FIELD SCALE MODELING TO ESTIMATE PHOSPHORUS AND SEDIMENT LOAD REDUCTIONS USING A NEWLY DEVELOPED GRAPHICAL USER INTERFACE FOR SOIL AND WATER ASSESSMENT TOOL
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Streams throughout the North Canadian River watershed in northwest Oklahoma, USA have elevated levels of nutrients and sediment. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used to identify areas that likely contributed disproportionate amounts of Phosphorus (P) and sediment to Lake Overholser, the receiving reservoir at the watershed outlet. These sites were then targeted by the Oklahoma Conservation Commission (OCC) to implement conservation practices, such as conservation tillage and pasture planting as part of a US Environmental Protection Agency Section 319(h) project. Conservation practices were implemented on 238 fields. The objective of this project was to evaluate conservation practice effectiveness on these fields using the Texas Best Management Evaluation Tool (TBET), a simplified Graphic User Interface (GUI) for SWAT developed for field-scale application. TBET was applied on each field to predict the effects of conservation practice implementation on P and sediment loads. These predictions were used to evaluate the implementation cost (per kg of pollutant) associated with these reductions. Overall the implemented practices were predicted to reduce P loads to Lake Overholser by nine percent. The 'riparian exclusion' and 'riparian exclusion with buffer' practices provided the greatest reduction in P load while 'conservation tillage' and 'converting wheat to bermuda grass' produced the largest reduction in sediment load. The most cost efficient practices were 'converting wheat to bermuda grass' or 'native range' and 'riparian exclusion'. This project demonstrates the importance of conservation practice selection and evaluation prior to implementation in order to optimize cost share funds. In addition, this information may lead to the implementation of more cost effective practices and an improvement in the overall effectiveness of water quality programs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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