Modeling Impacts of Tile Drain Spacing and Depth on Nitrate‐Nitrogen Losses
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
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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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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