Evaluation of the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) for Southern Ontario: Part I. Sensitivity Analysis, Calibration, and Validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study focuses on the performance of the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) for corn production in southern Ontario. The model was used to simulate the amount of subsurface tile drainage, residual soil nitrate-nitrogen (NO3-N), NO3-N in subsurface drainage water, and crop yield. A precalibration sensitivity analysis of the model was conducted for several key parameters using field data collected at the study site. The RZWQM's hydrology component was most sensitive to the Brooks and Corey fitting parameters and saturated hydraulic conductivity (Ks), while the tile drain flow and the water table depth were sensitive to the Brooks and Corey fitting parameters of bubbling pressure (ψbp) and pore-size-distribution index (λ). The fraction of dead-end pores had relatively little effect on tile drain N loss. The crop yield is most affected by N uptake, age, and evapotranspiration rate. RZWQM simulated evapotranspiration was within the range (568 ± 55 mm) of the observed evapotranspiration. The model simulated corn yield very well (-0.1% difference) at the calibration site; however, it underestimated yield (-14.1%) at the validation site. Overall, the RZWQM simulated tile drain flow, NO3-N loss to tile drainage water, and crop yield with reasonable accuracy, but tended to underestimate the amount of soil NO3-N (mean deviation, -0.971). The inability of the model to handle the spatial and temporal variability of the soil may have affected its prediction accuracy. The model also needs improvement in simulating early spring snowmelt hydrology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,051 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».