The effectiveness and resilience of phosphorus management practices in the Lake Simcoe watershed, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uncertainty surrounding future climate makes it difficult to have confidence that current nutrient management strategies will remain effective. This study used monitoring and modeling to assess current effectiveness (% phosphorus reduction) and resilience (defined as continued effectiveness under a changing climate) of best management practices (BMPs) within five catchments of the Lake Simcoe watershed, Ontario. The Integrated Catchment Phosphorus model (INCA‐P) was used, and monitoring data were used to calibrate and validate a series of management scenarios. To assess current BMP effectiveness, models were run over a baseline period 1985–2014 with and without management scenarios. Climate simulations were run (2070–2099), and BMP resilience was calculated as the percent change in effectiveness between the baseline and future period. Results demonstrated that livestock removal from water courses was the most effective BMP, while manure storage adjustments were the least. Effectiveness varied between catchments, influenced by the dominant hydrological and nutrient transport pathways. Resilience of individual BMPs was associated with catchment sensitivity to climate change. BMPs were most resilient in catchments with high soil water storage capacity and small projected changes in frozen‐water availability and in soil moisture deficits. Conversely, BMPs were less resilient in catchments with larger changes in spring melt magnitude and in overland flow proportions. Results indicated that BMPs implemented are not always those most suited to catchment flow pathways, and a more site‐specific approach would enhance prospects for maintaining P reduction targets. Furthermore, BMP resilience to climate change can be predicted from catchment physical properties and present‐day hydrochemical sensitivity to climate forcing.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».