Comparing hydrological frameworks for simulating crop biomass, water and nitrogen dynamics in a tile drained soybean-corn system: Cascade vs computational approach
Notice bibliographique
Résumé
Biophysical agricultural models are needed for assessing science-based mitigation options to improve the efficiency and sustainability of agricultural cropping systems. It is crucial that they can accurately simulate soil hydrology and nutrient flows which strongly influence crop growth, biogeochemical processes and water quality. The purpose of this study was to compare the performance of the DeNitrification DeComposition model (DNDC), which utilizes simplified hydrologic processes, to a more comprehensive water flow model, the Root Zone Water Quality Model (RZWQM2), to determine which processes are sufficient for simulating water and nitrogen dynamics and recommend improvements. Both models were calibrated and validated for simulating soil hydrology, nitrogen loss to tile drains and crop biomass using detailed observations from a corn (Zea mays L.) -soybean (Glycine max (L.) Merr.) rotation in Iowa, with and without cover crops. DNDC performed adequately across a wide range of metrics in comparison to a more hydrologically complex model. Soybean and corn yield, and corn biomass over the growing season were well simulated by both models (NRMSE < 25%). Soybean yields were also very well simulated by both models (NRMSE < 20%); however, soybean biomass was over-predicted by RZWQM2 in the validation treatments. The magnitude of winter rye biomass and N uptake was well simulated but the timing of growth initiation in the spring was inaccurate at times. The annual and monthly estimation of tile flow and nitrogen loss to tiles drains were well simulated by both models; however, RZWQM2 performed better for simulating soil water content, and the dynamics of daily water flow to tile drains (DNDC: NSE −0.32 to 0.24; RZWQM2: NSE 0.35–0.69). DNDC overestimated soil water content near the soil surface and underestimated it in the deeper profile. We recommend that developments be carried out for DNDC to include improved root density and penetration functions, a heterogeneous and deeper soil profile, a fluctuating water table and mechanistic tile drainage. However, the inclusion of computationally intensive processes needs to be assessed in context to improved accuracy weighed against the model’s broad applicability.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».