Integrated Land and Water Scenarios of the Raisin River Watershed Using the SWAT Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the linkage between Canada's National Agri-Environmental Standards Initiative (NAESI) Biodiversity and Water themes by studying how patterns in terrestrial habitat, generated through land cover scenario modelling, influence water quality and quantity in the Raisin River watershed in southeastern Ontario. NAESI developed nonregulatory performance standards that define ideal and achievable levels of environmental quality. The indicators used to investigate the scenario risks included sediment and nutrient concentrations. The SWAT (Soil and Water Assessment Tool)-2005 model was calibrated and validated from 1985 to 2006 for current land cover and five other scenarios: potential natural vegetation (PNV); high biodiversity conservation (HBC); moderate biodiversity conservation; agricultural intensification with limited application of conservation direction; and agricultural intensification with no consideration of conservation direction (ANC). Scenario comparisons are provided for the average annual flow, and concentrations of total suspended sediment (TSS), total nitrogen, and total phosphorus for five watershed locations. The PNV scenario predicted the lowest total flows, and sediment and nutrient concentrations, and the ANC scenario predicted the highest sediment and nutrient concentrations. The SWAT median values for the HBC, "Current," and ANC scenarios at the outlet all exceeded the Ideal Performance Standards, except for the median TSS concentration of the HBC scenario.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».