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Enregistrement W2912129720 · doi:10.2134/advagricsystmodel8.2017.0020

Modelling Water Quality in Subsurface Drained Cropland Using the Root Zone Water Quality Model (RZWQM)

2019· book-chapter· en· W2912129720 sur OpenAlexaff
Qianjing Jiang, Zhiming Qi, Liwang Ma, Quanxiao Fang

Notice bibliographique

RevueAdvances in agricultural systems modeling · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceDrainageTile drainageWater qualityHydrology (agriculture)Well drainageSurface runoffWater balanceSoil and Water Assessment ToolTillageDNS root zoneWater tableSoil waterWater resource managementSoil salinitySoil scienceDrainage basinGroundwaterAgronomyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural system models are used to assess agricultural management practices and their environmental impacts. However, their application to evaluate water quality in subsurface drainage requires further investigation. Our objective was to review key processes of subsurface drainage and water quality in the Root Zone Water Quality Model (RZWQM) and its applications to evaluate nitrogen and pesticide losses in tile drained fields. This paper introduced the RZWQM by presenting the development and improvement of its hydrologic components, the theories used for computing the water balance, the model parameterization approaches, previous works on model evaluation and its comparison with other models, model applications to assess agricultural management and climate change impacts on hydrology, crop growth and water quality, model limitations and future work. The RZWQM is a one-dimensional biophysically-based model that has been tested and extensively used for simulating the hydrological processes and nutrient transport at the field scale under different agricultural management practices, such as tillage, cropping systems, N application, cover crops, and water table management. Future work is suggested to incorporate the fate and transport of phosphorus (P) into the model to investigate the loss of P in drainage and runoff, as well as including the water ponding module to improve its accuracy during flooding periods. Meanwhile, more evaluations are needed to further test its ability in simulating greenhouse gas emissions, N fixation, crop N uptake and soil water dynamics in frozen soils. Overall, RZWQM is a promising tool for the assessment of agricultural management strategies for scientists and policymakers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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