Assessing the Impact of Site-Specific BMPs Using a Spatially Explicit, Field-Scale SWAT Model with Edge-of-Field and Tile Hydrology and Water-Quality Data in the Eagle Creek Watershed, Ohio
Notice bibliographique
Résumé
The Eagle Creek watershed, a small subbasin (125 km2) within the Maumee River Basin, Ohio, was selected as a part of the Great Lakes Restoration Initiative (GLRI) “Priority Watersheds” program to evaluate the effectiveness of agricultural Best Management Practices (BMPs) funded through GLRI at the field and watershed scales. The location and quantity of BMPs were obtained from the U.S. Department of Agriculture-Natural Resources Conservation Service National Conservation Planning (NCP) database. A Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was built and calibrated for this predominantly agricultural Eagle Creek watershed, incorporating NCP BMPs and monitoring data at the watershed outlet, an edge-of-field (EOF), and tile monitoring sites. Input air temperature modifications were required to induce simulated tile flow to match monitoring data. Calibration heavily incorporated tile monitoring data to correctly proportion surface and subsurface flow, but calibration statistics were unsatisfactory at the EOF and tile monitoring sites. At the watershed outlet, satisfactory to very good calibration statistics were achieved over a 2-year calibration period, and satisfactory statistics were found in the 2-year validation period. SWAT fixes parameters controlling nutrients primarily at the watershed level; a refinement of these parameters at a smaller-scale could improve field-level calibration. Field-scale modeling results indicate that filter strips (FS) are the most effective single BMPs at reducing dissolved reactive phosphorus, and FS typically decreased sediment and nutrient yields when added to any other BMP or BMP combination. Cover crops were the most effective single, in-field practice by reducing nutrient loads over winter months. Watershed-scale results indicate BMPs can reduce sediment and nutrients, but reductions due to NCP BMPs in the Eagle Creek watershed for all water-quality constituents were less than 10%. Hypothetical scenarios simulated with increased BMP acreages indicate larger investments of the appropriate BMP or BMP combination can decrease watershed level loads.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».