SWAT developments and recommendations for modelling agricultural pesticide mitigation measures in river basins
Notice bibliographique
Résumé
Pesticides are useful for agriculture because of their ability to protect crops against pests. At the same time, excessive loading of pesticides in water bodies can produce toxic conditions that harm sensitive aquatic species, and render the water unfit for human consumption. Therefore, measures need to be designed, evaluated and undertaken in order to reduce pesticide pollution. In this study we focus on the Nil catchment, a small basin situated in the centre of Belgium. The necessary database and a watershed model (Soil and Water Assessment Tool—SWAT) were available to simulate different agricultural management scenarios. In order to make the model accurately predict pesticide loading to the river and instream transport, it was necessary to make several modifications to the source code. Special attention was given to implement an estimator for point losses (e.g. cleaning of spray equipment) and droplet drift, and improve the representation of physical processes in filter strips. The closing of mass balances is also described. Once the model was modified and calibrated, it could be used to simulate the pesticide mitigation strategies and evaluate their effectiveness. The simulation results revealed that strip-cropping seems to be more efficient than the sowing of cover crops, contour farming, the construction of filter strips, a 40% reduction of point losses and finally conservation agriculture. Several recommendations are given for further improvement of SWAT for management use.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».