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Enregistrement W2542181518 · doi:10.1139/er-2016-0024

Simulating phosphorus loss to subsurface tile drainage flow: a review

2016· review· en· W2542181518 sur OpenAlexaffvenue
Hongkai Qi, Zhiming Qi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTile drainageEnvironmental scienceDrainageHydrology (agriculture)TileWater qualityPhosphorusSubsurface flowEnvironmental engineeringSoil waterSoil scienceGeologyEcologyGroundwaterGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural land is a major source of phosphorus (P) loss, and artificial drainage is one of the pathways for phosphorus transport. In this paper, we reviewed the methods and equations related to phosphorus loss through subsurface tile drain in water quality models. This review is presented through three topics: subsurface hydrology, fate and transport of phosphorus in soil, and phosphorus transport into tile drains. Major simulation methods and some recent updates are reviewed, and calculations in specific models are presented. Nine existing water quality models (ADAPT, ANIMO, APEX, EPIC, HYDRUS, ICECREAM, MACRO, PLEASE, SWAP) can be used to simulate P transport to tile drainage, where three of them (HYDRUS, MACRO, SWAP) do not have a specific phosphorus module but P can be simulated using a general chemical module. Models that are not suitable for simulating fate and transport of P to tile drains under their current status, for example, AnnAGNPS, DRAINMOD, GLEAMS, RZWQM2, SurPhos, SWAT, are also reviewed due to their strength in one of the aspects: subsurface drainage or P dynamics. Based on the methods used in those models, ICECREAM could be the most current comprehensive model for P loss through tile drains 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,078

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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