Modeling the effects of agricultural BMPs on sediments, nutrients, and water quality of the Beaurivage River watershed (Quebec, Canada)
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Notice bibliographique
Résumé
Agriculture has evolved into the largest non-point source of surface water pollution in Canada as a result of intensification over the past forty years. The Canadian WEBs project (Watershed Evaluation of Beneficial Management Practices, BMPs) was launched to evaluate the environmental and economic performance of BMPs as a means to mitigate agricultural sediment and nutrient issues. In this paper, the Gestion Intégrée des Bassins versant à l’aide d’un Système Informatisé (GIBSI) (or Integrated Watershed Management using a Computer System) integrated modeling framework was used to evaluate the effects of different BMPs on sediment and nutrient yields, as well as water quality in the Beaurivage River watershed in the province of Quebec. A reference scenario was developed that describes the current situation (i.e., base case scenario) of the watershed by calibrating the models used within GIBSI, namely HYDROTEL for hydrology, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) for soil erosion, the Erosion-the Productivity Impact Calculator (EPIC) of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) for contaminant transport and fate, and QUAL2E for stream water quality. The effects of four BMPs were studied: (1) vegetated riparian buffer strips, (2) precision slurry application, (3) grassland conversion of cereal and corn fields, and (4) no-till (on corn fields). Simulation results indicate that BMPs can be effective in reducing nutrient and suspended sediment loads in both surface runoff and stream flow. More specifically, buffer strip and crop rotation showed better efficiency than hog-slurry management and no-till on corn BMPs. Moreover, results highlight the need for further investigation of sediment dynamics in the stream network as well as in the riparian buffer strips.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle