Evaluation of Nutrient Component of AnnAGNPS Model in a Watershed in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The water impairment with nutrient losses from non-point source pollution (NPS) is a major concern in different watersheds in Ontario where agricultural and live stock production are the major activities. The Annualized Agricultural Non-Point Source (AnnAGNPS) model has been applied in a watershed situated in the Southern Ontario to investigate model simulated N (N) and P (P) output. The model was run from 1991 to 1995 and the transport of dissolved and attached part of both the nutrients with runoff and clay particles was investigated. Since very limited observed nutrient data was available in the studied watershed and thus it was difficult to obtain a reasonable comparison between the simulated and observed values. The study results show that the dissolved and attached N has followed the similar trend of transport with the runoff and clay particles respectively. The model underpredicetd the total N and overpredicted the total P. The R2 and correlation coefficient was 0.75 and 0.19 for N and 0.82 and 0.23 for P respectively. The uncertainty of the input parameters and excessive use of manure were assumed to be the main reason behind the discrepancy. However, it was also obvious from the study that the model performance may be improved with proper calibration and further investigation on the fate and transport of the nutrient components.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».