Application of PESTFADE to Simulate Nitrate Leaching in a Fertigated Corn Field in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we describe the modification and application of a pesticide transport model to simulate nitrate leaching in irrigated soils. The model PESTFADE consists of Runoff/Erosion, Water Flow, Heat Flow and Convection–Adsorption–Diffusion–Degradation submodels. The Soil Conservation Service (SCS) equation for estimating runoff and the Universal Soil Loss Equation (USLE) for calculating soil erosion were modified so the model can evaluate chemical partitioning in runoff and sediments, as well as to take into account multiple chemical applications. The model was validated using measured data from a fertigated corn field at the AIT Experimental Farm, Thailand. Specifically, in 1999 and 2000 observed values of moisture content and nitrate concentrations in the unsaturated zone were used as a basis for verifying the validity of the simulated values. Also some error statistics were used to assess the accuracy and performance of the model in comparison with measured data. Validation results indicate that the model simulated moisture content quite well as reflected by the close fit between measured and predicted values in the upper 60 cm of the soil profile. Specifically, the measured moisture content at this depth ranged from 28–36% during the growing period in 1999 while model results gave values ranging from 29–40%. In 2000, measured values ranged from 30–34.5% and the corresponding simulated values ranged from 33–37%. Despite the slight overprediction by the model, the average relative error (RE) of 0.05 indicates that model results are within acceptable range. Simulated nitrate concentrations also provided good correspondence, with observed data for the 100 kg N ha−1 treatments in 1999 ranging from 0.7–1.1 mg L−1 and model results ranging from 0.5–0.98 mg L−1. The model generally underpredicted nitrate concentrations for both years and for other application rates, which perhaps attributed to the higher simulated values of moisture content allowing more leaching, and thus less nitrate remaining in the crop root zone. Nevertheless, model results are within acceptable range as reflected in the small values of RE and other statistical variables (RE ranged from 0.07–0.4 and SE from 0.12–0.7). Thus it can be inferred that the model can be adopted for simulating soil moisture distribution and nitrate leaching in a fertigated corn field under Thailand soil and climatic conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».