Modeling Impacts of Tile Drain Spacing and Depth on Nitrate‐Nitrogen Losses
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».