Using AnnAGNPS to Predict the Effects of Tile Drainage Control on Nutrient and Sediment Loads for a River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Controlled tile drainage (CTD) can reduce pollutant loading. The Annualized Agricultural Nonpoint Source model (AnnAGNPS version 5.2) was used to examine changes in growing season discharge, sediment, nitrogen, and phosphorus loads due to CTD for a ∼3900-km agriculturally dominated river basin in Ontario, Canada. Two tile drain depth scenarios were examined in detail to mimic tile drainage control for flat cropland: 600 mm depth (CTD) and 200 mm (CTD) depth below surface. Summed for five growing seasons (CTD), direct runoff, total N, and dissolved N were reduced by 6.6, 3.5, and 13.7%, respectively. However, five seasons of summed total P, dissolved P, and total suspended solid loads increased as a result of CTD by 0.96, 1.6, and 0.23%. The AnnAGNPS results were compared with mass fluxes observed from paired experimental watersheds (250, 470 ha) in the river basin. The "test" experimental watershed was dominated by CTD and the "reference" watershed by free drainage. Notwithstanding environmental/land use differences between the watersheds and basin, comparisons of seasonal observed and predicted discharge reductions were comparable in 100% of respective cases. Nutrient load comparisons were more consistent for dissolved, relative to particulate water quality endpoints. For one season under corn crop production, AnnAGNPS predicted a 55% decrease (CTD) in dissolved N from the basin. AnnAGNPS v. 5.2 treats P transport from a surface pool perspective, which is appropriate for many systems. However, for assessment of tile drainage management practices for relatively flat tile-dominated systems, AnnAGNPS may benefit from consideration of P and particulate transport in the subsurface.
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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) | 0,000 | 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 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 ».