A Watershed‐scale Assessment of Cost‐Effectiveness of Sediment Abatement with Flow Diversion Terraces
Notice bibliographique
Résumé
Soil conservation beneficial management practices (BMPs) are effective at controlling soil loss from farmlands and minimizing water pollution in agricultural watersheds. However, costs associated with implementing and maintaining these practices are high and often deter farmers from using them. Consequently, it is necessary to conduct cost-benefit analysis of BMP implementation to assist decision-makers with planning to provide the greatest level of environmental protection with limited resources and funding. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was used to evaluate the efficacy of flow diversion terraces (FDT) in abating sediment yield at the outlet of Black Brook Watershed (BBW), northwestern New Brunswick. Different FDT-implementation scenarios were expressed as the ratio of land area protected by FDT to the total cultivated area. From this analysis, we found that average annual sediment yield decreased exponentially with increased FDT protection. When the proportion of FDT-protected areas was low, sediment reductions caused by FDT increased sharply with increasing use of FDT. Similarly, marginal sediment yield abatement costs (dollar per tonne of sediment reduction) increased exponentially with increasing proportion of FDT-protected area. The results indicated that increasing land protection with FDT from 6 to 50% would result in a reduction of about 2.1 tonne ha(-1) yr(-1) and costs of sediment reduction increased from $7 to $12 per tonne. Increasing FDT-protected cropland from 50 to 100%, a reduction of about 0.9 tonne of sediment ha(-1) yr(-1) would occur and the costs would increase from $12 to $53 per tonne of sediment yield reduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».