Field-scale nutrient transport monitoring and modeling of subsurface and naturally drained agricultural lands
Notice bibliographique
Résumé
Eutrophication impacts the quality of many surface waters worldwide. Algal blooms threaten lake water quality and in order to control their growth, understanding of nutrient transport at the field-scale is essential. In order to accomplish this, a combination of field monitoring and computer modeling with the SWAT model was undertaken. Four sites located in the Pike River watershed of southern Quebec were instrumented to monitor nutrient losses from both clay loam and sandy loam soils under both subsurface and naturally drained conditions. Results illustrate how the presence of subsurface drainage influences phosphorus loss depending on soil texture and structure. Total phosphorus loss from the clay loam subsurface drained site was 4.0 kg ha-1, 55% greater than the naturally drained clay loam site. Total phosphorus loss from the sandy loam subsurface drained site was 1.2 kg ha-1, 14% less than the naturally drained sandy loam site. Total phosphorus losses from the subsurface drainage systems in the clay loam field and the sandy loam field were 2.3 and 0.4 kg ha-1, respectively. Particulate phosphorus was the dominant (78%) form of phosphorus loss from the subsurface drainage system at the clay loam site. This indicates that bypass flow through the soil profile in the clay loam field led to excessive total phosphorus loss. SWAT, a watershed-scale model was calibrated with over 6 site years of data, in an attempt to simulate hydrology and pollutant transport at the field-scale. After calibration, the monthly Nash-Sutcliffe Efficiency varied from 0.09 to 0.74 for total drainage; 0.04 to 0.71 for sediment loading; 0.29 to 0.48 for nitrate loads and 0.28 to 0.64 for total phosphorus loads. Overall, SWAT has shown that it has the ability to simulate long-term sediment and nutrient transport at the field-scale. This makes SWAT a valuable tool for the development and evaluation of various beneficial management practices which control sediment and nutrient loss from agricultural fields.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».