Hydrological and water quality modeling of agricultural fields in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Two tile-drained agricultural fields in the Pike River watershed of Southern Quebec were instrumented in October 2000 to monitor phosphorus and nitrate concentrations in surface runoff and tile drainage. Data collected from these sites were used as the primary input to test a GIS-based hydrological and water quality simulation model (ArcView SWAT2000) at the field scale. Surface runoff, subsurface flow, sediment yield, nitrate loads and phosphorus loads were the principal parameters evaluated by the model. The SWAT model was calibrated using data collected in the year 2002 while 2003 data was used for validating the model. Particulate phosphorus and total dissolved phosphorus loads in streamflow were also simulated using SWAT and compared with field measurements. A sensitivity analysis showed that curve number, available soil water content and soil evaporation factors significantly influenced water yield simulations while model performance for water quality parameters was governed mainly by the accuracy of simulating field operations such as fertilization and tillage. The monthly coefficients of performance after calibration ranged from being very good for some parameters (0.27 to 0.66 for total water yield; 0.38 to 0.67 for total phosphorus; and 0.23 to 0.89 for sediments) to being inconsistent for others (0.44 to 2.28 for subsurface flow; 0.63 to 4.36 for surface runoff; and 0.66 to 1.35 for total nitrate loads). Overall, it was found that SWAT results on a seasonal scale were generally more reliable whereas daily or monthly simulations could be improved by using a longer calibration period or incorporating model changes. Short-term impacts of implementing different best management practices for tillage, crop rotation and fertilization were also evaluated using the validated SWAT model. It was found that conservation tillage of corn coupled with pasture or soybean rotations can reduce total phosphorus loads in the range of 25-50% over conventional tillage with corn.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».