Application of Mathematical Modeling to Determine The Size of On-Site Grass Filters for Reducing Farm Pesticide Pollution
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a mathematical approach for estimating the size of a grass filter area for removing pesticide residues from agricultural drainage waters. The method utilizes a water table management model, DRAINMOD, for simulating drainage waters from agricultural land and then a solute transport model, PRZM2, for simulating pesticide concentrations in drain effluent discharging from grass filters. DRAINMOD was used to estimate daily drain outflows that occurred in a 100 ha subsurface drained field in the Ottawa-St. Lawrence lowlands by running the model for a one-in-twenty year annual rainfall period. Atrazine (AZ), metolachlor (MT) and metribuzin (MZ) are the most common herbicides that are found in drainage waters. The simulated drain outflows were assumed to contain 50 µg/l of AZ, MT and MZ residues, and simulations were carried out with PRZM2 to determine the required size of grass filter area to make drainage waters safer for aquatic life and a marine habitat. It was found that no more than 6% of the farm area could be used to reduce the concentrations in drainage waters from 50 µg/l to less than 1 µg/l for the three herbicides.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».