002

5.0 10.0 15.0 20.0 25.0

G round conductivity (m S/ m )

0

40

80

120

160

Wat

er d

epth

bel

ow s

oil

surf

ace

(cm

) M ay 2002

J uly 2002

August 2002

S eptem ber 2002

N ovem ber 2002

Figure 4. Calibration curves developed for predicting water table depth from EMv on five dates in a) the Revell grove and b) the Varner grove.

a) b)

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Water table (cm)% 25 - 95% 95 - 124% 124 - 149% 149 - 174% 174 - 287

Survey boundary

0 100 200 300 400 500 600 700 800 Meters

N

EW

S Revell grove

a)

Figure 6. Interpolated water table depths predicted from EMv ground conductivity measurements collected by sled-mounted EM38 and DGPS in a) the Revell and b) the Varner groves.

Figure 2. Example of a Florida Spodosol