Agricultural Drainage and Nitrate Transport to Streams in the Humid Region of North America
Notice bibliographique
Résumé
Subsurface drainage is used extensively in the Midwest U.S. and certain areas in the eastern U.S. and Ontario and Quebec in Canada to improve crop production. Approximately 25% of the cropland in the U.S. and Canada requires drainage. Research beginning in the 1970s started to show that agricultural drainage has significant impacts on surface water quality. Subsurface drainage reduces surface runoff, sediment losses, and the movement of contaminants attached to the sediment into surface waters, but increases the losses of nitrogen. Nitrogen losses from intensively drained cropland in the Midwest are considered a major contributor to excessive nitrogen and hypoxic conditions in the Gulf of Mexico. During the 1980s and 1990s, there were numerous research reports in the U.S. and Canada on the impact of agricultural drainage on water quality. By the late 1990s, the development of methods to reduce losses of nitrogen in drainage waters has become a primary objective in addressing the environmental impacts of agricultural drainage for researchers and engineers. Reducing nitrogen losses is difficult because the nitrate form is mobile in soil solution and may be readily leached with subsurface drainage water. A number of methods may be used to reduce losses. They include source reduction by fertilizing at appropriate rates and times, cover crops, routing drainage water through wetlands, use of biofilters, and drainage water table management (DWM), also known as controlled drainage (CD). Controlled drainage to reduce nitrates in the humid region was first reported from North Carolina in the literature in the late 1970s.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».