Modeling the Impacts of Manure on Phosphorus Loss in Surface Runoff and Subsurface Drainage
Notice bibliographique
Résumé
Simulation of phosphorus (P) transfer from manured agricultural lands to water bodies via surface runoff and subsurface drainage is potentially of great help in evaluating the risks and effects of eutrophication under a range of best management practice scenarios. However, it remains a challenge since few models are capable of providing a reasonably accurate prediction of P losses under manure treatment. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was applied to simulate the impacts on dissolved reactive P (DRP) losses through surface runoff and subsurface drainage from a solid cattle manure-amended corn ( L.)-soybean [ (L.) Merr.] rotation on a clay loam soil (Vertisol) located in the Lake Erie region. Simulations of DRP loss in surface runoff and tile drainage were satisfactory; however, EPIC did not consider DRP loss directly from manure, weakening its accuracy in the prediction of DRP loss in surface runoff. Having previously drawn on EPIC-predicted surface runoff to initiate SurPhos (Surface Phosphorus and Runoff Model) predictions of DRP losses strictly in surface runoff, no comparison had been made of differences in manure application impacts on EPIC- or SurPhos-predicted DRP losses-accordingly, this was assessed. The SurPhos improved the estimation of DRP loss in surface runoff (Nash-Sutcliffe coefficient, 0.53), especially when large rain events occurred immediately after or within 6 wk of manure application. Generally, EPIC can capture the impacts of manure application on DRP loss in surface runoff and subsurface drainage; however, coupling of the EPIC and SurPhos models increased the accuracy of simulation of runoff DRP losses.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».