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Enregistrement W2765227857 · doi:10.18174/425038

Milieueffectrapportage van maatregelen zesde Actieprogramma Nitraatrichtlijn : Op planniveau

2017· report· nl· W2765227857 sur OpenAlexaff
P. Groenendijk, G.L. Velthof, J.J. Schröder, T.J. de Koeijer, H.H. Luesink

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languenl
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, Agriculture Analysis
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanitiesTheologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Om de doelstellingen van de Nitraatrichtlijn te realiseren, voert de Rijksoverheid actief beleid om de nutriëntenbelasting vanuit de landbouw naar het grondwater en oppervlaktewater terug te dringen.Ter voorbereiding van de invoering van het zesde Actieprogramma Nitraatrichtlijn (2018)(2019)(2020)(2021) is een beknopte milieueffectrapportage (MER) op planniveau uitgevoerd.Het zesde Actieprogramma voor de Nitraatrichtlijn bevat diverse maatregelen.De MER richt zich vooral op het bodem-en watercompartiment, en meer precies op de verbetering van de nitraatconcentratie in het grondwater en de vermindering van de nutriëntenbelasting van het oppervlaktewater die behaald kan worden met het in het 6 e Actieprogramma voorgenomen beleid.In deze planMER-studie wordt ook aandacht besteed aan andere milieueffecten die van dit beleid uitgaan voor de emissies naar de lucht, en met name als ammoniak (NH 3 ) en lachgas (N 2 O), gebruik van grondstoffen, gevolgen voor natuur en leefomgeving en het mesttransport.Berekeningen geven aan dat de beoogde verplichtstelling van rijenbemesting van dierlijke mest bij maïs op zand en lössgrond gebiedsgemiddeld tot een verlaging van de nitraatconcentratie leidt van 3-5 mg L -1 .Voor het Zuidelijke zand-en lössgebied is dit onvoldoende om gemiddeld aan de nitraatnorm van 50 mg L -1 te voldoen.Om wel aan de nitraatnorm te voldoen, is een korting van enkele tientallen procenten op de stikstofgebruiksnorm voor uitspoelingsgevoelige teelten noodzakelijk.De aanpassing van fosfaatklassen voor het vaststellen van de fosfaatgebruiksnormen, in combinatie met de aanscherping van de gebruiksnorm voor respectievelijk de klasse "hoog" en verruiming voor de nieuwe klassen "laag" en "neutraal", leidt landelijk gemiddeld tot slechts geringe effecten op mestgiften en dientengevolge ook tot geringe milieueffecten.Voor een aantal maatregelen zijn de effecten niet te kwantificeren en alleen kwalitatief te benaderen.Het effect van het totale pakket aan maatregelen op emissies naar water en lucht is op dit moment niet nauwkeurig te kwantificeren.An environmental impact assessment (planMER) was carried out to evaluate the foreseen measures of the Sixth Action Programme Nitrates directive.This report is based on the assessment of various measures that are either supplementary to the application standards and application regulations laid down in the 5 th AP (2014)(2015)(2016)(2017), or amendments to these measures.The aim of these measures is to comply with the environmental targets of the Nitrates Directive by promoting good agricultural practise.An assessment was made of the effects of measures on nitrate leaching to groundwater, and leaching and runoff of nitrogen (N) and phosphate (P) to surface waters.Furthermore, assessments were made of the emissions to the air, especially ammonia (NH 3 ) and nitrous oxide (N 2 O), and particulate matter and of the magnitude of slurry transport in the Netherlands.The foreseen measures in the Sixth Action Programme will most likely lead to lower nitrate concentrations in the groundwater of the southern sand and loess areas.The set of measures does not lead to an area-averaged concentration of 50 mg L -1 N in this area; that would require a reduction of the N application standard for leaching-vulnerable crops with several tens of percent.The effect of the total set of measures on emissions of N and P to water and air can currently not be accurately quantified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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