Measured Effect of Agricultural Drainage Water Management on Hydrology, Water Quality, and Crop Yield
Notice bibliographique
Résumé
A field scale experiment has been initiated in 2006 to study the effects of controlled drainage on drain flow, nutrient export, and crop yield for a subsurface drained site in eastern Ontario, Canada. Eight paired fields of comparable size (2 to 7 ha), soil (Bainsville silt loam), crop rotation (corn-soybean), and drainage system (subsurface drains 100 cm deep and spaced 15 m apart) were evaluate in the study. For each field pair, controlled drainage (CD) is implemented on one field and conventional (uncontrolled) drainage (UCD) is implemented on the other field. The results of the study showed that controlled drainage substantially reduced subsurface drainage and nutrient (nitrogen and phosphorus) export with drain flow, compared with conventional drainage. On average over the four field pairs and the three-year period, controlled drainage reduced the May-to-November drain flow by 50%, nitrate-nitrogen export by 47% and total phosphorus export by 56%. These results support the contention that nutrient reductions are controlled primarily by reduced drain flow. The results suggest the May-to-November nutrient mass losses were, overall, modest. A very modest increase in crop yield was observed with implementing drainage water management, although results were not statistically significant. Nevertheless, the results do show that controlled drainage does not have an adverse effect on crop yield.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».