Evaluation of the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) for Southern Ontario: Part II. Simulating Long-Term Effects of Nitrogen Management Practices on Crop Yield and Subsurface Drainage Water Quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Loss of nitrogen from the agricultural production system is of concern in Ontario. The challenge for researchers and farmers is to fulfill crop water requirements while limiting chemical movement with surface and subsurface runoff. The main objective of this study was to evaluate the long-term effects of current N management practices for corn production for two different soil types using the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) for southern Ontario conditions. The model simulated the amount of subsurface tile drainage, residual soil nitrate-nitrogen (NO3-N), NO3-N in subsurface drainage water, and crop yield. The validated RZWQM for silt loam and sandy loam soils showed that the relative long-term effectiveness of the most economic rate of nitrogen (MERN) for corn production fluctuates significantly from year-to-year in response to weather patterns. In addition, soil type had a small but significant effect on the MERN. Side-dress application of N on sandy loam resulted in significant reduction in corn yield and NO3-N loss to shallow groundwater. Also, crop rotation from corn-soybean to corn-soybean-soybean resulted in a greater reduction of NO3-N loads in the tile outflow on silt loam soil than on sandy loam soil. Overall, the RZWQM simulated tile drain flow, NO3-N loss, and crop yield with reasonable accuracy. However, more field work is needed to assist with identifying suitable values for a number of coefficients used in the RZWQM's nutrient component for Ontario conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,056 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».