Evaluating the effects of BMPs on agricultural contaminants using a novel method accounting for uncertainty in water flow and contaminant loads
Notice bibliographique
Résumé
Field-scale studies have shown that beneficial management practices (BMPs), such as nutrient management plans and grass buffers, can reduce the downstream transport of non-point source contaminants. This study presents a novel method for evaluating the effectiveness of BMPs using in situ data. From 2005 to 2012, hydrometric monitoring and water quality monitoring were carried out at the outlet and along two main branches of a micro-watershed (236 ha) with a high proportion of cultivated land. The method was based on evaluating the uncertainty associated with the determination of water flow and agricultural contaminant loads, with the latter being based on statistical distributions of nutrient or sediment concentrations. Distribution of loads (i.e. April–November) was estimated in order to assess the cumulative effectiveness of all implemented BMPs with an emphasis in riparian buffers established on the micro-watershed under study at different spatio-temporal scales. Results showed the concentrations and loads of total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), nitrate-nitrogen (NO3−−N) and particulate phosphorus (PP) were significantly lower following riparian buffer implementation. A significant decrease in NO2−−N and ammonium nitrogen (NH4+−N) in the loads also occurred after riparian buffers were established. Spatially, a ratio approach based on comparing an export fraction (loads [kg] to nutrient balances [kg]) downstream from riparian buffers with that at the outlet of the same stream showed a significant reduction in the ratio downstream from the riparian buffer for TN and TP in 2009, with no significant reduction in 2010, 2011 and 2012. Ratios calculated on a seasonal basis showed the riparian buffers were less effective in the spring, as well as during seasons marked by one or more intense rainfall events.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».