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Enregistrement W1984306435 · doi:10.2136/vzj2008.0158

Modeling Impacts of Tile Drain Spacing and Depth on Nitrate‐Nitrogen Losses

2010· article· en· W1984306435 sur OpenAlexaff
Vinay Nangia, Prasanna H. Gowda, D. J. Mulla, Gary R. Sands

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTile drainageTileDrainageEnvironmental scienceHydrology (agriculture)PrecipitationGeologySoil waterSoil scienceGeotechnical engineeringGeographyMeteorologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsurface tile drainage is a major contributor of NO 3 –N from cropland in the Upper Midwest to the hypoxic zone in the Gulf of Mexico. Strategies to reduce NO 3 –N loadings to the Gulf of Mexico require better understanding of the effects of tile spacing and depth on subsurface tile drainage and NO 3 –N losses from subsurface tile drained fields. This study evaluated the sensitivity of NO 3 –N losses to changes in the spacing and depth of subsurface tile drainage systems. For this purpose, the Agricultural Drainage and Pesticide Transport (ADAPT) model was calibrated and validated using monthly subsurface tile drainage and NO 3 –N losses measured in tile drains during 1999 to 2003 from two commercial fields (west and east) in south‐central Minnesota. For the calibration period, there was good agreement between observed and predicted subsurface tile drainage and NO 3 –N losses, with Nash–Sutcliffe modeling efficiencies of 0.75 and 0.56, respectively. Better agreements were observed for the validation periods. The calibrated model was used to evaluate the effects of tile drain spacing and depth with a 50‐yr record (1954–2003) of daily precipitation. Simulation results indicated that reductions in NO 3 –N losses are possible by decreasing the depth or increasing the spacing of tile drains. For instance, for a tile drain spacing of 40 m, reducing the drain depth from 1.5 to 0.9 m reduced NO 3 –N losses by 31% (but reduced crop yield by 60%), while for a tile drain depth of 1.5 m, increasing the tile drain spacing from 27 to 40 m reduced NO 3 –N losses by 50% (while reducing crop yield by 7%). Increased tile drain spacing or decreased tile drain depth could be a potential remedy for excess NO 3 –N loadings entering the Gulf of Mexico.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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