Watershed-level analysis of exceedance frequencies for different management strategies
Notice bibliographique
Résumé
Exceedance of water-quality standards is important in assessing water quality. The effectiveness of soil conservation Beneficial Management Practices (BMPs) should be measured according to the BMPs' impact on exceedance frequencies. However, estimating exceedance frequencies for different management scenarios with field measurements is practically impossible due to difficulties in obtaining adequate data for analysing different combinations of BMPs. The objective of this modeling research was to analyse exceedance frequencies for different management strategies applied in the Black Brook Watershed (BBW). Daily concentrations of total suspended sediments (TSS) and soluble phosphorous (sol-P) were predicted with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and assessed against water-quality standards from the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) and National Agri-Environmental Standards Initiative-Ideal Performance Standards (NAESI-IPS). The investigated BMPs included conservation tillage, reduced fertilizer application, crop rotation, flow diversion terraces (FDT) and the combination of all four BMPs. The results indicated that FDT was the most effective at reducing exceedance frequencies of TSS and sol-P. Under the different management scenarios, we calculated the annual exceedance frequencies of TSS and sol-P concentrations above the CCME (20–45% and 10–26%) and NAESI-IPS (32–55% and 20–38%).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».