Simulating nitrogen pollution potential in surface and subsurface runoff in Ontario using EPIC model
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the possible potential of nitrogen contamination of water resources due to land applicationof manure and fertilizer in agricultural regionsof Ontario. The EPIC (Erosion/Productivity Impact Calculator) model wasused to partition nitrogen loads in percolating and runoff waters under corn production system by dividing the province into fourregions. Water balance and nitrogen loads were estimated for different types of soils, land slope gradient, soil organic matter,rate of nitrogen application, typesof tillage, and the presence and absence of subsurface drainage systems. Results indicatedthat reasonable annual nitrogen leaching predictions could be obtained through accurate soil hydraulic characterizationand monthly runoff curve number adjustment. The regression equationsreflected the general trendsof rate of application andorganic matter and were found to be the most important factor in quantifying the nitrate loadsin the infiltrating water for all soiltypes. Increasing slope gradient translated into an increasing. portion of nitrate moving with subsurface lateral flow based on the model results. The statistical analyses also showed that theequations can satisfactorily predict nitrate loads. The strength of the equationsover the MCLONE4 module iss hown by thereduced annual deviation from the observed nitrogen loads. In addition, the current recommended rate seemed to represent acut-off limit, below which nitrogen loads in percolating water did not substantially decrease. Although, crop yield did not significantlyincrease with increased nitrogen application rates, the nitrogen loadsdid. It showsthat the current recommended ratesfor the different regions are probably appropriate to minimize nitrogen losses while maximizing yield. The high nitrogen lossesfrom the Western region may result not only from higher. nitrogen application rates, but also from the higher probability. of leaching events caused by the longer cropping period. Overall,the approach and the results of the study could be helpful ineffective source water protection planning.
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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 | 0,001 | 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 ».